COSMIC掩星电子密度廓线的质量检核

利用COSMIC掩星任务自2010年至2014年的电离层电子密度廓线,使用只考虑廓线自身特性的4种参数进行质量检核,并对廓线质量的时空分布进行分析。发现在廓线质量的空间分布上,廓线不合格率在高纬地区最高,其次是低纬地区,在中纬地区最低,这可能与电子密度分布在磁赤道附近存在赤道异常、两极地区的磁场强度最大有关。廓线质量的季节变化较明显,在南、北半球,冬、春两季的廓线不合格率均显著高于夏、秋两季。另外,廓线质量具有一定昼夜分布特性,不合格率白天明显较夜晚低,且在晨昏分界线上变化较大。合格廓线的电子密度峰值和峰值高度分布在磁赤道附近明显高于其他区域,呈现"双驼峰"现象。     

创新人才军民融合培养体系及其构建

创新人才军民融合培养构成人才强国战略、创新驱动发展战略和军民融合发展战略的交汇点。创新人才是战略资源,军民融合为创新人才培养提供了一条全新路径。作为一项系统工程,创新人才军民融合培养包括创新人才军民融合培养主体系统、创新人才军民融合培养客体系统、创新人才军民融合培养方案系统、创新人才军民融合培养资源系统、创新人才军民融合培养制度系统、创新人才军民融合培养考评系统,在系统构建过程中需加大统筹协调、投入保障、政策倾斜、法治保障、合理使用力度,注重体系推进。     

一种面向增强现实中相机标定的天牛须搜索改进算法

针对三维注册初始化中内参难以进行标定的问题，分析了亚像素精度与相机成像模型，并对天牛须搜索算法进行了改进，在此基础上提出了一种求解三维注册初始内参的相机标定方法。首先，在图片中提取角点并进行亚像素精化；然后，在相机成像方程中引入畸变系数，重新推导成像方程并求解内参；最后，提出天牛须扰动搜索算法并对内参进行非线性优化。实验结果表明，该方法可明显减小相机的重投影误差，可以为三维注册模块提供初始化内参。     

使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

基于事件的视觉SLAM综述

事件相机是一种生物学启发的新型视觉传感器。不同于传统相机输出强度图像帧,事件相机检测每个像素点的亮度变化,当亮度变化超过某一阈值,产生包含像素位置、时间戳及变化极性的像素级事件输出。同步定位与地图构建(SLAM)是一种让机器人独立估计自身位置并同步增量式地构建周围环境地图的技术,使用传统相机进行SLAM已经是一个成熟的话题,但在高速、高动态范围等挑战性场景下,传统图像帧易产生运动模糊。事件相机具有低延时、高时间分辨率、高动态范围等优秀特性,可以在SLAM领域弥补传统相机的不足,但“事件”这种非常规的异步输出形式导致了处理范式的转变。首先介绍了SLAM技术的基本流程,其次介绍了DVS、ATIS和DAVIS三种典型的事件相机,列举了基于事件的SLAM性能评估方法,梳理了事件寿命估计、时间平面表示、事件帧表示等事件数据的不同处理方式,然后回顾了事件相机在国内外视觉SLAM领域的应用研究并进行了总结和对比,最后对基于事件的视觉SLAM技术作了总结并展望了其未来发展趋势。综述表明,事件相机可以进一步拓宽视觉SLAM的应用场景,但新的数据形式和尚不成熟的硬件体系限制了基于事件的SLAM的发展。未来基于事件的SLAM可以围绕以下主题开展进一步研究:新的基于事件的传感器的研发、新的处理事件数据的方法、基于事件的SLAM与深度学习的结合以及基于双目事件的SLAM。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

低错误平层数列分割移位低密度奇偶校验码构造算法

为降低LDPC(低密度奇偶校验码)码错误平层,提出一种基于环分类搜索的APPS-LDPC(数列分割移位的LDPC)码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,APPS-LDPC码(496,248)相对于PEG-LDPC(渐进边增长LDPC)码获得了约1.9 d B的性能提升;随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更大。此外,列重为3的APPS-LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6 d B以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比,在误码率达到10-8时大约获得0.25 d B增益;与围长为4和6的PEG构造算法相比,在错误平层区域其译码性能极优;同时相较于此两者,其构造复杂度和耗时也展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计APPS-LDPC码(496,248)中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的高精度参考相位快速估计算法

为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,对影响参考相位的因素进行理论分析,给出参考相位与影响因素的解析关系式。结合系统参数进行仿真分析,分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合外部粗精度高程数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出算法详细实现流程。对实际机载双天线干涉合成孔径雷达系统获取的数据进行处理,结果表明:算法在文中的系统参数下可以达到优于2 m的相对高程精度,处理4096×6560像素的数据块时,参考相位估计速度至少增大20倍。