排序方式: 共有19条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
为研究航空平台间激光通信系统中主要环节和信道对信标光功率的影响,根据捕获探测器的信噪比和探测概率关系,分析激光器发射到探测器接收全环节的信标光功率变化情况,建立了空空激光通信捕获链路仿真系统。通过该仿真系统,分析不同大气能见度所对应的探测概率,在此基础上讨论要实现探测概率为99%,需要的最小发射功率和最长通信距离。仿真结果表明:发射功率越大,大气能见度对航空平台间激光通信探测概率的影响越明显;发射功率不变,大气能见度越高时,最长链路距离越远;当发射功率为5 W,地面能见度大于等于10 km时,即可实现150 km的激光链路。通过仿真系统得出了信标光发射功率与探测概率之间的关系,对激光器的选择起到一定的借鉴作用。在仿真的基础上,开展的飞机间野外试验,可以有效地模拟飞机间激光通信系统的捕获探测概率。 相似文献
2.
3.
红外成像制导末端局部图像识别跟踪研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对红外成像制导末端目标图像充满导引头视场影响目标识别跟踪的问题,提出一种红外成像制导末端局部图像识别跟踪的方法。分析了红外成像制导原理;选取了高亮区比例、灰度标准偏差、长宽比、紧凑度和复杂度等5个特征量作为特征提取和目标识别的依据,提出适合导弹的目标快速识别算法;通过计算红外成像制导末端目标图像,在导引头焦平面上的投影面积的变化情况,分析了弹目距离与相对速度对目标图像变化情况的影响,研究了形心跟踪到局部图像跟踪的转换时机。综合考虑了可靠性和实时性要求,选取飞机机头作为局部图形跟踪的跟踪点;搭建红外成像制导仿真场景,对所提出的方法进行仿真分析。仿真结果表明:该方法能够有效地识别图像中的目标,减小红外成像导引头跟踪盲区,实现红外成像制导末端的平稳跟踪。 相似文献
4.
为保证前照灯检测仪校准器的测量精度,需要对其光轴角与光强度进行定期检定。针对传统检定方案中,自动化程度不足,难于保证检定重复性的问题,提出了一种图像处理技术与高精度电动转台相结合的检定方法,利用实际位移与像素位移间的等比关系及像面灰度与物面照度间的线性关系,实现了对前照灯检测仪校准器的高精度自动检定。使用最小二乘方法对不同照度下的实验数据进行拟合,求出了回归线性方程并绘制了被检校准器光源的等照度曲线。实验分析表明,10 m远距离上,光轴角的测量精度在40″以内,光照度的相对测量不确定度小于1%. 相似文献
5.
6.
介观尺度下磨粒流抛光温度对发动机喷油嘴质量影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
磨粒流抛光作为一项精密加工技术,其抛光温度对工件质量的影响在宏观尺度和微观尺度上已有较多的研究,而在介观尺度内的模拟仍很少涉及。通过构建以原子团簇为主的磨粒,在介观尺度下以耗散粒子动力学的方法研究不同温度下磨粒对发动机喷油嘴内表面的碰撞磨损行为。研究结果表明:温度越高,磨粒流抛光质量越好,在抛光温度为300~310 K区域内可获得最佳的磨粒流抛光质量,但抛光温度高于310 K后,磨粒流抛光质量有所下降;磨粒流抛光试验与数值分析的结果一致,磨粒流抛光技术可有效实现对细小孔结构的抛光,并可有效提高抛光精度和表面质量。 相似文献
7.
8.
不同偏振特性光束受大气影响特性不尽相同,合理选取最优偏振态光束作为激光通信系统光源,可大大降低通信系统受大气湍流的影响。研究不同初始偏振态激光光束在大气中传输的光强闪烁效应,给出偏振态激光光束经大气传输后闪烁因子的表达式。设计并制作多参数高精度可控激光光源,并采用大气湍流模拟装置来模拟大气湍流,对不同初始偏振态激光光束在大气湍流中传输的光强闪烁效应进行实验研究。结果表明:当偏振角θ取值范围为45°≤θ<90°时,光束经过大气湍流传输后的闪烁因子随着θ的增大而减小;当0°<θ≤45°时,光束经过大气湍流传输后的闪烁因子随着θ的减小而减小;左旋圆偏振和右旋圆偏振激光光束的光强闪烁因子随湍流强度的变化趋势基本相同;与线偏振激光光束相比,左旋偏振光和右旋偏振光在相同的大气湍流强度下其光强闪烁因子均小于任何偏振角度的线偏振光;通过对激光通信系统的偏振态进行优化,可以有效抑制大气湍流对激光通信系统的影响,降低接收端光强起伏,降低激光通信系统误码率,有效提高激光通信系统性能。 相似文献
9.
10.
人脸识别是计算机视觉的一个重要研究方向,其中有效的损失函数在人脸识别中起着至关重要的作用。针对现有损失函数没有考虑边际情况,导致模型收敛有限,且在不均衡样本中泛化能力不强的问题,提出自适应圆边际损失函数方法,对边际自身进行研究。通过对边际进行自适应学习,为不同类别学习独有的边际,产生自适应圆边际。为少量样本学习更大边际,从而对少量样本数据类内压缩更紧凑,使模型泛化能力更强,对5种常见的人脸识别基准Megaface、IJB-C、LFW、LFW BLUFR和YTF进行广泛分析和实验验证。结果表明,该方法在不均衡数据集中对现有方法的精确度整体提高了0.5%,有效提高了模型泛化能力,具有明确的收敛状态。 相似文献