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星空背景下空间运动目标自主识别技术研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 引言第16-32页
    1.1 课题背景及研究的目的与意义第16-19页
    1.2 天基GEO目标观测研究现状第19-25页
        1.2.1 国外空间目标观测系统现状第20-24页
        1.2.2 国内空间目标观测研究现状第24-25页
    1.3 空间点目标检测方法第25-28页
        1.3.1 图像差分法第25-26页
        1.3.2 轨迹关联法第26页
        1.3.3 匹配滤波法第26-27页
        1.3.4 光流法第27页
        1.3.5 Hough变换法第27-28页
        1.3.6 光谱分析法第28页
    1.4 面目标识别方法第28-30页
        1.4.1 最小二乘拟合算法第28-29页
        1.4.2 基于Hough变换的拟合方法第29页
        1.4.3 基于几何特征的拟合方法第29-30页
    1.5 课题研究内容及结构安排第30-32页
第2章 空间目标特性分析第32-53页
    2.1 空间目标辐射特性分析第32-36页
        2.1.1 目标反射太阳辐射第33-34页
        2.1.2 地球反射的太阳辐射影响第34-36页
    2.2 空间目标几何特性分析第36-37页
        2.2.1 估算相机作用距离第36页
        2.2.2 空间目标成像尺寸计算第36-37页
    2.3 空间目标运动特性分析第37-41页
        2.3.1 相关坐标系第37-38页
        2.3.2 运动轨道表示第38-41页
    2.4 空间目标可观测性分析第41-45页
        2.4.1 空间目标几何可见分析第41-42页
        2.4.2 空间目标光学可见分析第42-45页
    2.5 空间背景特性分析第45-48页
        2.5.1 地球背景特性分析第45页
        2.5.2 月球背景特性分析第45页
        2.5.3 恒星背景特性分析第45-48页
    2.6 空间目标与恒星运动特性的差异第48-52页
        2.6.1 恒星相对于地心的角速度第48页
        2.6.2 空间目标相对于地心的角速度第48-49页
        2.6.3 观测卫星相对于地心的角速度第49页
        2.6.4 空间目标和恒星在探测器上的移动速度对比第49-52页
    2.7 本章小结第52-53页
第3章 远距离目标检测算法第53-93页
    3.1 图像预处理第53-56页
    3.2 阈值分割第56-60页
    3.3 质心定位第60-66页
        3.3.1 连通域分析第60-63页
        3.3.2 质心计算第63-66页
    3.4 图像配准第66-72页
    3.5 轨迹检测第72-83页
        3.5.1 轨迹关联法第72-76页
        3.5.2 基于Hough变换的目标检测方法第76-82页
        3.5.3 算法复杂度分析第82-83页
    3.6 仿真结果分析第83-86页
    3.7 目标相对恒星静止情况的检测设想第86-92页
        3.7.1 理论分析第86-89页
        3.7.2 仿真分析第89-92页
    3.8 本章小结第92-93页
第4章 基于点目标灰度的目标旋转速度推断第93-109页
    4.1 旋转目标灰度特性分析第94-98页
        4.1.1 目标表面材料分析第94-95页
        4.1.2 目标视星等分析第95-98页
    4.2 目标旋转周期计算第98-105页
        4.2.1 向量夹角计算第98-100页
        4.2.2 向量相对熵计算第100-101页
        4.2.3 联合计算第101-103页
        4.2.4 仿真实验分析第103-105页
    4.3 实物采样分析第105-108页
    4.4 本章小结第108-109页
第5章 近距离目标特征识别第109-132页
    5.1 星箭对接环成像特性第109-111页
        5.1.1 针孔成像模型第110页
        5.1.2 特征成像第110-111页
    5.2 椭圆检测算法流程第111-112页
    5.3 图像预处理第112-113页
    5.4 边缘检测第113-116页
    5.5 边缘细化第116-118页
    5.6 边缘提取第118-120页
        5.6.1 常用边缘提取第118-119页
        5.6.2 改进边缘提取第119-120页
    5.7 边缘筛选第120-122页
        5.7.1 短小边缘第121页
        5.7.2 直线边缘第121-122页
    5.8 基于Hough变换的椭圆检测第122-128页
        5.8.1 椭圆的表示方法第122-123页
        5.8.2 标准Hough变换检测椭圆第123-124页
        5.8.3 随机Hough变换检测椭圆第124-125页
        5.8.4 改进的随机Hough变换椭圆检测第125-127页
        5.8.5 算法复杂度分析第127-128页
    5.9 仿真实验分析第128-131页
    5.10 本章小结第131-132页
第6章 验证平台搭建与算法验证第132-160页
    6.1 整体系统方案第132-133页
    6.2 成像单元第133-138页
        6.2.1 探测器参数第133-134页
        6.2.2 探测器驱动电路设计第134-137页
        6.2.3 驱动时序第137-138页
    6.3 控制与传输单元第138-142页
        6.3.1 FPGA参数第139页
        6.3.2 FPGA外围电路设计第139-142页
    6.4 算法实现单元第142-151页
        6.4.1 DSP参数第143-144页
        6.4.2 DSP外围电路设计第144-151页
    6.5 仿真实验第151-158页
        6.5.1 片上模拟仿真第151-154页
        6.5.2 投影仿真第154-158页
    6.6 本章小结第158-160页
第7章 结论与展望第160-163页
    7.1 结论第160-161页
    7.2 展望第161-163页
参考文献第163-169页
致谢第169-170页
作者简介与在读期间发表论文情况第170页

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