红外遥感相机成像参数优化研究

为了更好地优化红外遥感相机成像参数,文章首次提出信噪比-动态范围积相机性能综合评价指标。建立了红外遥感相机的噪声电压模型并深入分析噪声影响,当恒定噪声电压项远大于时变噪声电压项时噪声电压模型可以近似简化为线性模型。进而建模分析了积分电容和积分时间对信噪比和动态范围的影响,并首次提出信噪比-动态范围积作为相机性能评价的指标。信噪比-动态范围积随着积分时间同步增大,积分时间较小时增速较快,积分时间较大时增速迅速下降;信噪比-动态范围积随着积分电容的增大先增加后减小,存在极值。研究结果对红外遥感相机的参数优化设计具有重要作用。     

双种群粒子群算法及其在UUV路径规划中的应用

提出一种双种群粒子群算法,在粒子进化过程中,具有当前最优位置的种群侧重于局部搜索,而不具有当前最优位置的种群侧重于全局搜索。两个种群在进化过程中受共同的群体最优位置影响进行进化,从而实现信息共享,协调进化。利用几个测试函数对算法性能进行分析验证,并与其他改进算法进行比较,结果表明算法在搜索精度、稳定性以及搜索速度上均优于改进算法。将双种群粒子群算法用于UUV三维空间轨迹规划问题,获得了满意的规划效果。     

基于激光干涉的大角度高精度在线测角方法研究

由于红外探测器尺寸限制,大多数红外遥感相机仍采用扫描系统来扩大探测视场。随着探测精度要求的提高,对扫描系统的测角精度要求也越来越高,因此,高精度扫描系统测角精度决定了遥感器的性能。基于某红外遥感相机扫描系统测角技术要求,对扫描系统测角精度的在线检测方法进行研究。扫描系统最大扫描角度为±5.8°,测角精度1"的。根据对国内外高精度测角设备的调研,确定一种具备大角度、高精度在线测角能力的激光干涉仪——SIOS SP-TR2000激光干涉仪对扫描系统转动角度进行检测。SP-TR2000激光干涉仪主要是用于高精度测距,开发用于高精度测角使用,因此采用雷尼绍激光干涉仪+RT300 (KUNZ)转台作为检测系统对SP-TR2000激光干涉仪测角精度进行检定,检定后SP-TR2000激光干涉仪系统测角精度为0.245″,满足扫描系统1″测角精度需求。对基于SP-TR2000激光干涉仪的在线静态及动态测角方案进行阐述,并根据误差分析可知在线测试系统测角误差为0.247″,表明基于SIOS SP-TR2000激光干涉仪的大角度高精度在线测角方法可行。     

精导星传感器设计

精导星传感器广泛地应用于空间红外天文望远镜中,它利用光学系统的长焦距及相关算法获得高精度像移,实时地为精密稳像控制系统提供补偿信息。本文详细介绍了精导星传感器的设计过程:设计了与载荷共光路的光学系统成像方案,选择了适合在深低温环境下工作的碲镉汞探测器作为精导星传感器(Fine Guidance Sensor,FGS)探测器,采用基于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)的前置电路代替了传统印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)电路,设计了科学观测中的精导星功能;为了满足精导星传感器高精度实时检测的需求,选择ROI-IDFT矩阵乘法运算对相关峰及其附近区域进行变换,避免冗余计算,降低了运算量。最后,本文总结了精导星传感器在工程实现中亟待解决的关键技术以及应用前景。     

支持向量聚类的UUV障碍物孤立点惰性检测

针对UUV避碰声呐探测障碍物过程中数据的弱可观问题,提出了基于支持向量聚类的障碍物孤立点惰性检测方法.利用基于支持向量的聚类算法将声呐探测的数据划分为噪声点,低威胁障碍物和威胁障碍物.由于噪声点和低威胁障碍物不会对UUV的航行造成威胁,所以根据其分布的随机性特点将其作为孤立点进行检测.为了避免探测数据的过早判定导致的对障碍物的过度估计及误判,提出了惰性算法来降低由原始数据的弱可观性和声呐的过度敏感性所带来的障碍物误判的概率.通过仿真试验和海试数据验证表明了该方法对障碍物数据中孤立点检测的有效性.     

基于逻辑回归的匹配滤波器设计方法

针对遥感相机常规采样图像的目标检测问题,提出了基于逻辑回归的匹配滤波器设计方法;针对不同的图像目标特征,充分分析常规采样后图像上目标点的特征,选择全面且适合的学习样本;考虑到所获得的图像内混入杂波和噪声,因此,采用最大化信杂噪比作为逻辑回归算法的性能指标,实现匹配滤波模板的迭代优化;对比加入匹配滤波器前后目标临域内的信杂噪比,并将优化的匹配滤波器与文献中的最优滤波器相比,试验证明与文献中的滤波器相比,优化的匹配滤波器在目标检测方面更加有效。     

UUV推进系统模糊自适应融合故障诊断方法

针对水下无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)推进系统的故障诊断问题,提出了一种基于自适应模糊融合的推进系统故障诊断算法。依据灰色预测理论,利用历史数据得到预测电流;同时,利用试验数据拟合控制电压与电枢电流的关系,建立了理论电流的计算模型。综合考虑控制电压变化率和电流异常时间对融合权值的影响,引入模糊理论,将理论电流和预测电流自适应地融合,最终得到融合电流。对比融合电流和实际检测电流变化趋势的异同,实现对UUV推进器状态的实时监控。在UUV推进器出现故障时,两者的差值变化反映了推进器的故障情况以及故障类别,继而为后续的系统恢复与自救提供了依据。湖试和海试过程分别验证了,所提出的算法能够有效地检测出推进器螺旋桨故障和推进器电机供电异常,且试验全程未出现"虚警",同时,根据所得差值电流的范围准确判定了推进系统故障的类型。