基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理

提出了基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理算法，根据原始图像的二维直方图分布特征，依据相邻像素的相关性数据，将图像分割成二元子图像，对每个子图像分别进行直方图均衡增强处理，最后合成得到完整的处理图像，通过用信息容量等图像评价参数对实验结果进行分析，表明此算法克服了对整幅图像进行直方图均衡时难以把握局部细节的缺点，得到了具有较好视觉质量的处理后微光图像。     

基于星敏感器的姿态优化估计算法

对于采用星敏感器的航天器姿态确定问题,提出了一种快速的姿态优化估计方法;首先,根据Rodrigues参数和观测向量之间的线性关系,引入四元数,构造了不同的非奇异的优化准则;其次,借助四元数,求解了基于该准则的姿态优化算法;误差协方差分析和数值仿真结果表明,该算法与著名的QUaternion ESTmation(QUEST)算法相比,在相同的操作系统环境下,具有相同的姿态估计精度,但计算速度更快,对两种算法选取间隔为2000次的仿真步长,统计数据长度为100个采样点,最后对结果加权求平均值,统计结果显示仅为QUEST的三分之一;这种姿态优化估计方法具有一定的工程应用价值。     

空中交通预警与防撞系统(TCAS)风险及对策研究

空中交通预警与防撞系统TCAS对飞行安全非常重要,它能够通过对附近的飞机进行冲突检测,预测未来可能发生的危险,提示飞行员避免危险,帮助机组维持与其他飞机之间的空中交通安全间隔;但TCAS本身依然存在风险;在此对TCAS进行了半物理仿真测试,包括数字样机开发测试、物理样机开发测试、虚拟试飞以及数据统计分析等,对其各项功能进行测试与验证;在参阅众多相关文献的基础上,结合所做的研究工作,讨论了TCAS的主要风险,并针对这些风险,提出TCAS在设计、测试、操作方面需要改进的地方,从各方面完善TCAS,降低其风险,进一步保障飞行安全。     

平流层验证飞艇横侧向模型辨识研究

研究采用系统辨识方法建立平流层验证飞艇横侧向模型,针对飞行试验中风的扰动和测量噪声明显,对辨识参数的精度有影响。为解决上述问题,提出了采用滤波误差法,辨识稳定微分和控制微分系数的策略,获得飞艇较精确的平飞横侧向模型。首先考虑飞艇为浮力体,质量和惯量受环境影响较大,很难精确测量的问题,将飞艇非线性模型转化为具有稳定性微分和控制微分的飞艇横侧向线性模型,辨识参数不受质量、惯量变化的影响,并采用滤波误差方法,辨识模型的稳定微分和控制微分,可以减小风的扰动误差对辨识精度的影响,最后用辨识模型进行飞行仿真,将仿真得到的数据和实际飞行试验数据进行对比分析,结果表明,辨识得到的模型可以较好地反映飞艇的动力学特性,可为飞艇偏航控制器的设计提供参考。     

基于混沌特征的运动模式分割和动态纹理分类

采用混沌理论对动态纹理中的像素值序列建模,提取动态纹理中的像素值序列的相关特征量,将视频用特征向量矩阵表示. 通过均值漂移（Mean shift）算法对矩阵中的特征向量聚类,实现对视频中的运动模式分割. 然后,采用地球移动距离（Earth mover’s distance,EMD）度量不同视频的差异,对动态纹理视频分类. 本文对多个数据库测试表明:1）分割算法可以分割出视频中不同的运动模式;2）提出的特征向量可以很好地描述动态纹理系统;3）分类算法可以对动态纹理视频分类,且对视频中噪声干扰具有一定的鲁棒性.     

引入虚拟特征参数的混合实时任务调度及应用

提出了在实时环境下周期任务与非周期任务混合调度的一种新方法。引入非周期实时任务虚拟截止期、虚拟周期的特征参数,综合考虑各实时任务的多特征参数进行优先级设计,克服了单独考虑任务的个别参数以及忽略非周期任务自身特征的调度策略的局限性及调度风险,且能够尽可能地加快非周期任务的响应速度,提高系统整体的调度性能。将该方法在RT-Linux实时环境中实现,并针对无人飞艇的自动驾驶仪进行了任务实例的可调度性测试,证明了该调度策略的可行性。     

基于运动图像序列的异常行为检测*

针对公共重点区域的智能监视问题,研究了一种基于运动历史图像（motion history image,MHI）的行人异常行为检测方法。利用运动图像序列得到的MHI获取视频帧中运动目标的运动方向,由运动方向的变化分类确定人体运动模式和行为是否异常,同时给出相应的实验结果。结果表明,该方法实现简单,具有较好的实时性与鲁棒性,可以作为实时监控系统中异常行为检测的有效方法。     

基于全局稀疏梯度与低秩张量正则化的多源多波段图像融合方法

多模图像融合可有效提升多传感器系统的目标信息表征能力.然而,常用的图像融合方法只能融合两个模态传感器的信息.针对上述问题,充分利用多模图像空间与频谱信息的高阶相关性及其内在结构特性,基于图像域的非局部自相似特性,引入复合正则化方法,提出基于全局稀疏梯度与低秩张量正则化的多模图像融合方法,实现高光谱、多光谱和全色图像的同时融合.其中,多模图像的频谱信息使用全局稀疏梯度正则化方法,空间信息使用低秩张量正则化方法.上述复合正则化方法的优点在于可以有效对空间与频谱信息的内在结构特性进行建模,消除图像空间域的阶梯效应,减少伪频谱信息的引入.仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.该方法为多传感器融合系统提供理论与技术支撑.     

高速PIV布撒技术的改进研究

基于上海交通大学高超创新实验室现有技术,为发展高速PIV技术而改进开发了高速PIV粒子布撒系统。针对原有系统经常无法有效布撒粒子的缺陷,从系统中的管道、高压气体、喷嘴等几个方向下手进行改造,设计了新的高速PIV粒子布撒系统。对管道进行了软管化设计,高压气体采用干燥的氮气,喷嘴则设计成能在罐体中产生旋流的结构。对于这些改造进行了分析和实验测试,证明了这些改造能加强布撒粒子的效果。最后提出了这套系统可以继续改进的一些方向。     

CCD噪声模型在几何最优线性姿态估计中的应用

星敏感器噪声主要来源于CCD图像传感器和控制与数据处理电路,这些噪声对姿态估计精度的影响不容忽视.在研究了CCD图像传感器中光子散粒噪声、暗电流噪声、电荷转移噪声及读出噪声四种主要噪声的基础上,分析了它们对亚像元质心法提取精度的影响.根据亚像元质心法提取结果,采用几何解析的最优线性姿态估计(OLAE)方法解算卫星姿态.仿真结果表明:考虑星敏感器噪声模型比单纯引入高斯白噪声具有更高的姿态估计精度.