机器视觉的火箭连接器自动对接检测技术研究

针对运载火箭加注时连接器与加注活门自动对接随动过程进行研究,提出了基于动态方位检测对准技术的偏差测量系统。本方案首先测得连接器与加注活门的位置偏差值,将其定义为系统初值,采用光学摄像机获取合作靶标的图像,通过识别图像中靶标图像的方向及标志物的大小,快速提取靶标在相机平面的二维位姿,同时辅以激光测距传感器精确获取靶标与相机的距离信息。通过本测量方案即可实时获得当前时刻连接器与加注活门的偏差值。将其应用到自动对接系统中,结果表明,本方法满足火箭自动对接位移精度1 mm的技术要求。     

点-航迹质量评估的联合目标检测跟踪方法

针对复杂背景下微弱目标的检测和跟踪问题,提出了一种基于点-航迹质量评估的动态规划方法。该方法在雷达传统的检测跟踪结构的基础上,结合雷达真实目标回波特性和目标的运动规律,在单周期内,根据目标的回波特性提出点迹质量的概念,在进行点迹凝聚处理的同时计算点迹质量的大小;在多周期间,根据目标的运动规律对目标的位置进行外推估计,根据估计值与量测值之间的欧式距离和方位差设计一个置信因子并结合点迹质量来改进航迹指标函数。仿真验证结果表明,该方法能够有效地消除伪航迹,计算量较小,能够提高复杂背景下雷达对微弱目标的检测和跟踪性能,并且结构简单,在工程上易于实现。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

采用瞬态球状热斗篷方法的浅层地下目标红外隐身技术

由于浅层地下目标与背景土壤的热物性不同,影响了整个区域表面的温度场分布,容易被敌方探测系统发现并击毁。针对这一问题,考虑太阳辐射、天空辐射以及风速的影响,建立了埋藏地下目标的区域温度分布传热模型,揭示了不同时段埋藏地下目标对区域表面温度场的影响。在变换热力学的基础上,通过坐标变换的方法,推导出球状瞬态热斗篷的导热系数的通解表达式。根据等效介质理论,对设计的热物性参数进行均质化,并通过数值实验方法验证了基于热斗篷地下目标红外隐身技术的可行性。     

基于Bayes理论的航空电子设备可靠性评估

针对航空电子设备无失效数据可靠性分析问题,提出了weibull分布下基于Bayes理论的无失效数据分析方法,基于分层Bayes思想建立了模型,推导出可靠性参数后验分布计算公式,结合实例,验证了方法的有效性,结果表明,此方法计算结果符合工程实际,在其他电子设备可靠性分析中,有一定的借鉴意义.     

基于整体变分和数学形态学的空间非合作目标边缘检测

非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础.     

基于位置信息的无线传感网络路由改进

基于位置信息的无线传感器网络如果完全采用无状态的方式路由,在某些拓扑结构中存在数据不可到达的缺陷,即死亡点的问题.针对这一问题,将无线传感器网络抽象为一数学模型,在此模型的基础上,给出了问题的数学描述.经分析,提出了一种基于逃离算法的详细解决方案.对算法的性能从理论上分析得出算法没有环路,是正确可行的,而仿真结果也验证了这一点,算法的时间复杂度为O(n).     

多DSP并行的神经网络集成目标识别法

针对分布式信息融合结构、异质传感器条件下的目标识别问题,提出了基于多DSP并行结构的神经网络集成目标识别方法.给出了生成神经网络集成的具体方法,并构造了一个实际的空中目标识别硬件系统.结果表明,系统的目标识别性能明显优于单个神经网络的目标识别性能,且识别目标的速度很快.