一种高分辨率机载SAR实时运动补偿系统设计

SAR系统要实现连续地实时成像,必须具备1套稳定可靠的实时运动补偿系统。本文设计了1种基于GPS和惯性测量器件组成的SAR实时运动补偿系统,该系统能够稳定地实时地输出载体的运动信息,不受目标场景约束,并且运算量适中,适合在飞机载体有限的体积、功耗约束下实现高实时性的运动补偿系统。实际的SAR载机飞行试验证明本文设计的实时运动补偿系统能够支撑SAR系统完成长时间连续的实时成像。     

利用GPS校准、带温度补偿的无人机气压高度测量

针对某型民用摄像无人机的高度测量问题,提出了利用GPS校准、带温度补偿的气压高度测量方法.设计了基于热敏电阻的气温测量电路,通过试验获得了热敏电阻的材料常数和气温测量计算公式.设计了基于压阻式传感器的气压测量电路,基于试验数据利用最小二乘法进行曲线拟合,获得了气压测量计算公式.给出了气压测量滤波器的形式及其使用效果.本方法使所测得的气压高度尽可能地接近真实高度,所设计的高度测量通道分辨率达到12米,满足了无人机遥测和飞行控制对高度测量的要求.     

具备同步运动和差动运动的双轴控制补偿方法

文章提出一种在掩模板物料传送系统中应用的双轴控制方法,介绍设备结构原理和运动控制方式,分析控制器的基本策略设计,最终通过在系统中应用,验证了该方法的有效性。     

基于光学陀螺惯导系统的误差自动补偿技术

为了在长时间运行惯导系统中采用中低精确度光学陀螺来替代高精确度机械陀螺,用于降低导航系统成本,提升系统可靠性,采用误差自动补偿技术,分析了旋转自动补偿的基本原理,在旋转轴与陀螺输入轴重合以及有夹角的情形下,分别对光学陀螺和加速度的各项误差在旋转方式下的误差情况进行了分析研究,同时讨论了锯齿误差产生的原因以及旋转方式和旋转机构的选择.自动补偿技术可以把传感器的慢变误差在一个旋转周期内相互抵消,只剩下由白噪声以及初始对准误差而产生的系统误差.通过代表性的算法仿真验证了旋转自动补偿技术能够明显提升光学陀螺惯导系统的精确度.     

地形数据误差对宽波束SAR运动补偿的影响

随着合成孔径雷达(SAR)技术的发展,各种应用如重轨干涉、差分干涉等,对雷达图像的要求也在变高.在机载SAR系统中,随着波束角变宽,传统的基于平地假设的运动补偿算法,已经无法再满足应用需求,需要使用外部DEM才能得到好的补偿效果.本文主要研究外部DEM精度对宽波束SAR运动补偿的影响,分析了不同高程误差条件下,由运动误...     

室内实测数据太赫兹合成孔径雷达成像研究

合成孔径雷达实现高分辨率成像要求平台作理想匀速直线运动,相对传统微波SAR而言,太赫兹波的波长更短,SAR平台高频微小振动对常规微波频段 SAR影响几乎可以忽略,对太赫兹合成孔径雷达（Terahertz synthetic aperture radar ,T Hz‐SAR）的影响必须精细处理,研究适用于 T Hz‐SAR的成像补偿算法是必要的。本文建立 T Hz‐SAR非理想情况下的回波模型,分别从时域和频域详细分析运动误差对回波的影响。提出了一种基于回波数据的T Hz‐SAR成像运动补偿算法,采用中心频率0．3 T Hz的SAR系统进行实验,使用RD算法对目标进行二维高分辨成像,得到3个角反射器的二维SAR图像。实验结果验证了系统的可行性和所给处理算法的有效性,为外场车载或机载的T Hz‐SAR成像奠定了基础。     

基于GPU的机载高分SAR运动补偿和自聚焦

对于高分辨率宽测绘带机载SAR,载机平台运动误差导致的相位误差具有严重的距离向空变性,因此在距离向采用了分段相位梯度自聚焦(PGA)算法来提高聚焦性能。然而传统的基于CPU的处理平台已经不能完全满足大量回波数据和复杂算法的快速处理。论文中针对机载高分SAR,提出适用于机载高分SAR的改进的距离向空变PGA算法。基于CPU+GPU的协同架构,改进的自聚焦算法和惯导运动补偿都得到了最大的并行优化。实验结果显示,该改进方法在并行平台上能够达到48倍的加速比的提升。     

电容补偿与能源利用

在纺织、化工、冶金、机械等行业中,普遍存在用电负荷功率因素低的缺陷,由此,造成了电力能源的浪费及用电质量的下降。如果给大型异步电动机并联运行电容器,就地补偿,则不仅给国家和企业节约大量能源,提高用电质量,而且可以在不增加供电变压器容量情况,可多带负载,具有明显的社会效益和经济效益。 如何通过理论计算设置电力电容器,以求多带负荷呢,本文拟提供一些参考方法。 假设在图1中,已知运行中电动机的功率为P_e,     

相位梯度自聚焦算法在机载合成孔径雷达运动补偿中的应用

研究了机载合成孔径雷达运动补偿中可以补偿任意阶相位误差的相位梯度自聚焦(PGA)算法,提出一种PGA快速算法。与雷达成像算法结合后,图像测量精度得到提高。     

基于卷积神经网络的分数像素运动补偿

分数阶插值是帧间编码运动补偿中一项重要技术。为改进传统插值滤波器插值效果不佳,现有基于深度学习的方法存在只生成半像素样本、需要对各个分像素位置及量化参数(QP)训练相应模型、需引入额外的信息作为输入等不足之处,本文提出一种用于帧间编码分数像素运动补偿的卷积神经网络(CNN)方法。首先以残差稠密网络为基础,然后联合多尺度失真特征提取结构及亚像素卷积来增加特征提取准确性和生成分数像素。为了训练所提出的网络,本文分析该分数阶插值任务的特点,构建了带有真实性失真的数据集。该模型依靠参考帧生成各个位置的分数像素样本,且适应任意的量化参数。实验结果表明,与H.265/HEVC相比可以节省更多的比特数。在低延迟P(LDP)的配置下,平均降低2%的BD-rate,与同类方法相比综合性能也有所提升。     

MEMS IMU随机误差建模在SAR运动补偿中的应用

随着SAR小型化发展趋势,低精度小型化微机电系统惯性测量系统（MEMS IMU）在SAR运动补偿中越来越受到重视。鉴于MEMS IMU 中随机误差较大,为提高其短时间内相对运动测量精度,从IMU测量误差对SAR成像的影响分析出发,采用基于时间序列分析方法对MEMS IMU中随机误差进行建模,并构建Kalman方程对IMU原始数据进行了滤波处理,减小了随机误差,从而降低随机误差在合成孔径时间内对SAR运动补偿的影响。机载SAR飞行试验数据处理结果表明,此方法能够有效的减小随机误差,提高SAR图像聚焦质量。     

基于双天线GNSS/SINS组合的风速测量运动补偿方案设计

以基于浮标平台的动态风速测量为背景,根据运动姿态补偿的原理和实际需要,设计了一套双天线GNSS/SINS组合姿态测量系统,采用卡尔曼滤波实现信息融合,通过在卡尔曼滤波的观测量中引入双天线GNSS输出的航向角信息,解决了惯性系统航向角可观测性较弱的问题,并通过实验验证了系统的有效性。实验结果表明,该运动补偿设计方案能够提高平台姿态测量的精度和稳定性,准确测量平台的姿态信息,并有效降低平台运动对风速测量的影响,风速测量误差低于4%,满足了海洋浮标观测的需求。     

多孔径光电全景探测系统的像移补偿

为了保证四孔径分布式全景光学系统采集到高品质图像,考虑像移对图像的影响,基于时间延时积分（TDI）电荷耦合器件（CCD）中令组合列逐渐曝光的原理,结合新的机械式像移补偿方法,以前向像移作为四孔径分布式全景系统的主要像移,采用焦面帘幕快门系统设计了像移的补偿装置,对帘幕宽度以及目标移动速度的公式进行了推导,保证了准确获取目标图像的细节。结果表明,设计合适的帘幕宽度可使相机逐行曝光成像,减少系统对于探测目标的曝光时间,将像移控制在不影响像质的范围内。     

基于摩擦前馈的航空相机像移补偿复合控制

为减小位角控制系统中电机的摩擦非线性特性对航空相机位角控制系统像移补偿控制效果的影响,研究基于摩擦前馈的复合控制方法,实现对摩擦干扰的有效抑制。首先,分析并选用了简化的带有摩擦扰动环节的系统数学模型,选择LuGre摩擦模型描述为摩擦行为。然后,通过参数辨识的方法获得擦模型参数,在系统力矩综合点处根据力矩平衡原理设计摩擦前馈补偿通道的调节器。最后,应用该方法设计了带有摩擦前馈补偿的航空相机像移补偿复合控制器。实验结果表明:与先进PID方法进行比较,该方法改善了摩擦非线性对系统动态响应过程和速度平稳性的影响,稳态调整时间提高了34%,稳态精度提高了24%左右。     

基于GPS和DirectDraw的SAR运动轨迹记录技术研究

本文介绍了合成孔径雷达（SAR）的运动轨迹记录技术,该技术主要应用于合成孔径雷达成像处理器和地面处理系统中,以实现雷达图像采集过程中运动轨迹的记录并通过DirectDraw技术将雷达运动轨迹标注在地图中。研究主要内容包括雷达经纬度信息的获取,以及通过经纬度信息将雷达在地图上进行定位。雷达经纬度信息的获取是通过GPS模块来实现的,将雷达在地图上进行标定是通过MFC的DirectDraw来实现的。最终该项技术已经成功的应用于雷达的地面处理系统中。     

一种基于信息融合的滤波算法研究

针对GPS接收机在高机动工作状态或受遮挡时易出现"丢星"现象而导致定位中断的问题,提出了一种采用INS/GPS/DVS组合导航系统对载体进行快速定位、定向的新方法.为了研究平台式惯导INS、全球定位系统GPS和多普勒导航系统DVS组合导航联邦滤波器的实现,用MATLAB对算法做了仿真验证.结果表明:算法具有计算量小、信息传输量少的优点,在确保整个组合系统可靠性的前提下,导航精度有了明显提高.该方法可有效地提高导航系统的精度和可靠性,为融合导航系统的数据分析和处理提供了一个有效途径.     

SVR辅助改进鲁棒卡尔曼滤波的UWB/INS组合定位方法

针对UWB/INS组合定位中UWB定位信息异常和短时缺失的问题,本文提出一种SVR辅助改进鲁棒卡尔曼滤波的UWB/INS组合定位方法。该方法对鲁棒卡尔曼滤波（RKF）进行改进,采用改进的IGG3权函数分段修正新息,减小异常量测信息对滤波结果的影响。在UWB信号正常时,采用改进RKF估计位置误差;在UWB信号缺失时,采用在线训练的SVR模型预测位置误差,并根据估计或预测的位置误差校正载体位置信息。实验结果表明,本文所提的方法不但可使UWB信号正常时的组合定位误差减小33.33%,而且在线训练SVR模型辅助比固定SVR模型辅助可明显提升定位算法的性能,在UWB信号短时缺失时仍能持续有效定位,使组合定位误差减小29.63%。