基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

基于OpenGL的目标序列影像姿态仿真方法研究

详细探讨了OpenGL模拟成像特点,结合光电测量系统性能虚拟测试的需求,提出了一种基于序列影像的飞行目标姿态仿真方法,建立了运动特征仿真模型及解算方法,实现了目标运动轨迹与姿态变化的独立模拟,仿真出丰富多样的姿态变化特征。利用双站姿态交会测量算法对模拟影像姿态精度进行了检测,验证了仿真结果的可行性。该方法已有效应用于光电测量系统目标姿态提取算法性能的仿真测试。     

基于视觉交互的手部运动虚拟康复系统

为提高中风以及其他神经损伤患者手部及上肢的运动及控制功能,设计了一套经济实用的虚拟康复系统。该系统由个人PC机、虚拟环境和普通摄像头组成,能够满足普通患者在家中进行康复训练的需要,它利用3dsMax软件创建3D康复仪器及环境,利用VC++开发平台和OSG实现模型的运动控制及场景漫游,并通过摄像头捕获手部动作实现人手与虚拟环境进行自然交互。患者通过操作沙磨板上的虚拟附件训练上肢协调以及关节活动能力。实验结果表明:该系统具有良好的稳定性和可操作性,通过对虚拟仪器的移动、推、抓等动作,患者可以达到手部功能康复的目的。     

视觉伺服空间机器人运动硬件仿真研究

对空间机器人操作臂与安装平台之间耦合关系进行了分析,建立了空间机器人各关键部件的模拟器,并组建起硬件仿真试验平台.基于该平台对空间机器人运动控制特性进行了研究,建立了基于视觉反馈的运动规划算法和关节电机闭环控制模型.对仿真过程中的延时环节进行了分析,并采用Smith预估的方法对系统延时进行了补偿.系统自主捕获仿真试验试结果表明,所采用运动控制算法能够稳定收敛于目标,仿真平台能够较好的完成对机器人控制和通讯能力的模拟测试及系统控制算法的验证.     

合作机器人的关键技术及仿真研究

根据合作机器人(Cobot)与人合作的特点,对其不完全约束关节机构和虚拟轨迹控制两项关键技术进行了建模及仿真研究.建立了基于双超越离合器的不完全约束关节机构的模型,对该机构的被动约束特性进行了仿真分析.根据Cobot虚拟轨迹控制的原理,提出了基于操作力的虚拟轨迹控制方法,给出了Cobot跟踪给定轨迹的仿真结果.研究结果表明,不完全约束关节机构具有被动的特性,能够约束Cobot的运动;基于操作力的虚拟轨迹控制方法能使Cobot跟踪期望轨迹,满足人机合作的要求.研究Cobot的关键技术对我国开发机器人产品、改进人机合作技术等均具有重要的实际意义.     

一种新的虚拟维修手部动作生成方法

在维修仿真中,虚拟维修人员的手部操作起着重要的作用,对维修活动中手部动作的实时、连贯生成问题进行了研究。首先提出了一种包含详细解剖结构的虚拟手模型,其次在分析总结各类虚拟人运动控制算法的基础上,通过加入阻尼系数以克服传统IK算法难于或无法处理的奇异性、冲突性与多目标性问题,改进了阻尼IK方法,并利用Jacobi矩阵的正交投影来处理优先级多约束条件下的手部动作。最后以某型装备车辆的轮胎更换维修任务为例对提出的算法进行了验证和效果评估,表明了所提方法的有效性和健壮性。     

虚拟人运动仿真的VRML重构研究

为了更好地促进虚拟现实技术在维修与维修性工程中的应用,解决Jack软件发布方式单一、交互性差的问题.研究了Jack虚拟人体模型的组成结构,借鉴H-anim规范的思路,在VRML(Virtual Reality Modeling Language)环境中重构人体模型的关节层次关系(骨架),建立了符合VRML运动仿真需求的人体模型;分析了记录Jack虚拟人体运动仿真信息的ChannelSet文件,提取了仿真信息,给出了转换算法,开发了相应的软件工具,生成了驱动VRML人体模型的运动脚本,最后在VRML环境中重现了人体模型逼真的运动仿真.     

基于虚拟样机技术的双足机器人运动仿真研究

应用三维建模软件SolidWorks建立了HIT-ROBOCEAN双足机器人的简化模型,导入虚拟样机仿真分析软件Adams中生成虚拟样机模型,并通过在科学计算软件Matlab中得到的机器人行走步态的关节运动轨迹对虚拟样机模型进行控制,通过联合仿真获得机器人行走步态的三维仿真动画,并利用该虚拟样机模型对机器人行走步态进行运动学及动力学分析。为双足机器人步态规划的研究提供了一种新的方法。     

基于小波变换的雷达目标回波信号提取算法

随着雷达技术的快速发展,低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)条件下的雷达目标信号提取越来越重要。传统的脉冲压缩算法在低SNR条件下作用不明显。提出了一种新的在低SNR条件下的雷达目标回波信号提取算法。该算法在传统脉冲压缩算法的基础之上,采用小波变换对脉冲压缩后的信号进行分解,提取信号高频信息的小波系数。再用改进的小波变换模极大值算法对信号的高频信息进行去噪,然后重构信号的高频信息,最后再重构完整的雷达目标回波信号。仿真结果表明,该算法能够有效地去除噪声,提取出雷达目标的回波信号,相比于脉冲压缩算法及其他算法性能得到了很大的提升。     

可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计

针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上，该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法，从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。