高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

橙黄色的“黑匣子”

在每一篇报道空难事件的文章或者报刊特写中,都会提到“黑匣子”,而且给读者造成这样一种印象:调查的主要任务就是找到这种仪器,然后通过技术处理,把录存在“黑匣子”里的数据破译出来,就能直接查明飞行事故的原因了。事情果真是这样的吗?“黑匣子”究竟是什么呢?     

机载MIMO雷达3-CAP杂波抑制方法

针对机载雷达面临的杂波抑制问题,在考虑阵元误差、通道误差和杂波起伏等误差因素对杂波特性影响的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波数学模型,提出了一种基于MIMO雷达体制下的空时自适应新方法——M3-CAP方法。对接收信号进行时域滤波,选取被检测通道与其2个相邻通道为一组,进行自适应处理。该方法通过MIMO技术与3-CAP方法的有效结合,将波形分集的优势扩展到3-CAP方法中,显著提高了雷达系统自由度和杂波协方差矩阵估计精度。通过对不同雷达体制以及不同误差条件下杂波抑制性能的分析比较,结果表明:提出的M3-CAP方法的杂波抑制性能明显优于JDL-GMB、改进的JDL、3-CAP等方法。     

机载雷达空时二维自适应处理框架及其应用

推导了机载相控阵雷达空时二维自适应信号最优处理器的另一种等价表达式，由此提出了空时二维部分自适应处理框架，将文献上已有的主要几个空时二维部分自适应方法给出了统一的分析形式，并着重对基于Ｄｏｐｐｌｅｒ预滤波的２种典型降维空时二维处理方案进行了详细的性能比较。     

带有时间约束的机载自组网自适应退避算法

针对传统媒质接入控制(MAC)层退避算法无法满足机载自组网中高优先级业务高可靠、低时延的QoS传输需求,以及重负载时算法性能下降严重的问题,提出一种带有时间约束的多优先级自适应退避算法。首先,针对不同优先级业务的QoS需求,建立相应的时间约束机制和竞争窗口自适应调整机制,当网络处于重负载时,通过限制低优先级业务接入信道来保证高优先级业务的传输;其次采用三维马尔科夫链对多优先级自适应退避算法进行建模,求解不同网络负载时各优先级分组受时间约束条件下的退避状态转移概率,理论推导出网络吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,该算法在重负载时能够有效保障高优先级业务低时延(2ms)、高可靠(99%)的QoS需求,相比增强型分布式信道接入访问和区分企业优先级的自适应退避算法,当网络负载大于9 000包/s时,吞吐量分别提升了33.4%和21.5%。     

机载相控阵雷达灵巧干扰信号模型及抑制方法研究0

目前对灵巧干扰的研究主要集中在常规地面雷达,对于机载雷达下的干扰模型及其抑制方法的研究较少。针对此种情况,建立了机载雷达背景下噪声卷积干扰、随机移频干扰和延时转发干扰3种典型灵巧干扰的空时信号模型,并从杂波自由度、空时功率谱图和距离-多普勒谱图的角度分析了干扰分布特性以及影响空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)性能的内在机理,在此基础上提出了一种基于单元平均选小检测的机载雷达杂波和干扰同时抑制方法。该方法从杂波空时功率谱角度准确估计干扰来向,并据此形成干扰辅助波束,最后通过STAP实现干扰和杂波的有效抑制。仿真结果表明,所提方法相对于传统级联抑制方法,对延时转发灵巧干扰的抑制性能改善5 dB以上,验证了所提方法的有效性。     

New rapid transfer alignment method for SINS of airborne weapon systems

Transfer alignment is an effective alignment method for the strapdown inertial navigation system （SINS） of airborne weapon systems. The traditional transfer alignment methods for large misalignment angles alignment use nonlinear transfer align- ment models and incorporate nonlinear filtering. A rapid transfer alignment method with linear models and linear filtering for ar- bitrary misalignment angles is presented. Through the attitude quaternion decomposition, the purpose of transfer alignment is converted to estimate a constant quaternion. Employing special manipulations on measurement equation, velocity and attitude linear measurement equations are derived. Then the linear trans- fer alignment model for arbitrary misalignment angles is built. An adaptive Kalman filter is developed to handle modeling errors of the measurement noise statistics. Simulation results show feasibili- ty and effectiveness of the proposed method, which provides an alternative rapid transfer alignment method for airborne weapons.     

基于ARINC429总线的飞行模拟器DME音频激励方法研究

【目的】使用诸多机载真件的高等级飞行模拟器存在无法通过传统模拟音频方案产生DME导航音频的问题，提出一种适用于ARINC429设备的数字音频解决方案。【方法】通过采集机载DME—4 000设备与RIU之间的数据，解析DME输出到RIU的ARINC429格式数据的传输时序及导航音频的L044数据位组字规则。【结果】以浦东导航台为例，将对应的莫尔斯电码按本研究提出的方法转换成0-1字符串，并以20位为一组分割打包成L044数据字，再按真机时序对其进行传输，最终产生的DME导航音频与真机真实声音要保持一致。【结论】试验证明，本研究提出的基于ARINC429总线法能有效解决某民用客机飞行模拟器在采用RIU、ACP真机设备和真机链路时DME数字音频的激励问题，从而达到预期的仿真效果。     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。     

适用于林区机载LiDAR点云的多分辨率层次插值滤波方法

针对现有机载激光雷达点云滤波算法在林区适用性不强的问题,提出一种基于多分辨率层次插值的林区LiDAR滤波方法.该方法首先借助形态学迭代开运算和稳健z-score方法获取大量地面种子点;然后从低层到高层滤波过程中,通过薄板样条函数构造地面参考面,并借助自适应坡度阈值选择地面点;最后将分类出的地面点更新地面参考面,层层迭代...