一种用于遥感卫星中稳像相机设计和实现

遥感相机凝视的积分时间较长,为了在较长的积分时间内能够稳定成像,需要设计稳像控制系统,消除成像积分时间内由于卫星的残余抖动引起的图像模糊.稳像相机是稳像控制系统中的核心设备,任何光学稳像系统都需要根据稳像相机的图像数据完成运算.在遥感卫星中稳像相机和遥感相机使用同一光路,因此稳像相机可使用的有效面积较小.为了获得较高的稳像控制带宽,要求稳像相机必须具备千赫兹量级的成像帧频,这就要求相机具备高灵敏度、低噪声的特点,并可以在极短曝光条件下获取图像信息;同时相机需要具备大面阵成像能力,以期拍摄获得足够大的地物场景,为寻找细节丰富的区域开展帧间关联提供可能.将稳像相机电子学设计成焦平面电路、信号处理电路和接口板三种电路,并使用柔版代替板间连接器将三种电路连接,极大的减小了稳像相机的体积和质量.实际测试得稳像相机最大外包落为114 mm×58 mm×69 mm、质量697 g、功耗小于6 W;该稳像相机具有1280×1024@50 fps全画幅搜索模式和32×32@2000 fps闭环控制模式.试验结果表明,稳像相机在全画幅模式下成像清晰;遥感相机在闭环控制模式下的成像分辨率得到大幅度提升,达到设计指标.     

基于改进ALO-RBF的高频地波雷达海杂波预测模型

高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段，其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波，本文提出了一种基于改进蚁狮算法（Ant Lion Optimizer，ALO）优化RBF神经网络的海杂波预测模型（MGPALO-RBF，Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function）。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点，本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性，并提出多个精英动态引导机制，强化算法前期的探索能力和后期的开发能力，同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明：改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度，MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。