基于双速度环观测器的光电平台稳定方法

本文设计了一种可以使光电伺服平台对目标对象进行高精度、稳定追踪的基于双速度环的扰动观测器,可以消除光电平台内部摩擦力矩、外部载体扰动以及传感器噪声的影响,提升系统的动态响应性能。首先,根据直流电机工作原理与负载模型,建立双速度环的数学控制模型。接着,通过分析多类型传感器的速度信号频谱和响应性能,选择噪声和延时较小的圆光栅代替传统测速设备,作为速度控制内环;同时选择光纤陀螺作为速度外环的反馈设备。然后,基于陀螺速度信号设计扰动观测器,对内速度环中的扰动补偿残差和外部载体扰动信号进行观测,并进行前馈信号补偿。实验结果表明,双速度环观测器的控制方法可以将系统调节时间降至原来的45%,在不同幅值（0.25°～2°）和频率（0.25 Hz～2 Hz）的正弦扰动信号下,该方法均能显著提高系统的扰动抑制能力,并将系统隔离度由原来的20.9 dB提升至30 dB。本文所提出的基于双速度环扰动观测器的控制方法满足光电跟踪平台快速响应、跟踪稳定、抗干扰能力强等要求。     

无人机对地目标自动检测与跟踪技术

针对无人机图像帧序列具有平台高速运动,视角旋转强烈,需要实时处理等特点,提出一种基于双级旋转不变特征空间检测（粗匹配-精细匹配）与并行特征提取跟踪的无人机对地目标图像帧序列自动快速目标检测与跟踪算法。采用图像子块的平均灰度值、灰度值方差、灰度值梯度构建特征空间。通过构造图像特征空间的方法来快速筛选待匹配图像的可疑区域,删除大量的背景区域,检测算法使用全局初步匹配加局部精细匹配的方法来规避算法复杂度的缺陷。理论及实验分析表明:该算法实时性强,对图像的旋转畸变具有抵消作用,对异常情况可以恰当处理,且全局初步匹配流程具有可移植性,可以在其他图像匹配跟踪算法中充当预处理器。实验结果表明:该算法在无人机对地的情况下可以保证对地面目标的稳定跟踪,配套检测算法具有较好的实时性,满足无人机图像目标检测跟踪实时处理的需要。