可见光传感器无人机目标查证动态航路规划研究

针对有人机和无人机协同执行探测任务中,无人机使用可见光传感器对目标进行抵近查证的航路自动规划需求,基于对可见光传感器成像影响因素的分析,结合无人机传感器性能、飞行性能以及与有人机的通信约束、敌方威胁分布等因素,提出了利用可视图法避开敌方威胁区的无人机查证航路规划方法,并且能够在目标状态发生变化或者出现威胁等情况下,重新规划查证航路。仿真结果表明,该算法能够生成满足探测要求和战场约束的无人机查证航路,且算法运行时间较短,能够用于动态规划。

低空遥感平台下可见光与多光谱传感器在水稻纹枯病病害评估中的效果对比研究

高效无损地评估农作物病害等级,对于实际农业生产和研究都具有重要意义。研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性,分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响,并定量对比两种传感器的病害监测效果。实验研究区由67个不同品种的水稻小区组成,每块小区均分为相接的纹枯病接种区和侵染区。以大疆精灵Phantom 3 Advanced小型消费级无人机作为搭载平台,分别搭载该无人机系统自带的可见光传感器和MicasenseRedEdge^(TM)多光谱传感器获取遥感影像。同时,通过植保专家现场调查的方式识别病害等级,并利用Trimble公司的手持式NDVI测量仪获取实测NDVI值。基于影像拼接、波段叠合、辐射校正后的预处理结果,对可见光图像的接种区和侵染区共134个小区计算七种可见光植被指数,即NDI(normalized difference index), ExG(excess green), ExR(excess red), ExG-ExR, B~*, G~*, R~*,多光谱图像除上述可见光指数外再计算NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index)和NDWI(normalized difference water Index)三种多光谱植被指数。将计算得到的图像植被指数与地面实测NDVI进行相关性分析,以选取两种传感器的最优图像植被指数建立水稻纹枯病病害等级反演模型。相关性分析结果表明,基于多光谱传感器计算的图像NDVI与实测NDVI拟合度最高,接种区R^2为0.914, RMSE为0.024,侵染区R^2为0.863, RMSE为0.024。对于可见光传感器, NDI与实测NDVI的相关性最好,接种区R^2为0.875, RMSE为0.011,侵染区R^2为0.703, RMSE为0.014。比较两种传感器两种区域的同一图像植被指数与实测NDVI的一致性,除B~*外, NDI, ExR, ExG-ExR, G~*, ExG, R~*与实测NDVI基本属于高度相关,在病害严重的接种区,两种传感器对水稻纹枯病的监测效果相近,但在病害相对较轻的侵染区,多光谱传感器的监测更为精确灵敏。基于多光谱图像NDVI建立的病害等级反演模型,R^2达到0.624, RMSE为0.801,预测精度达到90.04%,模型效果良好。而基于可见光图像NDI建立的反演模型,R^2为0.580, RMSE为0.847,预测精度为89.45%,效果稍差。对比分析可见光与多光谱传感器的光谱响应曲线,可见光传感器可获取可见光范围的红、绿、蓝三个波段,波段范围互相重叠,多光谱传感器包含五个成像单元,可独立获取从可见光到近红外的五个窄波光谱波段,提供更加准确的光谱信息。比较传感器获取的接种区和侵染区水稻平均反射率曲线得出,多光谱传感器不仅在可见光波段反映了较可见光传感器更强的差异,在红边和近红外波段差异则更加明显,这说明专业窄波段传感器在病害监测方面较宽波段消费级传感器更有优势。综上所述,基于可见光与多光谱传感器的低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估是可行的,多光谱传感器精确灵敏,可用于纹枯病的早期监测,可见光传感器效果稍差但经济易于推广。研究结果为病虫害防治提供决策支持,有助于推动实现精准农业,保障粮食安全。

用开关型光传感器改进迈克尔逊测量激光波长实验

作者科学选用开关型可见光传感器(ON9668)和电子计数器相结合,设计了开关型可见光传感器检测电路,自动精确检测并记录激光产生的干涉条纹明暗变化次数,改变了由于人工计数所带来的诸多问题,减少了测量误差,提高了实验数据的精确性。

小卫星GLADOS空间目标跟踪传感器姿态控制分析

低成本小卫星的广泛使用增强了对空间目标的跟踪能力,减轻了运行的大型高价值太空设备的工作负担,文中介绍一种适用于低成本小卫星的新跟踪方法。小卫星GLADOS搭载有一个天基可见光传感器(SBV)和一个光谱仪,姿态控制系统根据宽视场相机的反馈转动窄视场光谱仪跟踪目标,收集目标的光谱数据。文中分析了GLADOS上应用的姿态控制技术,给出了控制传感器平台的动力学方程和一个相对姿态控制中使用的控制算法。

无线传感器网络仿真中的目标定位问题

针对在无线传感器网络仿真平台的设计里,单个可见光传感器无法获得运动目标的距离信息,无法实现运动目标的定位及多传感器的信息融合的问题,提出一种基于多个可见光传感器数据融合的运动目标定位方法。该方法将数字图像处理与数据融合技术相结合,采用运动目标检测与识别技术确定目标个数与种类,运用数据融合技术融合多个传感器的识别结果及节点位置信息,很好地解决了仅利用可见光传感器仿真的情况下,运动目标在监控场景里的定位问题。

基于SBV传感器的地球同步带目标监视系统星座设计

以天基可见光(Space-Based Visible,SBV)传感器实现对整个地球同步带的监视为研究背景,对监视系统星座构型进行分析与设计.在分析三种观测模式优劣的基础上,给出了最优观测模式;导出了监视卫星轨道高度与搜索栅栏参数之间的关系,并以此确定了监视系统轨道高度的可选范围;通过分析影响天基可见光传感器观测时段和操作策略的因素,给出了SBV传感器的最优观测时段及成像时间的分配原则;在分析单星和双星监视系统方案覆盖率与重访次数的基础上,给出了监视系统卫星数目和搜索栅栏大小的选取原则以及满足回归性的双星监视系统轨道高度选取范围.研究结果表明,监视卫星经过天极附近时采用pinch points观测模式可有效提高对较大倾角地球同步轨道目标的覆盖能力,其轨道采用降交点在06:00 LT或18:00 LT时的太阳同步圆轨道,高度约在615~850 km,且在此范围内有6条轨道满足星座回归性要求.

一种基于图像特征的红外与可见光图像融合算法

首先分析了红外与可见光图像的特征,在此基础上提出了一种基于图像特征的图像融合算法,充分利用红外波段和可见光波段图像特征的互补性,达到便于观察的目的,仿真结果表明该方法能取得比较好的融合效果。

面向物联网的可见光近场通信方法研究

为了满足物联网应用中边缘感知系统信息交互的需求,可以采用传输便捷、功耗较低的近场通信方法。然而,传统的近场通信方法基于电磁波的广播通信,广播通信存在着安全性的先天不足。针对这一安全问题,使用移动设备上的可见光传感器实现了一种面向物联网的可见光近场双工通信系统。在该系统中,上行链路和下行链路采用不同的传感器模块进行数据传输。上行链路由环境光传感器感知光强变化完成数据接收,并且针对可见光源信号不稳定的特点,提出了一种基于可见光通信的状态转化调制STM(State Transaction Modulation)策略。在下行链路中,采用图像传感器扫描移动设备屏幕实现数据传输,并提出了一种能耗自适应的信号传输方法降低下行链路的能量开销。实验结果表明,在上行链路中,STM调制的传输速率高于PWM和PIM调制且能耗大幅降低,在传输序列有重复的情况下吞吐率亦优于DH-PIM调制。

低空目标的雷达/可见光协同监视跟踪方法研究

近年来,随着通用航空和旋翼无人机的飞速发展,对相关空域的安全性监视与管理提出了迫切要求。由于雷达在低空空域存在探测盲区,极易受到杂波干扰,无法准确获取目标信息,而ADS-B系统大规模布设存在局限性,低空空域的有效监视与管理成为研究的热点。研究了一种低空目标的雷达/可见光协同监视跟踪方法,该方法基于跟踪-学习-检测(TLD)架构,将雷达作为主跟踪器,可见光传感器作为检测器,通过交互多模型算法和学习器实现量测模型切换和数据在线更新,从而获取更准确的目标状态信息,实现低空空域更精确的监视和目标跟踪,数据仿真说明了该方法的有效性。

基于单应性变换的可见光与毫米波雷达数据标定方法

针对现有的传感器标定方法存在操作步骤繁琐、标定精度低等问题,本文基于雷达扫描平面与地面平行的特点,利用雷达扫描平面和可见光图像平面之间的单应性变换关系,提出了一种基于单应性变换的毫米波雷达与可见光传感器标定方法。首先,在标定场中放置六块金属面板,同时获取标定场中金属面板的毫米波雷达数据与可见光图像,基于点对齐方法获取六组毫米波雷达与可见光对齐目标点集;然后,采用线性最小二乘法计算出雷达扫描平面坐标系与可见光图像平面坐标系之间转换的单应性矩阵;最后,利用单应性矩阵将毫米波雷达目标投射到可见光图像上,完成毫米波雷达与可见光传感器的数据标定。实验结果,验证了本文算法的可行性,能够准确的计算出标定矩阵并稳定的将雷达目标数据标定到可见光图像上,有效提高传感器标定的效率与精度。

面向边缘计算设备的可见光近场安全通信方法研究

为了满足边缘计算中边缘感知系统信息交互的需求,可以采用传输便捷、功耗较低的近场安全通信方法。然而,物联网边缘节点一般不具备应用复杂安全加密策略的条件,而无线电波采用广播方式传输,存在信息泄漏的风险。因此,通过利用可见光的定向传输特性,实现一种面向边缘计算设备的双工可见光通信系统,从底层提高数据传输的安全性。同时,针对可见光源信号不稳定的特点,提出了一种基于可见光安全通信的状态转化调制(State Transaction Modulation,STM)策略。实验结果表明,STM调制的传输速率高于PWM和PIM调制且能耗大幅降低,在传输序列有重复的情况下吞吐率亦优于DH-PIM调制。

天基光学空间目标监视图像仿真研究

以SBV为系统原型,在对天基光学空间目标监视工作机理进行分析基础上,充分考虑传感器恒星跟踪和目标星历两种工作模式特点,设计天基光学监视图像仿真结构和流程。分别对背景恒星、宇宙射线以及空间目标进行仿真模拟,并针对点扩散和空间目标运动拖尾问题进行改进。

天基光学空间目标监视信息处理技术分析

SBV是目前已成功应用于空间目标监视的典型天基光学传感器,通过被动探测空间目标反射的太阳光线辐射,完成对其探测、捕获和跟踪,并收集各种空间目标的观测数据。本文首先对SBV特点和性能进行介绍,然后以其为系统原型对天基光学空间目标监视信息处理流程和特点进行分析,提取相应关键技术,包括目标检测与恒星提取、编目维护与更新以及目标亮度特性分析等,并就其技术难点和发展趋势进行探讨。

竞赛机器人小车设计的几个关键问题及解决

介绍了竞赛机器人小车的设计和具体实现。机器人小车以SST公司的SST89E564RD单片机为控制器,辅以传感器模块和驱动器模块。传感器模块采用的是反射式可见光传感器,利用达林顿管对反射光强进行放大。控制模块采用传感器信号来确定小车状态和辨认路线,依据直行算法控制机器人小车进行直线行走,通过预置导航地图来改变小车的前进方向,从而达到自主寻迹的目的。

地球同步带SBV监视系统误差分析与观测数据仿真

以天基可见光(Space-Based Visible,SBV)传感器监视地球同步带为背景,分析了影响SBV传感器观测数据的各项误差源,给出了监视卫星星历误差和监视卫星与监视目标时间同步误差对SBV传感器观测数据误差预算的计算方法。在对各项误差进行仿真模拟的基础上,设计了SBV传感器观测数据仿真结构与流程,并定量分析了各项误差对SBV传感器观测数据的影响。

执行空间目标跟踪任务的小型卫星姿态分析

低成本小卫星搭载多种光电传感器以星座方式布局监视网,大大增强了对空间目标的跟踪能力。文中给出了一种适用于低成本小卫星的姿态控制方法,小卫星通过搭载一台天基可见光传感器和一个光谱仪完成多平台识别跟踪目标。光谱仪的视场很窄,通过计算变化的LOS矢量调整小卫星姿态保证空间目标在光谱仪的视场范围内,同时给出了跟踪仿真图。小卫星收集的目标光度光谱数据为后续反演估计空间目标形状尺寸质量和表面材料提供依据。

竞赛机器人小车的设计

本文结合机器人竞赛，介绍了竞赛机器人小车的设计和具体实现。机器人小车以SST公司的SST89E564RD单片机为控制器，辅以传感器模块和驱动器模块。其中传感器模块采用的是反射式可见光传感器，利用达林顿管对反射光强进行放大。控制模块采样传感器信号，并以此来确定小车状态和辨认路线，然后依据预置于控制模块中的导航地图来控制驱动模块并采用PWM方式调节电机转速，并改变小车的前进方向和速度，从而达到自主寻迹的目的。

地理因子对卫星成像质量影响预估方法研究

重点研究地理因子对卫星成像质量的影响,预估影响程度,为卫星规划调度提供辅助决策信息。本文分别分析光照、地形起伏、云层3个地理因子对可见光传感器成像质量的影响,给出考虑这些因素的可见光传感器辐射接收计算公式,并结合ArcGIS分析功能,建立了地理因子对可见光传感器成像质量影响预估模型。同时,考虑地形起伏对SAR成像的影响,给出了利用DEM数据求几何畸变系数的方法,利用ArcGIS建立地理因子对SAR成像质量影响预估模型。两个模型都给出了成像质量影响程度预估值计算方法,最后,本文基于ArcGIS软件实现其原型系统。

赴澳大利亚参加Pinnacles定标场考察及第31届IVOS/WGCV/CEOS会议总结

1概况第31届地球观测卫星委员会(CEOS)定标与验证工作组(WGCV)红外和可见光传感器(IVOS)小组会议于2019年3月25-29日在澳大利亚珀斯举行。会议举办前,IVOS组织了与会者前往珀斯以北160km的澳大利亚Pinnacles定标场考察,考察时间为2019年3月21-22日.