基于改进的CKF低轨卫星多普勒定位解算

针对低轨卫星多普勒定位中最小二乘法(the least squar method, LSM)和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)带来的解算误差,采用容积卡尔曼滤波(cubature Kalmanfilter, CKF)算法的思想来进行定位解算。首先设计了一种基于GeoSOT剖分网格的初值搜索方法进行粗定位,避免迭代发散;在解算过程中,对CKF进行改进,用QR分解代替其中的Cholesky分解,防止误差协方差矩阵非正定导致计算终止;最后以铱星星座对地面站的静态定位为例,通过STK 进行仿真验证算法的有效性。结果表明,改进的CKF(improvedCKF, ICKF)算法对于目标的定位误差在百米以内;且相较于LSM 和EKF,定位精度大约可以提高17%。     

大气条件下的激光主动成像仿真研究

基于距离选通的激光主动成像能够克服被动成像的缺点在低光照的条件下对目标清晰成像。根据成像的基本过程和模块化思想,建立了激光成像链路的7个数学模型,分别是激光发射模型、目标模型、目标和平台的运动模型、大气模型、接收光学系统模型、ICCD成像模型和噪声模型,研究了目标反射激光能量在各环节的传递情况,仿真得到了大气条件下的激光图像,通过对比分析实验图像,验证了模型的正确性。     

半导体制冷片制作的高能激光靶屏

 为了用热图法测量高能激光强度的时空分布,设计了将半导体制冷片作为激光靶屏的测量方案。研制了由16个50 mm×50 mm的制冷片组装成的总面积为200 mm×200 mm、总制冷功率超4 800 W的靶屏, 屏四周安装了8个红外标定物用于校正红外图像的畸变。理论上用热传导方程建立了激光辐照半导体制冷片靶屏的加热模型;数值模拟了屏表面温度分布同光强分布的关系,论证了氧化铝陶瓷材料制成的半导体制冷片作为高能激光靶屏的可行性,以及制冷片的制冷功能对测试性能的改善;通过实验验证了研制的靶屏测量光强是可行的。     

基于盖革模式APD阵列的非扫描激光三维成像雷达研究综述

基于盖革模式APD阵列的非扫描激光三维成像雷达发射单个脉冲即能同时获得目标的二维信息和距离信息,在军事和民用方面都有重要应用.首先简要介绍了非扫描激光三维成像雷达的优点及采用盖革模式APD阵列的优势,然后介绍了单个APD器件的工作原理及基于APD阵列的激光三维成像的工作原理,综述了国内外以盖革模式APD阵列作为探测器的激光三维成像雷达发展现状,最后总结归纳了基于盖革模式APD阵列的激光三维成像雷达的发展趋势,分析了我国未来的发展方向.     

基于深度学习的激光干扰效果评价方法

针对激光干扰效果评估受主观经验较大、难以定量评估的问题,提出了一种基于深度学习的激光干扰效果评估方法.首先,对YOLOV5算法进行了整体介绍,其次制作了来自不同角度、不同距离的3020张激光干扰图像;然后,对标注的数据集进行训练,得到了激光干扰效果评估模型;最后,分别在YOLOV5x、YOLOV51、YOLOV5m、YOLOV5s网络模型下训练300次,实验验证了模型的正确性.实验结果表明:利用训练好的模型实现了对激光干扰图像的效果评估,该模型不仅可以自动标注激光干扰区域和进行干扰效果等级评估,同时还融入了传统策略,可以通过计算标注区域面积占整幅图像面积的大小作为辅助决策,实现自动标注激光干扰区域面积所占百分比,识别准确度在80％以上,对激光干扰效果评估具有重要意义.     

基于Choquet模糊积分的激光主动成像性能综合评价

图像质量评价是研究激光主动成像探测系统成像性能的重要内容,本文从图像的噪声、灰度和纹理等方面对距离选通激光主动成像目标图像进行了量化评价。并且运用Choquet模糊积分将单因素评价参数计算值与专家打分确定的权重系数结合起来,构建了激光主动探测系统成像性能的综合评价模型,并编程实现了评价软件。     

互相关算法在运动目标距离选通激光三维成像中的应用

在微光成像中,距离选通成像是一种获取目标三维信息的有效手段。对于静止目标而言,可以通过对目标切片成像,获得不同选通距离的目标图像,进而通过二值化算法或质心算法获得目标的三维图像。而对于运动目标而言,在切片成像的同时,目标的空间位置会发生变化,因此需要对不同选通距离的目标图像进行配准,而后才能获得目标的三维图像。搭建了基于像增强电荷耦合器件(ICCD)的距离选通实验系统,提出了一种基于像质评价的互信息配准算法配准激光图像目标的空间位置,然后对配准后的激光图像通过互相关算法获得三维图像,并在保证一定的三维精度基础上,逐渐减少激光图像的像幅数,最后与二值化算法和质心算法三维重构进行了实验对比,实验结果表明,互信息配准算法能够有效配准激光图像,互相关三维成像算法精度高于二值化法和质心法,最少采用2幅图像即可获得目标的三维点云图像,大大降低了对运动目标三维成像的难度。     

基于图像处理的起飞零时信号检测方法

针对靶场导弹零时信号检测的需要,讨论了现有检测方法的局限与不足,提出了利用高帧频摄像系统及图像处理技术进行导弹零时信号非接触检测的方法,即将特征区域的垂直投影变化作为目标垂直上升的位移变化,当位移超过一定阈值时给出零时信号。对实际情况中不同因素影响的图像进行了模拟实验,实验结果表明:该方法能够在距离目标300 m外有效地检测出1 cm的位移变化,处理时间在10 ms之内,能够实时可靠地给出零时信号。     

一种创新性激光图像三维目标识别算法

针对径向基神经网络在激光图像分类识别中识别率低及训练时间长的问题,提出粗糙集与神经网络相结合的方法,将粗糙集算法简约后的样本特征作为神经网络的前置输入。首先建立不同视点的激光主动成像三维仿真图像,然后提取17个目标特征,并采用粗糙集算法选择分类的属性,从17个特征中筛选出5个影响决策的特征属性,最后选用4层径向基神经网络作为基本的网络结构,并采用在各层节点上与粗糙集相结合方法识别目标。仿真结果表明,结合粗糙集的集成神经网络方法识别正确率保持在80%以上,与未结合粗糙集的神经网络相当,但训练与识别时间缩短10倍以上。     

互相关法实现距离选通远距离目标的三维重建

针对距离选通激光主动成像二维切片图像无法提供远距离目标全面空间位置信息的问题,提出了采用阈值法截断灰度级曲线与互相关法提取距离信息相结合的算法对远距离目标进行高精度三维重建。首先,利用阈值法剔除实测灰度级曲线中零值点,从而消除对后续互相关法计算距离值的影响;然后,将每一像素点实测截断灰度级曲线与理想灰度级曲线进行互相关,利用各像素点相关峰值对应的延迟时间推算各点距离值,并结合成像系统参数计算每一像素点的三维坐标;最后,对距离1.2 km处凉亭切片图像进行处理,得到了凉亭目标的三维图像。