轨道轮外形测量仪重复性问题的研究

为了提高轨道轮外形测量仪的重复精度,通过对测量仪测量过程各环节的研究,发现坐标轴的确定方法会影响最终测量结果,于是针对坐标原点的定位采取了几种不同的改进方案,通过综合对比各种方案最终采用对固定位置取多点坐标均值确定原点纵坐标位置,横坐标根据两个位置坐标均值来确定,兼顾两个关键位置的重复性误差,从而提高原点坐标的重复精度,根据不同算法在MATLAB中导入实验测量数据进行仿真,对比仿真结果证明采用的新算法改善了重复性误差。     

Research on the problem of repeafitiveness error for track-wheel profile meter

为了提高轨道轮外形测量仪的重复精度,通过对测量仪测量过程各环节的研究,发现坐标轴的确定方法会影响最终测量结果,于是针对坐标原点的定位采取了几种不同的改进方案,通过综合对比各种方案最终采用对固定位置取多点坐标均值确定原点纵坐标位置,横坐标根据两个位置坐标均值来确定,兼顾两个关键位置的重复性误差,从而提高原点坐标的重复精度,根据不同算法在MATLAB中导入实验测量数据进行仿真,对比仿真结果证明采用的新算法改善了重复性误差。     

基于改进FireNet的轻型火灾实时检测方法

针对火灾检测精确不高,时间长等问题。设计了基于改进FireNet的轻型火灾实时检测方法,通过获取视频图像数据,网络模型进行火灾分析和识别;首先,在FireNet特征提取阶段使用多尺度卷积网络并引入通道注意力机制,以提高回归精度。其次,对全连接层的神经元个数进行压缩优化,减少计算耗时。实验表明,改进的FireNet算法模型检测精度达到96.43%,模型存储空间0.96MB,检测帧率37。相比标准算法精度提高2.5%,存储空间压缩85%,检测帧率提升35%。     

基于改进多尺度间隙度的海上目标分割方法

针对复杂海面背景下的可见光图像舰船目标分割问题,引入了图像的多尺度间隙度特征,分析了Dong提出的图像间隙度特征提取算法存在的问题,并进行了改进,采用滑动盒子内像素值方差计算滑动盒子的质量,提高了舰船目标与海面背景的可分离程度,最后利用改进算法提取图像的多尺度间隙度特征对海上舰船目标进行分割。实验结果表明,利用改进方法对海面背景下舰船目标进行分割,相对于sobel边缘检测、ostu阈值分割和基于传统提取算法的多尺度间隙度特征分割方法结果更优,可以更好地抑制海面亮度变化、海浪和背景杂波的影响,准确分割出海上舰船目标。     

归一化加权平均值算法在测量中的应用

采用高效的数据处理算法提高测量精度为主要的研究内容。归一化加权平均值算法在解算过程中首先求得各数据的归一化加权值,并利用该值来计算平均值,相比于其他的平均值解算方法,精度有了很大的提高。通过Mat-lab仿真试验比较了归一化加权平均值算法与一般平均值计算方法的效果,验证了该算法能够提高测量精度。最后将算法应用于一个简单的电压测量实验,结果表明测量精度得到提高。归一化加权平均值算法以其灵活性和可靠性将得到广泛的应用。     

基于多尺度特征融合的雷达海上目标检测方法

雷达目标检测对海上信息处理具有重要意义,目前提出的检测方法在召回率和精度上都难以满足海上检测要求。为了解决上述问题,提出基于多尺度特征的雷达海上目标检测方法。通过X波段非相参脉冲体制导航雷达采集数据,在完成预处理后检验数据集,提取雷达数据。分析杂散噪声,确定噪声范围,根据平均强度和灰度值的差值实现归一化处理。对目标进行归一化分析,融合多尺度特征实现目标选择,完成目标检测。实验结果表明,基于多尺度特征融合的雷达海上目标检测方法召回率能够在短时间内达到90%以上,精度在95%以上,能够很好地提取海上目标信息。     

星点亚像元定位中系统误差的改进补偿方法

为提高星点图像的质心提取精度,针对星点亚像元定位的系统误差和随机误差提出了一种改进补偿方法。采用三次样条插值函数表示质心位置与系统误差之间的关系,利用该函数进行系统误差补偿,极大地减小了误差采样点的数量和计算量。为了进一步抑制随机误差的影响,在系统误差补偿的基础上,采用非线性加权算法计算星点质心位置,并通过仿真实验确定了该算法的最优加权系数。在没有加入噪声的情况下,改进算法可以将质心法的精度从1/50 pixel 提高到10-4 pixel;加入服从N（0,22）分布的高斯白噪声后,改进算法可以达到0.0054pixel的精度,远小于质心法的0.0184pixel。实验结果表明:文中提出的改进补偿算法计算简单,精度高于质心法,满足了高精度星敏感器质心提取的要求。     

一种双旋转变压器测角系统设计

为解决大型精密转台的角度测量问题,设计了一种双旋转变压器测角系统.满足了转台转轴中空的设计要求,同时保证了测量的高精度.对影响系统精度的误差源和系统的主要误差项进行了分析,改进了粗精组合算法,提高了算法的效率,并减小了对两个通道的零点误差的要求.在实际的设计系统中对粗精组合算法进行了验证和精度计算,整个系统达到了3″的精度.     

制导引信一体化信息融合技术

为了提高制导导弹引信的起爆控制精度,得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于红外导引头、激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法.在多模信息处理时,不同传感器的开机时间、采样频率不同以及观测数据存在时间差造成了两台传感器测量数据不在同一个时间基准上,故而在典型弹目交会环境下给出了一种基于内插外推的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用于延迟时间模型计算中.在该模型的基础上,提出了一种基于改进粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法.与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验结果表明:在该方法下,探测角精度提高了80.45％,方位角测量精度提高了78.61％,从而提高了一体化引信的起爆控制精度.     

掺铒光纤光源的模拟算法与改进

对掺铒光纤光源的数值模拟的传统算法-打靶法进行了优化改进，并根据打靶法的特点，增加了初值估算模块。改进的算法在保证精度的同时使模拟的收敛性和收敛速度都有较大的提高，显著缩短了迭代时间．我们还利用改进的打靶法对不同结构光源的输出特性随光纤长度的变化做了模拟分析，相关结论与实验结果相一致。     

白光干涉零光程差位置的五步测量法

给出了采用5步法测量白光干涉中零光程差位置的理论推导。提出在测量中以双光束干涉条纹间距的1／4大小作为干涉光强空间采样间隔；以被测点附近5点测量数据作为一组基本数据来确定干涉条纹的局部调制度；采用重心法确定干涉条纹调制度的最大值位置，并以此作为零光程差位置。对不同干涉光强分布公式生成的模拟测量数据进行了理论分析；对光电测量系统中的机械精度与光电测量精度对测量结果的影响进行了定量计算。通过计算得到，本方法的最大零光程位置测量误差不超过1／4干涉光中心波长。     

改进的三层分解模型热红外影像空间降尺度研究

地表温度(Land surface temperature,LST)是地-气相互作用和能量交换的重要参数之一.为了获取高空间分辨率地表温度数据,研究改进了一种热红外遥感数据降尺度方法,并以上海市Landsat8 OLI/TIRS影像为数据源进行了实验验证,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)被分解为低频层、边缘层和细节层,其中边缘层和细节层按比例增加到热红外数据中.并与经典的热红外降尺度方法 Dis Trad算法和Ts HARP算法作为对比,将模拟的地表温度(270 m)作为降尺度数据源实现LST降尺度(90 m).实验结果表明,三种降尺度方法都保留原有的地表温度的空间特征,但Dis Trad算法和Ts HARP算法增加了真实数据中并不存在的温度差异;改进的三层分解模型地表温度的均方根误差为0. 913 K,与Dis Trad方法和Ts HARP算法相比精度分别提高了0. 937 K和0. 832K.     

基于小波和RLS的锂电池激光在线测厚

锂电池薄膜在线测量时存在系统的静态误差和运动机构产生的动态误差,静态误差可以通过系统标定消除。针对测量时产生的动态误差,采用阈值判断-多尺度小波和递推最小二乘算法实现非连续膜厚的动态误差去噪。实验结果表明:阈值判断法适用于不同长度、非连续涂层的厚度测量;多尺度小波和递推最小二乘联合去噪算法相比于传统单一的多尺度小波去噪算法,该方法至少能比原算法提高6%的测量精度。     

一种改进的高斯拟合法在光带中心提取中的应用

由于投射到物体表面的激光条纹因被调制在条纹不同位置处其宽度也各不相同。因此不能确定合适的拟合数据使得高斯拟合法的提取精度较低。针对此情况,提出了改进的高斯拟合法来进行激光条纹中心线提取,当激光条纹宽度发生变化时,通过边缘增强,图像分割,去噪处理后获得合适的拟合数据长度。实验结果表明:这种改进的高斯分布的曲线拟合算法在测量中更具有可行性,且提取精度得到提高,更适合于光条中心线提取。     

粗糙集数据的高精度分类算法研究

针对传统高精度分类算法在面对不定因子时,无法确定计算数据信噪度,造成计算精度不佳的问题,提出基于属性约简的粗糙集数据的高精度分类算法。通过对影响粗糙集数据分类精度的各影响因素进行详细分析,对粗糙集数据属性进行约简,抵消对应不定因子以及信噪数据,提高粗糙集数据分类精度。实验结果表明,采用改进分类算法相比传统分类方法,其分类精度及抗噪性均有提高,且其记录结果数据致盲率较低,具有一定优势。     

复杂大目标激光散射特性测量与评估技术研究

目标激光散射特性测量对于激光测量系统性能评价至关重要,针对复杂形状全尺度大型目标雷达散射截面的评估需求,开展外场测量试验,并利用测量经验和仿真计算对测量数据进行分析。结合仿真建模和缩比测量等目标散射特性评估方式的特点,提出了提高复杂大目标雷达散射截面外场试验测量精度的改进思路,为研究复杂大目标激光散射特性及建立雷达散射截面的有效评估途径提供借鉴。     

基于深度学习的遥感建筑物识别方法研究

针对遥感影像建筑物识别中遇到的小目标漏检、背景复杂度高、虚警干扰因素多等问题,提出了一种基于深度学习的改进YOLOv3算法。以一阶段代表算法YOLOv3为基础,通过改进网络结构,修改特征图尺度,嵌入空洞卷积模块,加强算法检测能力和精度。实验数据表明,改进YOLOv3算法在满足了实时性的基础上,平均检测精度和召回率都较之原算法分别提高了4.47%和2.59%,因此提出的方法有效提高了对遥感建筑物的检测效果。     

基于自适应目标融合技术的指挥控制系统研究

针对多传感器探测问题,建立了一种数据融合算法,为多防空武器系统协同作战下接收多个、多类型传感器目标探测信息的指挥控制系统提供了一项新技术。采用自适应方式,通过计算某一传感器探测数据被系统中其他传感器测量值的综合支持程度,决定其权重系数,从而提高数据融合精度、增强抗干扰能力。通过数值仿真计算对改进算法进行了检验,实验结果表明,融合算法完成了对同一目标7组探测数据的融合。经计算,抗干扰能力相比于传统融合算法有一定提高。     

改进YOLOv8的遥感图像检测算法

针对目前遥感图像目标检测算法中存在的误检、漏检和检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv8的遥感图像检测算法。在主干网络中引入注意力机制EMA到C2f模块,以提高模型对多尺度目标的特征提取能力;在颈部网络中提出Slim-PAN结构,以减少模型计算量;使用WIOU损失函数代替CIOU损失函数,以提升模型的检测精度。通过在DIOR和RSOD遥感数据集上的实验结果表明,改进后的算法与原YOLOv8算法相比,mAP分别提升了1.5%和2.3%,计算量降低了0.3 GFLOPs,改进算法在不增加计算量的同时能提高检测精度,证明了改进算法的有效性和先进性。     

提高谐波参量测量精度的谱泄漏相消算法

提出一种能有效提高谐波参量测量精度的新算法.该法通过两个采样起点约间隔半个信号周期的采样数据作加窗傅里叶变换,并利用它们将谱泄漏抵消,从而有效地改善谐波分析的精度.所提出的方法适用于任何形式的对称窗函数.理论分析与数值模拟结果均表明:该算法可显著提高容易被强谐波所掩蔽的弱谐波的谱分析精度从而提高谱分析的整体测量精度.