一种飞爬两用机器人的腿部机构设计与仿真分析

基于自然环境运动需求,模仿昆虫的运动特点,设计了1套飞爬两用机器人,并针对其特殊的腿部进行了机构设计、运动学分析和优化,提出了基于足端工作范围以及单腿运动能力的比例优化方法并制造了样机。针对飞爬两用的特点,对于着陆过程中机器人的动力学响应,推导了动力学方程,并结合电机控制进行了动力学仿真并与实验结果比较,验证了模型准确性以及控制方法的有效性。     

民机地形感知警告系统前视功能分析及仿真

综述了民机地形感知警告系统(TAWS)及其前视功能的产生背景、发展过程,介绍了TAWS前视功能的主要原理.对前视功能的报警阈值时间设置方法进行了研究,给出了报警阈值时间设置的分析算法模型,并利用Matlab 工具进行了仿真,得到了相应的仿真结果.最后,对进一步提高TAWS前视功能仿真精确度,以及TAWS产品性能优化方法...     

采用ADS-B的冲突飞机选择算法

提出了一种采用ADS-B的冲突飞机选择算法,满足未来空城复杂交通态势对自由飞行的需求.算法利用ADS-B提供丰富航行信息及高速更新率等特点,在本机周围40 ～100 nmile范围内,选择出有可能发生冲突的飞机.运用Matlab进行功能仿真,并通过Monte-Carlo方法分析其性能,结果表明算法在排除无威胁飞机方面性...     

基于视场分割方式的宽视场高光谱成像系统的辐射匹配技术

视场分割方案是实现宽视场高光谱成像的可行途径之一,成像系统除了空间上需要配准外,辐射亮度也需要匹配.本文主要分析宽视场高光谱成像仪的视场拼接技术的辐射匹配原理和匹配要素,简要介绍了实现途径,通过该途径,成功地实现了一种机载高光谱成像仪的视场拼接,给出了该宽视场高光谱成像仪的飞行试验结果,试验显示辐射匹配结果良好,通过光谱曲线的对比,精度在系统误差范围内.     

最优控制在雷达电液伺服系统设计中的应用

本文利用传递函数和状态空间实现方法,将具有二次型性能指标的最优控制理论迅速而简捷地应用于某空载雷达电液伺服系统的设计中,数字仿真和实验分析表明,得到了令人满意的结果,提高了系统的快速性,实现了几乎无超调和无静态误差.文中提供的方法对控制系统的优化设计与分析具有普遍意义.     

空基多平台多传感器时间空间数据配准与目标跟踪

研究多个空中移动平台的时间空间数据配准与目标跟踪问题.首先给出空中移动平台传感器数据空间配准几何坐标转换算法;然后采用最小二乘法对多传感器异步测量数据进行时间配准;最后将目标的运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中,利用扩展Kalman滤波方程进行估计.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差,比传统配准方法具有更快的收敛速度和更高的精度.     

复合正则化的图像超分辨率复原方法

图像超分辨率复原是计算机视觉领域的一个基础研究方向.为提高具有高度结构化特征图像超分辨率复原效果,提出了一种基于复合正则化的超分辨率复原方法.该方法整合了多个不同种类范数的正则化项,将具有旋转不变性的方向全变分组稀疏正则化(TI-DTV)方法以及小波分析方法嵌入至目标函数中.全变分组稀疏正则化(TI-DTV)方法是一种可以有效解决高度结构化图像中直线边缘区域超分辨率复原的方法,但TI-DTV中的全变分(TV)和方向全变分(DTV)模型可能会导致图像阶梯化效应(staircase artifacts),而小波分析项则可以提高图像纹理信息的复原效果,可减小阶梯化效应的影响.为了解决不同范数下的混合正则化问题,利用一阶对偶圆锥形解法(TFOCS)的思想,推导出了一阶对偶形式的快速解法.结果表明,在真实图像集的实验中,通过与全变分、小波分析、TI-DTV等超分辨率复原方法的比较,可以明显的看出该方法结果较其他方法更清晰,对直线型结构复原效果有一定的提高,同时保留了更多的细节信息,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)也有明显提高.     

基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理

提出了基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理算法，根据原始图像的二维直方图分布特征，依据相邻像素的相关性数据，将图像分割成二元子图像，对每个子图像分别进行直方图均衡增强处理，最后合成得到完整的处理图像，通过用信息容量等图像评价参数对实验结果进行分析，表明此算法克服了对整幅图像进行直方图均衡时难以把握局部细节的缺点，得到了具有较好视觉质量的处理后微光图像。     

不同光谱与空间分辨率遥感图像融合方法的理论研究

多源遥感图像的融合处理是提高已获取同一目标影像的光谱和空间分辨率的重要手段,它可以增强多重数据分析处理能力,为大规模遥感应用研究提供一个良好的基础。对目前国内外现有的理论研究方法作了总结,将其分为像素级、特征级和决策级融合3大类型,分别进行了详细的阐述,同时引用具体研究成果对一些方法作了对比。最后,提出了该领域未来的主要研究与发展方向以供讨论。
     

延迟时间未知的时延系统灰色预测控制

延迟时间的变化可能会引起控制品质的恶化，甚至使系统不稳定，利用灰色预测控制不需要掌握被控对象模型结构的先验信息，具有很强的自适应性的优点，同时利用神经网络辨识延识系统的延迟时间来在线调整灰色预测控制器的参数，将二结合用于有不确定性延迟时间的大延迟系统的控制，仿真结果表明这种控制策略具有很好的控制效果。它是大延迟控制中克服延迟时间变化的很有希望的方法。