固体自拉曼激光器多波长输出研究

实验对比了a切和c切的Nd∶YVO4晶体作为激光晶体时,激光器输出光光谱及输出功率上的区别。设计了一种小型化固体自拉曼多波长激光器,实验证明通过调节倍频晶体BBO的角度,可实现多波长选择性输出及同时输出,并测量了其输出光谱及单波长输出时的功率。     

空地协同视觉实现无人机自主降落研究

在深入分析了无人机视觉降落多种方式的基础上,结合无人机连续视觉图像的三维空间信息,提出了基于空地协同视觉信息的无人机自主降落方法,设计了一种多图形组合、多色彩导引、多方法识别的地面合作目标。从坐标系的转换、合作目标的选取、识别与处理等方面进一步细化论述空地协同视觉完成无人机自主降落的方式,通过灰度变换、HSV色彩变换、HU不变距匹配等方法保障了合作目标的准确识别率。     

联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测

针对低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法忽略了图像的空间信息,导致检测精度低的问题,提出了一种联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法。算法综合利用了高光谱图像的光谱信号与空间信号,并与图像自身的稀疏性相结合,对经典的基于低秩稀疏矩阵分解的目标检测算法进行改进,该算法以待测像元为中心构建一定大小的空间窗,计算中心像元与邻域内其他像元的空间相似度权值和光谱相似度权值,通过计算邻域内其他像元对中心像元的比例权值得到了中心像元的重构光谱值并作差得到两者的残差矩阵;最后基于低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法得到图像的稀疏矩阵,将代表异常目标信息的稀疏矩阵和残差矩阵相加并求解矩阵行向量之间的欧式距离得到像元的异常度,设置阈值,得到检测结果。为验证所提算法的检测性能,采用了真实的高光谱数据进行仿真实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法能够得到更高的检测精度。     

面向动用计划的车辆装备备件预测研究

针对动用计划下的车辆装备备件的消耗特点,研究了车辆装备维修备件消耗量和库存控制两个预测优化问题。考虑动用计划期内车辆装备的预防性维修和修复性维修,实现定时定程维修和自然随机故障维修下装备维修备件的消耗量的预测。在此基础上,根据备件库存检查方式的特点,建立基于定期检查策略的联合补货库存控制模型,根据模型的结构特点确定决策变量界限,并利用多类种群位置更新方式改进了果蝇优化算法。仿真结果表明,改进的果蝇优化算法具有良好的求解效率,本文所提出的优化方法可为车辆维修保障资源优化提供决策依据。     

基于背景纯化的改进协同表示的高光谱异常目标检测

针对协同表示的高光谱异常目标检测算法的异常点敏感问题,提出了一种基于背景纯化的改进协同表示的高光谱异常目标检测算法。利用扩展数学形态学的膨胀操作消除局部背景模型中可能存在的异常点,从而得到更为纯净的背景字典,能够有效地消除检测过程中异常点对检测效果的负面影响,从而提高检测精度。采用该算法对高光谱数据进行仿真实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法具有更好的检测效果。     

无人机自主降落过程视觉定位方法研究

为了充分利用连续视觉图像中3维空间信息, 解决无人机自主降落过程中的定位问题, 在稠密3维点云法和光流法定位原理的基础上, 提出了基于同物不同时图像像空间的定位方法。以理论推算、图形注释等方式, 通过求解单个像素点和整个图像移动变化情况, 将连续帧图像的形变、量变信息分解为无人机和参照物的空间相对运动信息, 并结合已知的参照物运动参量, 推算了无人机飞行位姿信息, 完成了无人机基于光学视觉图像的空间定位方法研究。结果表明, 该研究为视觉系统在无人机降落回收过程中独立实现空间定位提供了一定的借鉴和参考。     

基于光谱角背景纯化的高光谱异常检测算法

为了解决利用高光谱图像进行异常检测时结果不准确、虚警率较高的问题,提出了一种基于光谱角背景纯化的异常检测算法。该算法以局部RX算法为基础,根据光谱角距离分离出内外窗口间背景像元中的异常成分,得到纯化后的背景像元,然后进行异常检测。为验证算法的有效性,选取了两组机载可见光/红外光成像光谱仪真实高光谱数据进行仿真实验,并与经典的全局RX、局部RX算法进行对比。结果表明,与局部RX算法相比,该算法在两组数据下的曲线下面积分别提高了0.0317和0.0053。这些结果为下一步的研究方向提供了参考。     

基于视觉图像的四旋翼无人机飞行控制研究

为了利用视觉图像中信息的无源性、实时性以及机载控制器的自创性等特性，解决无人机信源易干扰、有延时、受制约的问题，分析了“十”字型四旋翼无人机的动力结构、控制原理以及无人机飞行过程中位姿方程、动力方程之间的相互关系，完成了四旋翼无人机六自由度信息和飞行控制四元素输入信息之间的转换，设计了基于合作目标匹配的无人机视觉图像自主控制算法。结果表明，在实测值为零时，即可完成自主降落功能。该算法可以实现简单环境下四旋翼无人机的自主降落。这一研究对无人机的自主化、智能化发展具有一定的帮助作用。