BTT导弹状态反馈H_∞控制自动驾驶仪设计

针对倾斜转弯(BTT)导弹自动驾驶仪的抗干扰性和鲁棒性问题,以考虑耦合的情况下建立的更接近于实际的导弹数学模型为基础,将通道间的耦合作为干扰,在弹道特征点上对导弹模型进行解耦和线性化,得到各个通道的数学模型;设计基于线性矩阵不等式(LMI)的状态反馈H_∞控制自动驾驶仪,搭建全耦合状态下的三通道仿真模型,并进行联合仿真研究。结果表明所设计的状态反馈H_∞控制自动驾驶仪能够实现对导弹制导指令的有效跟踪,满足BTT导弹控制的要求。     

一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。     

我国光电火控系统亟待解决的问题

介绍了光电跟踪器的优点 ,分析了我国目前光电跟踪器的现状 ,从装备发展的角度指出了光电跟踪器及光电火控系统亟待解决的科研课题     

径向特征下的改进三角形星图识别算法

三角形星图识别可靠性与可操作性较强,目前仍在广泛使用,但是三角形星图识别算法存在冗余匹配和误识别。通过星点的几何分布构建星点的径向特征量,依据径向特征量对星图进行初始识别,将拍摄星点的识别结果限定在数颗导航星上。在初始识别的基础上,运用三角形星图识别算法再次进行识别,使三角形星图识别更具针对性,同时提高识别的正确性。实验结果表明,采用基于径向特征的改进三角形识别算法,星图识别的准确性和针对性都得到了提高。     

面向移动单摄像机的多目标跟踪算法

针对移动单摄像机采集的视频序列中的运动多目标,重点研究了基于目标间的相对运动信息和数据关联策略的在线多目标自动跟踪器。利用目标间相对运动模型实现目标轨迹的恢复,减少目标轨迹碎片。运用事件匹配算法改进当前帧的检测响应与过去轨迹的分配,并降低跟踪过程中的目标身份转换次数。实验结果表明:该改进算法较原算法能够对序列中目标跟踪定位得更加精确,减少了轨迹碎片和身份转换次听语音 聊科研与作者互动数,在TUD-Campus序列上达到了与国际前沿多目标跟踪算法相当的效果。     

立方星陀螺/双星敏感器组合定姿方法

针对单星敏感器绕视轴方向旋转角测量精度相对较差的问题,提出了一种利用微机电系统陀螺和同时工作的双星敏感器的测量来获得精确的立方星姿态信息的方法。该方法基于平均双四元数的思想,基于乘性扩展卡尔曼滤波算法制定了集中式和分散式两种姿态确定方案。仿真分析结果表明,所提出的陀螺/双星敏感器姿态确定方法,在采用低成本、低精度的姿态敏感器以及传统滤波算法的情况下,仍能有效提高立方星的定姿性能,具有较高的精度和较快的收敛性。为立方星低成本、高精度姿态确定提供了一种可行的参考,并且具备一定的工程应用价值。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。