天基空间态势感知数据仿真研究进展

空间态势感知(Space Situational Awareness,SSA)数据仿真可以为空间监测设备及态势感知算法(包括空间目标检测、跟踪、识别和表征)的开发、测试和验证提供关键性数据支持,在空间态势感知能力建设中发挥重要作用。本文以天基空间态势感知光学数据仿真为研究对象,给出了SSA数据仿真的研究目的和主要研究内容,详述了SSA光学成像仿真的典型研究方法与过程。介绍了国内外相关工作的研究现状与工作进展,涵盖双目视觉传感器、激光雷达、红外传感器、可见光望远镜和恒星敏感器等不同光学传感系统的成像建模与仿真工作成果。分析了空间态势感知数据仿真研究的发展趋势,为未来SSA数据仿真研究思路与方法提供参考。

基于光学成像探测的仅测角高轨空间物体接近感知方法

提出一种仅利用任务航天器光学成像探测设备给出的测角信息进行高轨空间物体接近行为感知的方法。首先,分析了空间物体相对任务航天器的方位变化规律,得到物体接近时在任务航天器轨道坐标系下方位角正切值随时间波动幅值逐渐增大;其次,分析了在光学成像探测设备成像过程中,逆光与探测设备灵敏度对空间物体可见性的影响,得到物体可见弧段在每个轨道周期内具有一定的相似性;进一步地,根据物体相对方位及可见性的变化规律,设计了一种空间物体接近行为感知方法,利用物体观测量的轨道周期一致性进行多段观测量关联,拟合方位角正切值随时间波动趋势,预测波动极值并统计极值变化规律,实现物体接近行为感知;最后,仿真验证了该方法具备不依赖距离信息感知高轨空间物体相对任务航天器接近行为的能力,仅利用3个轨道周期内、每周期有效弧段大于30 min的高轨空间物体指向测量信息判断物体相对任务航天器存在接近行为的准确率优于96%。结果证明:该方法通过赋能任务航天器常用光学成像探测设备高效费比地实现航天器自我防护能力有效提升,可普遍用于高轨航天器任务。

自由漂浮空间机器人捕获翻滚目标的力-位-型融合控制方法

翻滚目标捕获过程中,空间机器人的运动会对基座产生扰动、接触过程的冲击碰撞容易产生安全风险。因此,为了在捕获翻滚目标的同时抑制空间机械臂对基座的扰动和对目标的碰撞冲击,提出一种自由漂浮空间机器人力-位-型融合控制方法。首先将自由漂浮空间机器人的非完整冗余性、运动冗余性表征为型空间,构建由末端位姿、型状态组合的广义状态空间并建立系统的运动学和动力学模型;通过优化基座与机械臂的位-型及零空间运动,减小机械臂抓捕运动在基座产生的扰动;通过优化基座、机械臂与翻滚目标的相对位-型,减小碰撞冲击力在基座产生的姿态扰动。给定最优位-型及末端操作力,基于阻抗控制原理及零空间投影策略,实现多优先级力-位-型融合控制。最后,开展了空间机器人捕获翻滚目标的典型任务仿真,结果表明通过力-位-型融合优化与控制方法可以有效减小空间机器人捕获过程产生的基座扰动。

全球空间安全治理视域下临近空间飞行监管研究

临近空间作为全球一体化的重要连接点,是实现长期驻空侦察、全球精准打击的军事战略高点。受空天划界论争的影响,临近空间飞行的监管规则仍依附于国内立法,在国际层面尚未实现有效规制和协调。在临近空间法律地位不清、监管主体不明、监管客体不定、监管内容复杂、飞行活动存有争议的情况下,现有国际航空航天法律制度已无法满足调整此类新型利益关系的实践需要。构建针对性的监管制度不仅是行业有序发展的基础,也是确保地面国国防安全和临近空间资源有序开发利用的重要保障。在国内立法层面,中国可参鉴《临近空间管制公约(草案)》的相关条款,积极推进临近空间融入航空法或航天法的制度设计,或制定单行的临近空间法,以国内立法引领国际立法;在国际立法层面,应以国际民用航空组织为主导,通过修订《国际民用航空公约》(又称《芝加哥公约》)相关附件或增设临近空间飞行的新附件标准,推进国际统一规则的构建。

众创空间的政策反馈研究

基于政策反馈理论,以全国数据为样本,探析达成众创空间政策目标的因果复杂机制。研究发现:资源效应、解释效应、演化效应、学习效应和营商环境能够以组态形式达成政策目标;解释效应是达成政策目标的关键核心条件;不同政策目标所需政策资源和强度具有明显差异。各政策目标均产生了5条组态路径,可归纳为3种构型,即并驾齐驱型强调全要素政策资源配置;主动有为型注重解释效应为关键基础;辅以其他政策资源,无为而治型则倾向于依赖市场运行机制,鼓励自由生长。

自适应地平线约束下的车辆三维检测

目前较为常用的基于单目视觉的车辆三维检测方法是目标检测结合几何约束的方法,但是几何约束中消失点的位置对结果影响很大。为了获取更加准确的约束条件,提出一种基于地平线检测的车辆三维检测算法。首先,利用车辆图片获取消失点的相对位置,将车辆图片预处理至合适大小;然后,将经过预处理的车辆图片送入消失点检测网络,获得消失点信息热力图组,回归出消失点信息,并计算得出地平线信息;最后,根据地平线信息构建几何约束,在约束空间内对车辆初始尺寸迭代优化计算精确的车辆三维信息。实验结果表明,所述地平线求解算法能够获得更准确的地平线,与随机森林的方法相比,曲线下面积(AUC)提升1.730个百分点;同时,所提地平线约束能够有效地限制车辆三维信息,与使用对角线和消失点约束的算法相比,车辆三维信息的平均精度提升2.201个百分点。可见地平线可以作为几何约束在路侧单目相机的场景下求解车辆三维信息。

客货共运模式的高铁货运发展空间分析

在铁路运输技术不断改善的背景下,高速铁路的运输条件得到了大力改善,运力也得到了相应增加,货物运输变得更加快捷、安全、可靠。利用高铁开展快捷货物运输可以满足高附加值、高时效要求的快递市场需求。针对该现状,考虑高铁、高速公路和民航之间的货运竞争,在由若干OD形成的货运网络中,以客运动车组预留车厢模式下总运输利润最大为目标,构建基于多目标的客货共运模式的高铁货运双层规划模型,计算货运网络中高铁的运价以及货流量在高铁快运网络中的分布。通过NSGA-Ⅱ多目标优化算法,求出Pareto最优解。最后以京沪间快递运输为例,验证所建模型的有效性。算例结果表明:预留货运车厢模式对于高铁客运的影响较小,可以增加高铁的盈利能力,在一些客运量不足的短途高铁线路上可以开展客货共运模式,以增加高铁收益,增强高铁在短途运输中对于公路货运的竞争力。

基于改进MH算法的室内空间自动布局

为了生成文博展厅、城市阅读空间、商场等具备公共服务职能的空间布局,提出了一种面向室内空间的自动布局方法。该方法首先针对多种布局的表达需求,将布局信息记录在层次化图结构中;再按照图结构填充适当的布局对象作为初始状态;利用能量函数和移动策略,引入改进的MH(Metropolis-Hastings)算法进行优化,生成合适的布局方案。选取多种类型的应用场景进行测试,结果证明了该方法的有效性。根据公共空间设计原则,提出评价指标比较各类方法性能。该方法在布置效率和运算效率方面具有优势,可应用于多种类型的公共空间布局设计。

光学图像中空间物体条痕检测方法综述

空间物体在光学图像中常常表现为拖长的条纹形状,即条痕,条痕的准确检测对空间物体的识别与测量具有重要意义。近年来,许多研究人员对空间物体条痕的检测方法进行研究,取得了丰硕的成果。随着空间物体探测能力的提高,暗弱条痕的检测在空间物体精确探测中变得越发重要。对当前光学图像中空间物体条痕检测方法的主要原理和步骤进行了综述,根据不同方法的特点进行了分类和总结,并选择了四种不同类别的代表性单帧图像空间物体条痕检测算法,利用模拟图像和实测图像对这四种方法进行了实验对比,根据实验结果分析了各方法的优缺点,最后对光学图像中的条痕检测方法的未来发展方向进行了展望。

载人航天商业化的国际损害责任制度:困境与应对

载人航天商业化的发展需要平衡外层空间的公共性和商业载人航天的私营性,国际损害责任制度对管控商业载人航天的成本和风险至关重要。国际外空法对国际损害责任进行了一般性、原则性规定,部分航天国家在国内法中对商业载人航天的损害责任予以明确。基于外空领域的现有责任规则,构建国际损害责任制度面临着责任主体和索赔主体不明、过失作为例外要件存在不合理、国际保险标准难统一、责任分配制度待完善的困境。对此,可考虑通过关联性确认责任主体和索赔主体、对损害统一适用绝对责任、引入强制责任保险、形成双重责任制度,为国家载人航天商业化发展提供制度构建思路;同时,促进国际社会达成共识,推动人类命运共同体理念在外空领域的进一步实现。

智能垃圾分类拾捡机器人抓取目标定位方法

为准确定位抓取目标所处位置,提出基于深度学习的智能垃圾分类拾捡机器人抓取目标定位方法。定义深度学习算法的目标函数,并在此基础上,完成对抓取目标的检测。建立抓取目标尺度空间,并标定具体的机器人抓取对象,再根据抓取目标定位条件估算值,实现抓取目标定位。实验结果表明,所提方法应用可以有效控制抓取目标节点与定位节点之间的坐标差水平,能够准确定位抓取目标,具有突出的作用价值。

基于快速局部对比度和目标特征的星图弱小目标检测算法

为了解决局部对比度方法在用于星图空间目标检测时存在运算量大和去除背景噪声困难的问题,提出了一种基于快速局部对比度和目标特征的方法来检测目标。在对比度计算前、对比度计算中和对比度计算后3个环节,分别提高了算法实时性、对复杂背景的抑制和去除噪声。首先,通过中值滤波去除高频噪声;然后,通过快速局部极大值滤波确定目标区域,通过局部对比度计算抑制背景,突出目标成像特征;最后,根据目标成像特征,设置目标能量分布、目标能量集中和目标能量传递3个特征函数,通过设置特征阈值去除噪声,提取真实目标。实验结果表明,本文所提方法在检测率和时间消耗上均具有优越性,对于信噪比为1.5的目标有95%的检测率,平均耗时仅为某些对比方法的1/30~1/6。本文所提方法更适用于星图复杂背景条件下的目标快速检测,满足星图空间目标检测算法鲁棒性强、实时性高的要求。

利用双域推扫成像方法检测对地遥感动目标

针对星载双线阵相机对地运动目标检测中,双线阵系统成本高、时间和空间同步性差、检测精度低的问题,提出了一种基于单面阵CMOS的双域线阵相机推扫成像方法,利用CMOS时间延迟积分(TDI)技术在固定位置间隔开窗,实现双区域推扫成像;针对两路通道数据,进行序贯模式图像采集,形成独立完整的两幅长条带图像;通过建立的双域线阵TDI相机时间与位置函数,检测并分析高速运动目标的运动特性;基于卫星推扫地球成像原理,设计并搭建了一套TDI推扫式成像试验装置,进行了高速运动目标的速度检测。试验结果表明,在CMOS像元分辨率为4096×3072,视场角为16°0'34″,行频为998 Hz,开窗间隔为3056行的情况下,绝对速度误差小于0.445%,像移速度误差为2.323 pixel/s,保证了时空同步性,进而提高检测精度,验证了本文方法的可行性。

GNSS模糊度搜索空间的相关性分析与优化策略

初始搜索空间设置是否合理,会直接影响模糊度解算的可靠性和搜索效率。针对BDS系统星座特性,有必要对BDS2和BDS3在不同卫星数、不同频率下椭球容积与候选点个数的相关性以及数据冗余的影响进行分析。对于目标函数方法在确定模糊度搜索空间时容易产生过多的模糊度候选向量这一缺点,提出一种优化的搜索空间确定方法,并通过实验验证改进方法的有效性。结果表明,改进的搜索空间确定方法可明显减少实际模糊度候选向量个数,平均改进率最大可达35.02%,且保证94%的空间内所包含的候选向量个数符合要求。改进的搜索空间确定方法应用于不同搜索方法后搜索效率平均提升近33%,有利于分离出初始搜索空间中的冗余候选向量,从而提高模糊度搜索效率。

基于HSV色彩空间的图像感兴趣区域提取方法研究

嵌入式设备中部署深度学习检测模型往往面临算力不足的问题,而感兴趣区域(ROI)提取可作为一种高效的性能优化手段。文章提出一种基于HSV(Hue,Saturation,Value)色彩空间模型的ROI提取的方法,将检测目标的像素信息转化到HSV色彩空间,在色相-饱和度(H-S)平面引入DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,精确定位目标的主色彩像素在H-S平面上的分布位置,同时过滤杂乱色彩,然后通过Quickhull(快壳)凸包算法,从散点数据中拟合出主色彩的精确分布范围。根据获取的主色彩范围对像素进行遍历,可以根据色彩信息有效地提取ROI。实验结果表明,经过该方法优化后的Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Networks)算法,较原模型减少了57.08%的平均推理耗时,同时精确率提升了0.9百分点。这对于嵌入式设备中进行实时目标检测具有重要的现实意义。

基于碰撞概率的GEO业务卫星空间安全规避策略

针对GEO业务卫星空间规避问题,提出一种基于碰撞概率优化的GEO卫星空间规避策略.建立脉冲推力控制下的位保模型,解释碰撞概率的假设条件与计算原理,针对GEO卫星对原有碰撞概率计算方法进行改进,提出了一种考虑了速度误差的碰撞概率计算方法,以脉冲速度大小为变量,以消耗速度冲量最小和碰撞概率最小为优化目标,基于非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标优化,对碰撞概率较大的问题求出其帕累托最优解.考虑GEO卫星定点保持的业务要求,得到满足其位保精度的空间规避策略,并进行仿真验证了空间规避策略的有效性.研究结果可为在轨业务卫星实现满足位保要求的空间安全规避提供思路.

基于Sentinel-2卫星影像的滨海筏式养殖区提取研究

我国滨海养殖在全球占有较大比例,快速获取滨海养殖区域大小和分布等信息,有利于实现对养殖区域的监测规划、产量估算和灾害预防。针对筏式养殖区提取过程中出现的与海水区分较困难、识别精度低和“椒盐”噪声等问题,本文将以长山群岛附近筏式养殖区为研究区域,利用哨兵二号(Sentinel-2)卫星遥感影像数据构建光谱、纹理和几何等特征,通过特征域优化(FSO)获得提取筏式养殖区的优选特征,结合面向对象的随机森林、决策树和最近邻3种算法对研究区筏式养殖区进行提取,在分析和对比提取结果基础上,总结了最优分类算法,并验证了FSO分类的可靠性。结果表明:(1)归一化差分水体指数、几何特征边界和形状、灰度共生矩阵相关性是识别筏式养殖区的最优指标;(2)FSO分类保证了提取精度,减少了数据冗余、提高了运算效率,对筏式养殖的提取具有较高可靠性和适用性;(3)基于FSO和面向对象随机森林的分类方法综合评价最优,总体分类精度为88.8%,κ=0.801,该方法有效避免“椒盐”噪声的产生,可以高效精确的提取筏式养殖区专题信息。本研究可为筏式养殖的动态监测、产量估算等方面提供了技术和专题数据支持。

云南当代话剧的演出“空间”与“物造型”发展研究

云南当代话剧的演出“空间”与“物造型”,自有其发展状貌。随着演出“空间”的变化,创作者从一开始受演出场所的限制,只能靠“写意性”的点染和“象征性”的表现产生舞台上的“写实”效果,到走出剧场空间的“限制”和物质条件的“将就”,运用高科技的舞台技术手段表现戏剧情境流变中任何需要的时空环境和诗意幻境。云南戏剧人对都市戏剧演出空间的开发,是云南话剧演出新空间里出现的新动态,是充满了探索能力和发展活力的新动向。

基于异步事件流的空间点目标跟踪方法

在当前的空间态势感知领域,针对快速移动的空间点目标的检测与跟踪,传统的基于帧的视觉传感器表现出了一定的局限性,难以满足日益增长的任务需求.因此,基于神经形态学的事件相机,凭借其高时间分辨率和高动态范围,已成为目前的研究焦点.提出一种基于异步事件流的空间点目标跟踪方法.通过单层脉冲神经元滤除其中的噪声,并得到候选目标;采用最近邻运动轨迹关联对候选目标进行持续跟踪,从而得到每个候选目标的运动轨迹;通过特征权重虚警滤除去除候选目标中的虚警目标,保留实际的空间点目标的运动轨迹.在实验阶段,分别使用CeleX-V事件相机测量事件数据和公共空间目标事件数据集(EBSSA数据集)验证了所提出算法的有效性.实验结果显示,在灵敏度和信息量两项指标上,相较于文中提到的基于事件的空间目标跟踪方法具有一定的优势,证明了基于异步事件流的空间点目标跟踪方法能够准确地从原始事件流数据中检测出一个或多个空间点目标,并获取其运动轨迹.

空间点目标神经形态学探测方法

随着在轨航天器面临越来越多的威胁,如何识别并评估这些威胁对航天器正常运行的影响已成为一个迫切需要解决的问题。目前,空间目标的探测和跟踪主要依赖于传统的基于帧的视觉传感器,但这类传感器在实时性和数据量等方面存在不足。与此同时,基于神经形态学的视觉传感器已在运动目标检测和跟踪领域获得广泛应用。由于其获取的事件流数据仅包含视场中变化部分的信息,且具有微秒级的时间分辨率,这使得目标检测和跟踪的速度能够达到微秒级,同时大幅降低了需要处理的数据量。正因为神经形态学视觉传感器的这些优势,它在空间应用领域已成为当前的研究焦点。基于此,提出了一种基于三层脉冲神经网络的空间点目标检测方法——空间点目标神经形态学探测方法,仅使用事件流数据实现对空间点目标的探测和跟踪。主要包括局部运动感知层/全局运动感知层以及输出层,采用分数阶漏积分点火神经元作为基础处理单元,并利用其自适应性抑制事件流数据中的热噪声。通过实际采集的空间点目标事件流数据和公开数据集中的事件流数据进行了验证。在实际采集的空间点目标事件流数据上,去噪滤波部分的事件去噪精度和事件信噪比分别能够达到0.414和-3.036,跟踪部分的总跟踪时长、总跟踪错误次数以及平均跟踪偏差分别达到了9.395 s、100以及0.3797。试验结果表明,空间点目标神经形态学探测方法能够从复杂的事件流数据中检测出快速运动的单个或者多个空间目标,并且能够对检测出的空间点目标进行持续的跟踪。