基于改进重频跟踪器的雷达信号分选方法研究

提出了一种基于脉冲重复周期（PRI）跟踪器的已知雷达信号分选方案,介绍了已知雷达信号分选电路的组成部分。详细阐述了滤波电路、跟踪器首脉冲捕获电路和重频跟踪电路的实现方法。在FPGA上采用多路重频跟踪器实现多路信号并行分选。全硬件跟踪分选已知雷达信号,实现了密集信号环境下已知雷达信号的实时分选,提高了可靠性、灵活性。提高了电子对抗设备的信号分选和处理能力。     

民航管制员的注视及遗忘特征研究

为了研究管制员在工作过程中的注视及遗忘特征,利用雷达管制模拟机模拟真实情况下的管制工作,设定不同的航空器数量,并利用Tobii X2—60眼动仪记录相关情况下管制员的眼动数据。在数据分析过程中,将航空器和跑道作为兴趣区,对兴趣区实行动态划分,并统计管制员在各区域的注视时长与遗忘时长。结果表明:被试在工作过程中对各兴趣区的注视时长分配不平均;但是对各兴趣区的注视时长分配与航空器出现的次序没有显著关系;而且随着航空器数目的变化,被试注视区域的位置分布也随之改变;且随着航空器数目的增加,被试遗忘的兴趣区数目增加,对兴趣区的总遗忘时长也随之增大。     

工作流技术在软件缺陷跟踪系统中的应用

研究了工作流技术在企业中的应用,并在此基础上将工作流引擎OSWorkflow应用到软件缺陷跟踪系统中,实现了缺陷跟踪中流程定义和流程调度的分离,从而使系统具备较高的可重用性与可维护性。     

基于符号编码的雷达脉冲重复间隔调制识别

为了有效地实现在小数据脉冲样本和高脉冲丢失的环境下对雷达脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)调制类型的准确识别,采用符号编码理论对雷达脉冲PRI序列进行符号化处理,对得到的编码序列进行修正以及特征码序列的选取、搜索和统计,最后依据相应的判决规则得到最终的识别结果。仿真实验表明,与传统的方法相比,采用的方法有效地克服了小数据脉冲样本和高脉冲丢失环境对雷达PRI序列的特征提取和调制类型的识别所带来的不利影响,为解决这一问题提供了一种新的思路。     

高清图像跟踪器设计与实现

摘要：为了提高导引头中图像跟踪器的性能,选用具有Camera Link 接口的高清摄像机作为图像跟踪器的视频输入,设计了一款以DSP FPGA为核心架构的高清图像跟踪器。该图像跟踪器采用全数字式接口,实现了对图像数据的实时采集,目标跟踪,视频输出等功能。     

分布式电磁人体运动姿态检测装置研究

根据肢体间相对空间角度构成人体运动姿态及无线电磁空间角度检测原理,提出分布式电磁人体姿态检测方法,研制出单臂运动姿态检测装置,显示了该方法的有效性。     

面向增强现实协同式车间布局的三维注册算法

提出了一种基于磁跟踪装置的自适应区域基准的三维注册算法并应用于增强现实车间布局中.该算法的基本思路是把磁跟踪发射器的半球空间划分为N个区域,每个区域都有相应的基准,当磁接受器到达每个区域时,自动地利用该区域的基准来注册定位.为验证所提出的算法,开发了一种网络环境下支持多用户协同设计的车间布局原型系统.系统运行及误差分析结果表明,此方法相对于直接使用跟踪装置的注册算法而言,精度及鲁棒性均有所提高,能较好的满足大环境下车间布局的精度和广度的要求.     

现场大尺寸测量量值溯源

为了评价大尺寸测量量值的准确性,需要建立大尺寸测量的量值溯源体系．针对研究的大尺寸配对视觉测量网的溯源难题,以激光跟踪仪作为高精度标准仪器,利用四元数空间配准算法将所有视觉传感器测量值统一到激光跟踪仪坐标系下,对其测量值现场原位溯源,并通过空间性能评价实验对激光跟踪仪溯源．实验表明,激光跟踪仪的不确定度为10μm＋0.8μm／m,配对式视觉测量网的不确定度优于0．2mm．应用本文的方法可现场快速对多数大尺寸测量仪器溯源。研制的配对式视觉测量网络满足多数大尺寸测量任务．     

Brightness Independent 4-Star Matching Algorithm for Lost-in-Space 3-Axis Attitude Acquisition

Introduction Star referencing gives the highest accuracy for space- craft attitude determination. Such instruments are known as star trackers or star sensors[1]. The fourth generation star trackers, charge-coupled device (CCD)- based autonomous star track…     

Robust monocular SLAM towards motion disturbance

The standard extended Kalman filter-based simultaneously localization and mapping （EKF-SLAM） algorithm has a drawback that it could not handle the sudden motion caused by the motion disturbance. This prevents the SLAM system from real applications. Many techniques have been developed to make the system more robust to the motion disturbance. In this paper, we propose a robust monocular SLAM algorithm. First, when the motion model-based system failed to track the features, a KLT tracker will be activated for each feature. Second, the KLT tracked features are used to update the camera states. Third, the difference between the camera states and the predictions is used to adjust the input motion noise. Finally, we do the standard EKF-SLAM with the new input motion noise. In order to make the system more reliable, a joint compatibility branch and bound algorithm are used to check the outliers, and an IEKF filter is used to make the motion estimation smoother when the camera encounters sudden movement. The experiments are done on an image sequence caught by a shaking hand-held camera, which show that the proposed method is very robust to large motion disturbance.