夏克-哈特曼波前传感器光斑自动精确定位

为了在提高夏克-哈特曼波前探测精度的同时扩大波前测量的动态范围,提出一种基于高斯模板匹配选取光斑质心探测窗口的方法。根据传感器的参数确定模板尺寸,利用N维空间正态分布方程生成高斯模板,进行模板与图像匹配,根据模板与匹配子图的相似度确定光斑质心探测窗口。通过对仿真和实际采样阵列光斑图像的实验,验证了该方法的可行性,相对于投影法探测质心的标准差降低65.6%,波前重构误差减小48.5%,能够实现夏克-哈特曼波前传感器光斑的自动精确定位,提高其波前探测精度的同时扩大波前测量的动态范围。     

夏克-哈特曼波前传感器光斑质心探测方法比较与分析

夏克-哈特曼（简称哈特曼）波前传感器被广泛应用于光学测量、激光大气传输、医学等领域。由于哈特曼波前传感器是根据光斑质心的偏移量来重构畸变波前,因此,哈特曼阵列光斑质心的探测精度直接影响了波前重构的精度。本文从哈特曼波前传感器的测量原理着手,对几种阈值法质心探测技术及窗口法质心探测技术进行了比较和分析,得到了质心计算误差均在0.1pixel左右,可在实际不同应用时选择不同的质心探测方法。     

基于加权质心算法的无线网络节点定位方法

为了提高无线传感器网络节点定位技术准确性,提出了改进的加权质心算法节点定位方法,以常态方程代入解得坐标后的误差倒数作为权值,并利用权值差别处理具有不同定位误差的不同定位结果,较小误差的倒数对应较大的权值,较大误差的倒数对应较小的权值,来提高定位准确性.通过对传统质心算法和改进加权质心算法进行MATLAB仿真,估测出定位节点的位置坐标.仿真结果表明,改进加权质心算法相较传统质心算法具有定位精度高、用时少等优势.     

基于加权质心算法的无线网络节点定位方法

为了提高无线传感器网络节点定位技术准确性,提出了改进的加权质心算法节点定位方法,以常态方程代入解得坐标后的误差倒数作为权值,并利用权值差别处理具有不同定位误差的不同定位结果,较小误差的倒数对应较大的权值,较大误差的倒数对应较小的权值,来提高定位准确性.通过对传统质心算法和改进加权质心算法进行MATLAB仿真,估测出定位节点的位置坐标.仿真结果表明,改进加权质心算法相较传统质心算法具有定位精度高、用时少等优势.     

一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法

频繁的煤矿井下事故要求无线传感器网络能够更精确的对井下人员进行定位。利用修正加权质心算法进行定位存在较大的误差,针对该问题,在修正加权质心算法的基础上提出了一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法,该算法将修正加权质心算法得到的质心作为新的锚节点,并通过多次选择、运行形成新的锚节点和质心的方法进行定位。仿真结果表明:不同的巷道宽度下,改变修正系数a的值就可以得到最佳的定位效果,同时可以通过仿真实验得到最佳定位效果下的修正系数a的值,从而使定位精度达到最好。通过比较两种算法的平均定位误差得到改进的煤矿井下质心定位算法在三种巷道宽度下分别将定位误差平均降低了0.792 6m,0.636 2 m,0.598 9 m。     

基于FPGA的高速实时图像采集和自适应阈值算法

提出了基于FPGA的图像处理自适应阈值算法,实现了激光光斑中心的高速实时检测。采用3×3窗口模块和自适应阈值模块,先对CCD输入数据进行处理,判断光斑的范围,然后再运用光斑的质心算法对光斑所占的像元进行运算,得出光斑位置的脱靶量。本文达到了脱靶量帧速3000帧/s、精度2μrad的技术指标,实现了高速率、高精度的跟踪要求。     

四象限探测器在空间激光通信中应用研究

研究了不同模式光斑对四象限探测器(QD)工作的影响,重点分析了高斯光斑对探测灵敏度的影响。搭建实验系统用扫描偏转镜及辅助CCD相机完成了对其性能测试实验。实验表明,形心算法的检测精度为质心检测精度的5倍;在极限探测灵敏度下,QD只能实现二细分,采用平滑滤波可以改善其细分能力;在高信噪比条件下可实现位置分辨力为1.6μm,角度分辨率为0.8μrad。同时研究了不同光斑大小、不同强度背景光对器件的影响。     

长焦距大型CCD相机主点检测方法研究

提出了一种检测长焦距大型CCD相机主点位置变动的新方法。其基本原理是：使用与相机CCD共面的2个检测用小面阵CCD采集光斑,并利用光斑质心算法计算光斑质心相对于检测CCD的位置变动,进而得出相机CCD在像面内的移动情况,最终得到主点位置的变化。该方法结构简单,容易实现,实验验证了此方法的可行性。     

基于GPU的快速夏克-哈特曼波前重构方法研究

在夏克-哈特曼波前重构方法中,为了提高波前重构的速度,解决实时性差的问题,提出了一种基于GPU的快速夏克-哈特曼波前重构方法：将Zernike模式波前重构算法中Zernike多项式系数和波前数据的矩阵求解部分按照棋盘式和带状式分解并行化,根据不同的分解并行模式调度线程块及线程块中的线程数,转存数据到共享内存提高数据访问效率,优化数据存储结构提高全局存储器访问带宽,多个线程并发执行,快速重构波前。实验表明：基于GPU的快速算法相比传统CPU方式具有明显加速效果,当波前插值分辨率为2048*2048时,速度甚至提高了206倍;在加速的同时仍可保持原有算法的高准确度,为高精度、高分辨率的波前重构提供了快速、实时的计算方法。     

基于煤矿井下WSN的RSSI加权质心定位算法研究

针对井下传统无线网络RSSI加权质心定位算法精度不高的问题,首先提出了一种基于接收信号强度值作为加权因子的加权质心定位算法。算法以动态获取未知节点当前区域的路径衰减系数为基础,通过挑选出未知节点当前活动区域最优参考节点,计算出彼此之间的距离,确定当前未知节点的最优通信半径范围。算法中还选取参考节点和未知节点之间的信号强度RSSI值作为加权因子,一定程度上又减少了传统上通过计算得到节点间距离作为加权因子算法带来的误差。仿真结果表明,改进的定位算法更加适合煤矿井下未知节点具有移动性的特点,在相同测试条件下,比传统加权质心算法精度有了很大的提升。     

基于到达时间差的无线传感器网络质心定位算法

通过将到达时间差(TDOA)方法与质心定位算法相结合,提出一种基于加权处理的质心混合定位算法。该算法利用TDOA和几种经典的求解双曲线方程组解的定位算法,得到了网络中待求节点的位置,作为质心算法的坐标,并用锚节点与未知节点间的距离作为约束来调整节点的位置,从而减小定位结果与真实值之间的误差。最后通过数值仿真证明了本文算法的有效性。     

基于无线传感网的目标跟踪算法及实验系统设计

为了对移动目标实现跟踪,设计了一个基于无线传感器网络和扩展Kalman滤波算法的目标跟踪系统.放弃了传统静态传感器方式,改用移动传感器方式获得目标距离信息,提出基于线性规划法的网络覆盖算法,减少了扫描探测区域的传感器数量,从而减少了采样时间,并提高了网络覆盖率.基于距离模型提出了窗口扩展卡尔曼滤波算法,该算法比普通扩展卡尔曼滤波具有更高的精度,通过实验验证了算法的有效性.     

基于RSSI的加权质心定位算法的改进

为提高质心算法的定位精度,在质心定位算法中采用距离加权的同时,改进了距离加权因子,提高了距离加权的比重,并且在Matlab平台上仿真。结果显示将定位误差提升到了0.1m以内。     

机载激光雷达回波形心算法修正及硬件验证

针对推扫式机载激光雷达系统实时探测、回波信号微弱等特点,基于常见高斯回波波形,研究高效、精确、易于硬件设计的回波时刻提取算法,实现高精度距离探测.本文通过分析传统波形形心算法的精度及存在的问题,为降低硬件实现时数据精度受损、噪声干扰等对算法的影响,提出一种基于中位数法修正的形心算法,可有效减弱算法硬件实现时的形心分层现象,并利用MATLAB建立数学模型进行仿真实验.结果表明,与传统形心算法以及高斯拟合算法相比,此算法具有较好的稳健性,在信噪比为5 d B时,测时精度可达到0.5 ns,与传统形心算法相比,精度提高了45%,信噪比较高时精度高于高斯拟合算法,可实现0.01 ns理论精度.该修正算法简洁高效,在不增加系统复杂度的前提下,可对形心计算结果做出实时判断与修正.由于算法运算简单,适于向FPGA平台进行移植.该算法已用于推扫式激光雷达系统的信息处理电路,通过基于FPGA的板级测试,验证了理论分析的正确性,可实现±7.5 cm的测距精度,且满足实际应用中对实时性的要求.     

载体运动对星敏感器星点光斑定位的影响分析

为研究载体运动对星敏感器测量精度的影响,首先,根据星点光斑细分定位算法,对星点光斑质心提取的误差来源进行了分析;然后,根据光学成像原理,分别建立了由载体角运动和振动运动造成的星点光斑变形的数学模型,并利用质心法对发生变形的星点光斑造成的定位误差进行了分析;最后,对由载体的角运动和振动造成的星点光斑定位误差进行了仿真验证。仿真结果表明,载体角运动造成的星点光斑定位误差随角速度的增大而增大;载体振动造成的星点光斑定位误差随着振动频率的增大呈现振荡衰减的趋势,与振动振幅成近似线性增长的关系。     

群目标跟踪自适应IMM算法

为提高对机动群目标在高量测误差下的跟踪性能,提出了一种自适应IMM群目标跟踪算法.首先,在群质心状态估计中,引入带有多重次优渐消因子的强跟踪滤波算法,提高机动阶段时对群质心状态估计的精度.其次,在扩展状态估计中,考虑量测精度对于扩展状态的影响,将量测误差和扩展状态同时纳入到量测似然函数的构建中,应用新息计算和渐消记忆迭代过程自适应更新量测误差协方差矩阵.最后,通过quasi-Bayesian方法自适应更新模型转换概率,利用量测数据修正模型转换概率,抑制非匹配模型作用,放大匹配模型作用,实时匹配跟踪模型与目标运动状态.仿真实验结果表明,该方法有效提高了对群质心状态和扩展状态的估计精度.     

基于FPGA的单星模拟器质心检测算法研究

星点质心检测是星模拟器检测技术中的关键技术之一,针对传统处理算法中运算量大、复杂度高、速度慢的问题,提出了一种基于FPGA的单星模拟器质心检测新算法。通过星图预处理和星点提取算法去除噪声,采用平方质心算法计算星点亚像素坐标,并设计了硬件体系结构,完成了高斯滤波、星点提取、质心计算等模块的设计,实现了星图流水化处理,提高了质心检测速度。测试结果表明,星点质心检测的误差小于0.1 pixel,可通过单次扫描无须图像缓存即可计算出质心坐标,极大地提高了处理速度,过程中无须消耗RAM存储器资源,大大节省了存储空间。     

一种基于Meanshift算法的目标跟踪改进

针对遮挡及相似干扰问题,在Meanshift算法的基础上提出了一种新的改进算法.该算法有效地将Meanshift算法与Kalman滤波算法结合,准确确定目标质心位置,并根据目标质心位置及前一帧搜索窗口边界自适应地调整当前搜索窗口,使其与目标位置更匹配,跟踪结果更加准确、可靠,同时也减小了环境等因素对算法的影响.实验对比结果表明,改进算法具有良好的稳定性和自适应性,可有效解决大面积遮挡和相似干扰问题.     

无线传感器网络中一种基于三边测量法和质心算法的节点定位算法

针对无线传感器网络在节点均匀分布的情况下节点定位精度较差的问题,提出了三边质心定位算法.该算法利用节点均匀分布的先验信息将质心定位思想引入到三边测量法中,通过计算相交圆的公共区域的质心来提高对未知节点位置估算的精度.仿真结果表明,三边质心定位算法与三边测量法相比有效地降低了未知节点的位置误差,提高定位精度.     

物面倾斜对激光三角位移测量精度影响的研究

在高精度激光三角法位移测量中，被测物面的倾斜对测量精度影响很大，本文利用光散射原理研究了物面倾斜角与激光三角位移计光电接收面上会聚光斑的光能质心的关系，进而推得了物面倾斜角与相应的倾斜误差间的关系式。实验结果与理论预计基本一致，在此基础上提出了校正倾斜误差的方法。