基于欧拉角观测模型的航天器姿态确定方法

针对基于乘性误差四元数的EKF姿态确定技术,系统研究了姿态敏感器常用的欧拉角观测模型,从两个方面证明了目前许多文献中所构造的欧拉角误差相对于误差四元数矢部的测量灵敏度矩阵存在缺陷,从理论上剖析了这一问题的成因,并推导了正确的测量灵敏度矩阵形式,数值仿真进一步验证了本文的结论。     

θ相变的序参量

好的序参量能很好地反映相变过程中对称性的变化。对于θ相变 ,选取θ做为序参量是不合适的。从居里原理出发 ,推知其序参量为三阶全对称的极张量     

太阳观测卫星的数传天线波束及其指向设计

针对三轴稳定对日指向姿态的太阳同步轨道卫星,提出为获得最大对地数据传输时间的天线波束设计及布局方案。根据某型太阳观测卫星的轨道姿态设计方案,建立数传天线对指定地面站的天线波束指向仿真模型;使用卫星工具包STK仿真软件,分析不同波束角方案及其可能的指向对数传时间的影响,发现了对日指向卫星与对地指向卫星在数传时间上的不同规律,找到最优的天线波束布局来获得最大的数传时间;根据星载数传能力与不同天线波束宽度之间的关系,获得传输数据的最佳天线波束宽度,为这类卫星数传天线的波束设计及其布局提供设计依据。     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。     

基于暗原色先验的单幅图像去雾优化技术

雾霾等粒子的大气散射作用会使得图像采集设备所获取的图像质量下降,影响后续工作。基于暗原色先验理论提出一种单幅图像的去雾优化技术。针对景深突变处出现的"白边"与"黑化"现象,提出结合最小值滤波与中值滤波的粗估计透射率优化方法。并提出自适应限定透射率下限值的方法改善天空区域的颜色失真问题。实验结果表明,该算法在去雾效果及自适应性方面优于对比算法。     

基于多尺度特征聚类算法的不确定目标检测

提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。     

超低轨道卫星技术发展现状及应用

筑梦太空的征程任重而道远,加强超低轨道应用研究,是航天强国全面发展的必然选择。本文阐述了超低轨道卫星技术及比较优势,解析了超低轨道卫星试验情况,探析了超低轨道卫星关键技术,最后分析了作战应用潜力,以期抛砖引玉推动我国超低轨道卫星技术的创新发展。