无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

军事战术数据链信息传输技术研究

对军事战术数据链信息传输技术进了研究,从"无线通信系统"角度论述数据链信息的传输与通信技术。介绍了数据链信息传输频段与信号传播方式;给出了数据链通信系统的一般模型,论述了数据链通信传输中涉及的编解码技术、调制解调技术、复用复接技术、通信安全与抗干扰等技术;并对战术数据链发展趋势进行讨论。     

采用S-Tag的M-DSP片上存储DMA访问优化

针对自主设计的M-DSP,提出并设计实现了一种基于Tag副本(S-Tag)的片上SRAM DMA访问数据相关性维护机制,该机制以流水化方式实现,在基本对CPU无打扰的前提下,有效支撑了DMA数据的无阻塞传递。仿真和芯片实测结果表明,该机制硬件开销较小,并在有效带宽和带宽利用率上均优于已有典型同类芯片。     

基于GoTa系统的远程图像传输研究

远程图像传输技术在目前军队后勤保障的应用范围越来越广泛,对于军队后勤的可视化建设起着十分重要的作用。采用了一种满足窄带条件下远程图像传输要求的图像编码方法,提出了一个通过GoTa数字集群通信系统进行远程图像传输的方案,并对其稳定性、安全性等指标进行了详细的分析。探索了远程图像传榆技术在军事应用中存在的问题和改进的方法,为构建适合军队后勤保障的远程图像传输系统提供了科学依据。     

一种面向目标的伪彩色图像融合算法

针对远距离红外与可见光融合图像中目标不突出的问题,提出了一种面向目标的伪彩色图像融合算法。基于目标特征将红外图像分割为目标区域和背景区域,以人类视觉的生物机理和感受野的数学模型为基础,利用差分高斯函数(Difference of Gaussians,DOG)模拟视觉拮抗特性,对目标区域和背景区域用改进的感受野模型和不同的彩色映射规则进行伪彩色图像融合。实验结果显示:该算法能够保留图像共有特征,突出独有特征,融合图像色彩自然、目标突出,具有良好的视觉效果。     

基于图像的近程防御报警系统研究与设计

针对大型跟踪系统在某些特定场合不适用的问题,设计了一种集视频采集、目标捕获、识别与跟踪、云台随动控制、无线电台通信、远端预警点火等多功能于一体的导弹近程防御预警点火系统.上位机采用双DSP处理器设计结构,应用波门和相关两种方式跟踪算法,以及三段式云台伺服控制方式确保了系统的跟踪适应能力.下位系统采用LPC936单片机系统完成远端通信和中断点火控制.经实验测试,系统达到预定指标.     

网络模拟器ns的软件框架分析及扩展应用

目前在网络研究方面广泛使用的一种网络模拟器——ns(network simulator)一种离散事件驱动的网络模拟工具,它支持TCP协议的多个版本(包括SACK、Tahoe和Reno)以及路由调度算法,为模拟TCP协议、路由算法和多播协议提供充分的支持。文中主要对这种模拟器的特点、系统结构和仿真功能进行了介绍,着重讨论了ns中体现系统设计中实现机制与使用策略分离原则的分割编程模型,以及为了实现对各种特定通信环境和新机制的模拟,通过代码扩展深入使用模拟器的方法。     

一种基于单幅跑道图像的无人机降落位姿测量新方法

提出了一种在无人机降落并接近跑道的过程中,在已知跑道宽度的前提下,基于单幅跑道图像测量其位姿参数的新方法.通过分析跑道消影点与无人机位姿的关系,得到消影点的图像坐标与姿态角的关系.依据摄像机共线方程,推导出了无人机位姿与跑道的世界坐标方程系数及像直线方程系数的关系.通过合理假设,对位姿参数进行了简化,求解出无人机降落过程中的位姿状态.仿真实验结果证明,方法易于实现,可满足无人机自主降落导航的应用需求.     

融合对数极坐标和改进窄带法的图像分割方法

基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于图像分割中,针对其计算速度慢的问题,提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM(Improved Narrow Band Method).INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中,由视网膜空间分辨率机制可知,注视点都在图像兴趣区,由此形成初始轮廓,然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数,来减少计算时间.实验结果表明,该方法大大提高了图像分割的速度.     

基于梯度矢量流的水平集算法

针对传统水平集分割图像会出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的缺点,对速度停止项进行了改进.该方法将梯度阈值和梯度矢量流引入速度停止项中,利用梯度阈值来使边缘得到更好的保持;利用梯度矢量流来代替梯度场以扩大边界梯度场吸引曲线的范围,避免出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的现象.实验结果表明该方法优于传统水平集方法.