激光轴与视轴平行性测试

本文通过坐标模型的建立,对激光测距值误差进行了定性分析,得出了激光测距值误差的表达式和产生误差的误差源。根据激光测距误差,求得视轴与激光轴之间的偏角,并进行仿真,验证在此方法下所得偏角的精度,最终在仿真的基础上,确立实验方案。     

基于神经网络的典型地物的偏振多光谱图像分类（特邀）

相比传统的多光谱成像探测,偏振多光谱成像探测方法可以探测目标表面的粗糙度、含水量等更多信息,给目标检测带来了很大便利,但目前主要用于目标探测,尚未广泛应用于目标分类。BP神经网络是目前常用的一种典型神经网络,可以建立从端到端的映射,在训练样本集足够大的前提下,训练完毕且效果良好的神经网络是一种高效、精确、快速的工具。首先,利用基于旋转偏振片和滤波片的偏振光谱成像探测系统获取了典型地物的偏振多光谱图像,对图像进行了预处理,建立了数据集;其次,在该数据集上进行了神经网络的训练,训练后的神经网络可以处理未知的偏振多光谱图像,并实现了对几种典型地物的分类;最后,对神经网络分类的效果进行了评价,并与其他几种典型分类方法的效果进行了对比,发现神经网络方法具有更好的分类精度和效果,相比典型的最大似然分类算法,其总体分类精度可从91.7%提升至94.2%,Kappa系数可从0.851提升至0.898。研究结果表明:基于神经网络的偏振光谱图像分类方法对于改进和优化现有的偏振多光谱图像数据处理方法具有一定的研究意义。     

惯性法轨道不平顺测量仿真研究

轨道几何不平顺一直是轨道检测的主要项目，它是影响列车运行安全和平稳性最主要的参数。通过不平顺轨道的数值模拟以及车辆轨道动力学仿真，对惯性法测量轨道不平顺进行了仿真研究，分析了各不平顺参数的检测方法，研究了陀螺仪性能对测量精度的影响。     

改进的基于故障特征平面的双星故障识别算法

针对基于识别门限的奇偶矢量法等双星故障识别算法存在较大误警率、漏检率以及故障偏差抵消致使双星故障正确识别率较低的问题,提出了一种改进的用于双星故障识别的接收机自主完好性监测算法.在奇偶矢量法的基础上,构造故障特征平面和改进奇偶矢量,分析二者之间的几何特征与卫星故障的关系,并设计相应算法识别故障卫星.该算法不受识别门限的影响,避免了由识别门限引起的识别率较低的不足.半物理仿真结果显示：改进后的算法故障识别率达到90%以上,与直接利用奇偶矢量法相比,可以显著提高双星故障识别率.