卫星对空中动态目标凝视成像姿态规划方法

针对低轨卫星面阵相机对空中动态目标凝视成像需求,提出卫星平台根据像面脱靶量进行目标位置估计和凝视姿态规划方法.基于空中动态目标飞行高度的先验知识,以目标地理经纬度和经纬度变化率为状态量,以目标中心像素值为观测量,设计扩展卡尔曼滤波器,实现目标地理经纬度的精确估计和预报.在此基础上,规划卫星姿态和角速度,避免了目标像素噪声和延时对姿态稳定度的影响,并实现了单星对目标位置估计.通过数学仿真验证了所提方法的有效性.

基于机器学习的空中动态目标处理方法研究

最近社会所有领域都以人工智能、大数据、利用机器学习、深度学习、物联网、机器人工学、云计算等代表性的第四次产业革命技术成为未来竞争力成为热点。同样在军事领域,为了确保和发展未来战争的模式和环境所要求的能力,机器学习技术对于空中动态目标处理有着广泛的前景,本论文积极探索有效的机器学习利用方案。

基于视觉的无人机感知与规避系统设计

结合无人机自身携带的光电平台,设计了一个面向空中动态目标的无人机感知与规避系统。使用图像阈值法结合帧差法检测出运动目标,利用Mean shift与Kalman滤波融合,在图像中实时跟踪目标;利用自抗扰控制器控制无人机光电平台光轴指向目标并进行激光测距以实现目标定位;最后采用人工势场法,实时地计算下一时刻航路点,对目标进行规避。仿真实验表明:针对虚拟现实产生的模拟视频流,系统所采用方法具有良好的实时性和有效性。