基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化

高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法(SQP)是解决该类问题行之有效的数值优化方法。首先给定了助推-滑翔导弹助推段的动力学方程并建立数学模型,之后利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化仿真,获得满足各种约束条件的优化弹道。经分析可得SQP算法可以为导弹助推段寻找到一条最优弹道,从而为助推-滑翔导弹的整体结构设计提供了有益的参考。

基于方向约束的改进SIFT匹配算法

SIFT算法对图像的旋转、尺度变换、亮度变化等情况具有较好的不变性,广泛应用于图像匹配中,但SIFT特征向量生成过程复杂,导致算法实时性不理想,同时匹配结果还存在一定的误匹配点,影响了算法的精确性。为此,对SIFT算法进行改进,提出采用栅格形式选取种子点简化特征向量的生成过程,并利用关键点的方向约束性进一步剔除具有方向差异的误匹配点,从而简化计算量,提高匹配率。实验结果表明,改进后的算法能在保持原有SIFT算法稳定性的基础上提高近一倍的特征向量描述速度,初匹配结果经方向约束后能够有效地剔除具有方向差异的误匹配点,提高匹配率,大大增强了算法的精确性。