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题名火星降落伞开伞过程形态参数辨识与应用
被引量：2
- 1
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作者
邹昕
李明磊
朱岱寅
饶炜
韩承志
李莹
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机构
北京空间飞行器总体设计部
南京航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期198-209,共12页
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基金
国家科技重大专项。
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文摘
针对柔性目标降落伞开伞过程的形态变化大、光照强度变化大、运动规律性差、存在遮挡等问题,提出了一种基于多算法融合的视觉测量技术的降落伞开伞过程形态参数辨识方法。首先,设计了具有视觉测量靶标功能的降落伞图案,提供了丰富的具有可区分度的标记点,能够准确地对定位点进行跟踪和测量,并开展了双目相机内、外参标定。其次,提出了应用对极几何原理,采用基于暗通道的图像增强技术,提高了图像质量,有效地减轻了各种噪声和过曝光等环境因素的影响;采用稀疏编码超分辨率重建算法,改进了特征点的像素级提取,实现了高精度的亚像素级特征提取;采用特征跟踪扩展卡尔曼滤波算法,提升了特征匹配跟踪的精度和效率。最后,通过全尺寸高空开伞试验的验证,结果表明该方法能够达到较高的辨识精度,具有较好的准确性和鲁棒性。此方法在中国首次火星探测“天问一号”探测器上成功得到了应用,精确地从双目影像中辨识出降落伞开伞过程形态参数,对设计和分析降落伞开伞工况提供了重要的技术参考和数据积累。
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关键词
火星降落伞
开伞过程
形态参数辨识
稀疏编码超分辨率重建
特征跟踪扩展卡尔曼滤波
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Keywords
Mars parachute
opening process
morphological parameter identification
super-resolution reconstruction based on sparse coding
feature tracking of extended Kalman filter
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分类号
V244.216
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V476.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型
被引量：1
- 2
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作者
尚丽
淮文军
杜吉祥
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机构
苏州市职业大学电子信息工程系
中国科学技术大学自动化系
华侨大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第3期176-177,179,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60970058)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009131)
2010苏州市职业大学创新团队基金资助项目(3100125)
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文摘
在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上,引入Fisher线性判据约束,提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知,提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性,利用掌纹特征基可实现图像重构,采用距离分类器可得到较好的识别效果。仿真结果验证了该模型在可视神经元建模、图像特征提取和模式分类中的有效性。
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关键词
Fisher判据约束
非负稀疏编码
特征提取
特征基
特征识别
图像重构
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Keywords
Fisher discriminant ceritior constraint
Non-negative sparse coding（NNSC）
feature extraction
feature base
feature recognition
image reconstruction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于Fisher字典学习的运动想象脑电分类算法
被引量：1
- 3
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作者
胥立波
蒋爱民
刘小峰
王勇
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机构
河海大学物联网工程学院
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出处
《微处理机》
2015年第4期53-56,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61101158
61471157)
+1 种基金
江苏省自然科学基金项目(BK20141159
BK20141157)
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文摘
目前,在以运动想象为基础的脑机接口研究中,共空域模式(Common Spatial Pattern,CSP)算法是脑电信号特征提取的主流算法,而如何利用CSP特征进行有效的分类则是该领域的研究热点之一。近年来,基于稀疏表示的分类方法(Sparse Representation based Classification,SRC)备受国内外学者的高度关注,为此提出了一种基于Fisher字典学习的脑电分类算法。该算法结合了稀疏重构误差和编码系数进行分类。实测数据的处理结果表明,与传统基于SRC的分类算法相比,所提出的算法能够取得更为精确的分类结果。
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关键词
脑机接口
共空域模式
稀疏表示
Fisher字典学习
重构误差
编码系数
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Keywords
Brain - computer interface
Common spatial pattern
sparse representation based classification
Fisher dictionary learning
reconstruction error
coding coefficient
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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