智能弹药成像引信对地面车辆定位的算法研究

针对智能弹药对地面车辆的非合作定位问题,提出一种利用目标非合作固有几何特征的成像引信定位算法。建立了快速交会条件下的空间成像模型,结合地面车辆的特点提出了车辆轴线的概念;构建过轴线等特征直线和光心的平面,证明平面相交直线与目标轴线的平行关系,得到目标坐标系3个轴向的方向向量;以待定系数法描述车辆中轴面,通过建立点面距离关系推导实现了弹目相对位置的解算。分析弹目相对姿态对定位精度的影响,并通过仿真实验验证了误差规律。实验结果表明：智能弹药距地高度小于100 m时,定位相对误差小于5%,算法可有效地实现高精度定位。     

基于光测数字图像的空间目标几何特征分析

提出了单站光测数字图像解析空间目标几何特征的方法。利用图像增强、图像分割等关键技术，解决了提高图像中目标分辨能力、夜间成像的目标边界提取和未成像目标的位置拟合等难点问题。基于平行投影和目标的几何先验信息，给出了物面与像面不平行时目标的俯仰姿态和多目标的相对距离等特征参数的算法原理，实现对飞行试验中特征事件的解释，为目标的故障分析和优化设计提供依据。     

基于目标轴线的成像引信测距算法

针对智能弹药对地面车辆的测距问题,提出了一种基于目标轴线的成像引信测距算法。将弹目相对姿态表示为测量坐标系和目标坐标系之间的相对位置角,利用目标轴线长度和夹角的透视投影关系完成弹目距离解算。算法采用弱透视透视投影模型简化了解算过程,利用相对位置角提高了解算精度。误差分析给出了弹目距离和相对位置角对测量误差的影响。对不同相对位置角和弹目距离下的图像仿真结果表明,测距相对误差小于3%,结果稳定。     

一种基于形态点特征的目标识别方法

脉冲激光扫描探测体制激光引信的处理对象一般为目标局部图像,由于获得的图像信息少,而且弹目交会姿态复杂多样,局部图像变化较大,识别比较困难。针对这一问题,提出了一种基于形态点特征的目标识别方法。该方法通过回波处理识别云雾目标,利用面积特征排除鸟类干扰,然后用形态学的处理方法对目标图像矩阵进行处理,提取形态点特征,利用点特征进行目标判别。进行了云雾回波实验并作了回波处理仿真,然后利用三维飞机模型对飞机姿态模拟,用得到的150个多种姿态的局部飞机图像进行了算法的验证,结果表明,92%能够进行识别,对弹目交会姿态适应性较强。     

多面交会姿态测量方法研究

因测角误差、大气折射、判读误差等因素的影响,面面交会法计算的姿态角存在一定的误差,面面交会角较小时,甚至是错误的.文中通过判读获得空间目标在多台光电经纬仪靶面的方向矢量,建立非线性误差模型,并结合最小二乘法与L-M迭代法求解目标在空间的方向矢量,进而获得目标的姿态角.该方法可减少因面与面夹角较小带来误差或错误,计算精度较高.     

导弹协同制导中末交接班目标截获概率研究

为定量评估空空导弹协同制导的作战效果,对协同制导条件下中末交接班目标截获概率进行建模研究.根据协同制导的信息流程,给出修正指令计算方法,分析了影响协同制导的6种主要误差源及误差特性,并采用矢量法推导雷达测量误差、姿态测量误差、导航定位误差、传递对准误差和指令延时误差的传递模型,基于制导误差建立中末交接班的目标截获概率计算模型,得到截获概率与误差的定量关系,对目标截获概率和误差灵敏度进行了仿真分析.结果表明,目标截获概率对指令延时误差和制导载机雷达测量误差的敏感性最高.     

多特征提取的红外和可见光目标跟踪方法

针对复杂背景下采用单一图像特征跟踪稳定性差的问题,提出了一种基于多个特征提取的红外和可见光图像目标跟踪方法.该方法提取红外图像的灰度特征和可见光图像的颜色、纹理特征,给出了采用核函数量化的直方图描述的多特征目标模型,结合均值漂移跟踪框架,给出了一种根据相似性度量进行自适应融合定位目标的方法,并给出了一种选择性的目标模板...     

基于多帧图像同名点的无人机对地定位新方法

基于单张图像的传统无人机对地定位方法的精度较低，不能满足精确打击作战需求，提出一种新的无人机对地定位方法。该方法通过线性化共线条件方程建立摄像机姿态角和焦距迭代计算模型，根据非共线位置拍摄的多帧图像及其至少3个可识别同名像点坐标迭代计算摄像机姿态角和焦距的精确值，然后利用多摄站前方交会法求取地面目标的三维坐标。该方法不依赖于数字高程模型(DEM)及像片内外方位元素的测量值，消除了传统无人机对地定位方法3个定位误差源中的两个，因此具有较高的定位精度。仿真与真实图像实验计算表明，摄站奉身坐标误差的大小是决定对地定位精度的主要因素，当摄站坐标精度为5m时，对地定位误差约为10 m，远远小于传统方法的定位误差。     

快速区分目标与云雾的方法研究

为了排除云雾对扫描式激光引信的干扰,满足激光引信在高速弹目交会情况下的云雾目标辨别精度及实时性,提出了一种角点特征与矩形度相结合的目标识别方法。该方法利用MATLAB计算目标图像的角点数量及矩形度并以此进行目标辨别,提高了对飞机目标辨别的实时性。利用三维飞机模型模拟飞机各种飞行姿态,用得到的多种姿态的局部图像对识别方法进行验证,仿真结果表明,利用该方法能快速有效的将目标与云雾区分开来。     

空间目标姿态吊挂控制装置半实物仿真研究

文中运用静力学中的空间任意力系平衡的两个必要与充分条件,结合实际目标姿态吊挂控制系统的结构特性,建立了空间目标吊挂模型姿态调整的数学模型,后联立并求解多元方程组,得到在各种确定姿态下的各吊绳的长度,准确的实现整个目标姿态吊挂控制系统对目标模型的姿态调整.     

一种新的飞行目标轴线测量方法

针对单站光测图像中飞行目标轴线的精确测量问题提出一种新方法,即通过对单站图像中分割出来的目标图像进行Hough变换,在Hough参数空间(HPCS)中对结果进行灰度质心计算,从而得到目标中轴线的位置及方向。该法充分利用了单站目标图像的全部灰度信息,对图像质量要求不高,容噪性好,适用于各种轴对称目标。旋转和平移实验表明:判读结果稳定,准确度高,判读标准差均达到亚像素精度。该法用于测量飞行目标的轴线是精确有效的。     

舰基测量雷达修正方法研究

针对海上靶场舰载测量雷达实时姿态测量困难,雷达天线中心点实时坐标难以精确测量的问题,综合考虑靶场现有的试验保障能力、装备布设及参试情况,提出了一种基于多GPS天线的载体姿态实时测量和测量点位实时修正与雷达零位误差动态修正相结合的雷达测量信息修正方法。给出了详细的雷达测量信息修正方法、修正模型及修正流程,并对修正误差进行了分析。实际应用及测试结果表明,提出的方法能够以较低的成本实现高精度的雷达天线中心坐标实时测量及雷达测量信息姿态修正,有效解决了舰载测量雷达实时姿态测量和部位修正问题。     

考虑几何约束的无人机双机编队相对姿态确定方法

针对无人机常用的领航—跟随双机编队飞行控制模式,提出了一种考虑几何约束的相对姿态确定方法。利用飞行器配备的视觉传感器,获得飞行器间及飞行器到目标的视线矢量信息,该方法不需要考虑目标的位置信息,避免了由位置偏差带来的误差。同时,给出了双机编队模式下视觉传感器的测量模型,分析了传感器量测噪声的统计特性,推导了基于几何约束的确定性相对姿态求解方法。仿真结果表明,考虑几何约束的双机编队无人机相对姿态确定方法可以有效估计出飞行器间的相对姿态,估计精度较高,能够满足无人机协同编队飞行控制需求,解决了远距离编队情况下视线矢量共面不可观测问题。     

自行装备间目标指示与导引精度分析

坐标转换广泛应用于火炮装备和其他领域,对防空武器系统而言,涉及到目标指示、目标导引和射击诸元转换,尤其是目标导引对转换精度有较高的要求。给出了自行装备间坐标转换基本模型,推导了目标坐标转换误差计算公式,结合导航测量设备和姿态测量设备的精度,分析计算了对目标指示与导引精度的影响。分析了数据传输时延所构成的误差影响。研究对工程应用有一定的指导作用。     

导弹制导控制性能评价试验研究

半实物仿真试验已成为导弹制导控制性能的有效评价方法。针对有关导弹制导控制性能评价的半实物仿真试验，提出了目标跟踪装置在飞行平台上的安装误差对目标跟踪装置空间稳定特性的影响，同时给出了这种情况下的目标跟踪装置数学模型。而且还用简单的制导控制系统模型明确了有关安装误差的模型不确定性与制导精度的关系。     

导弹制导控制性能评价试验研究

半实物仿真试验已成为导弹制导控制性能的有效评价方法，针对有关导弹制导控制性能评价的半实物仿真试验，提出了目标跟踪装置在飞行平台上的安装误差对目标跟踪装置空间稳定特性的影响，同时给出了这种情况下的目标跟踪装置数学模型，而且还用简单的制导控制系统模型明确了有关安装误差的模型不确定性与制导精度的关系。     

基于平方根无迹滤波的滚转弹姿态估计

给出一种基于平方根无迹卡尔曼滤波器(SR-UKF)的滚转弹飞行姿态获取方法.使用一个双轴角速率陀螺构成滚转弹飞行姿态遥测系统,利用SR-UKF对遥测数据进行处理,以重构弹体飞行姿态.针对低速滚转弹姿态运动模型的强非线性,运用SR-UKF算法进行姿态运动估计,避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)产生的线性化误差.运用低速滚转弹姿态运动模型,导出了一组基于SR-UKF的迭代滤波方程.将基于SR-UKF算法与EKF及UKF的估计结果进行了对比,仿真结果验证了算法的有效性.     

一种空间两点交会无人机定位方法

为了克服传统的无人机单点定位方法误差大、定位精度不高的问题,提出空间两点交会定位方法。利用自身位置及姿态信息,构建空间三角形,通过坐标转换,求解目标坐标。试验结果证明,定位精度可提高至60 m。     

弹载线阵扫描激光雷达的目标识别算法

针对现有算法对稀疏图像识别率不高的问题,提出了基于目标顶部特征的BP神经网络目标识别算法。该算法通过分析模拟目标的线阵扫描数据,应用统计算法提取目标顶部轮廓数据特征,建立目标三维特征图模型,采用最小生成树Prim算法得到目标顶部轮廓空间分布特征,在此基础上设计了对目标特征分类的BP神经网络。仿真结果表明,该算法简单易于实现,并且在预测误差│error│≤0.015时,该算法对目标稀疏图像有较好的识别效果。     

航天器位置姿态的光学测量方法研究

航天器间相对状态(相对位置和姿态)的准确测量是编队飞行的航天器实现自主控制的重要基础.介绍了一种基于计算机视觉理论及相机成像原理的航天器间相对位置姿态的光学测量方法,测试系统结构及工作过程;推导了航天器间相对状态的测量算法,并对可能存在的误差源进行了分析.由于采用四元数法描述姿态、CMOS相机作为图像传感器,从而使得测量系统结构简单、体积小、重量轻、功耗低,算法简单、速度快,近距离测量精度高,能够广泛应用于空间合作目标间相对状态的测量.