车载POS系统测量合作目标安置参数解算方法

POS系统是移动测量系统的重要组成部分。由于系统集成影响,POS系统中心的运动状态无法直接观测。因此,可采取设置相关测量合作目标的方法,在确定其与POS系统中心的位置基础上,通过观测合作目标来确定POS系统中心的运动状态。从车载移动测量系统空间基准统一方程出发,提出了一种解算测量合作目标安置参数的方法,并以此为基础,系统分析POS系统定位定姿误差、全站仪测距测角误差、尺度因子误差等误差源对安置参数解算的影响,推导了安置参数解算的误差模型。实验结果表明,采用本文解算方法,可以获取毫米级的合作目标安置参数,满足合作目标应用于动态测量检测POS系统定位精度的需求。

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明:利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案.

一种面向空间非合作目标位姿测量应用的三维点云滤波算法

针对激光位姿敏感器获得的原始点云有噪声和直接参与解算消耗星上计算资源过大问题,给出一种适用于空间非合作目标位姿测量的点云滤波和特征提取算法。应用仿真的方法分别验证了算法滤除空间随机噪声和点云降采样的有效性,验证了特征点对目标位姿变化和高斯测量噪声的鲁棒性。在非合作目标绕飞、抵近、捕获全物理试验平台上,以扫描激光位姿敏感器获得的原始点云数据为输入,验证了算法在实际空间目标位姿测量中的性能。试验结果表明,该算法实现了原始点云93.1%的降采样,节省了92.9%的位姿解算时间,可有效提升星上数据处理的效率和姿态解算的实时性。

基于光场摄像技术的对焦测距方法的研究

提出一种新的基于光场摄像技术的单站非合作目标测距方法,介绍了该方法的原理及系统组成.对基于光场摄像测距方法的图像处理技术进行了数学分析研究,给出了图像处理公式.对像面判读函数进行了研究,结合条纹鉴别率板通过实验方法统计分析了像面判读误差.理论分析了该测距技术测距准确度和测距范围.