【摘 要】
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近年来,低轨道小卫星星座组网运用,在国内外军事、民用领域都掀起了研究热潮。以在轨处理技术为代表的空间技术是低轨星座互联网的基础,但低轨道小卫星由于计算能力、功耗以及储存资源受限,海量实时遥感信息不能得到充分利用,大量云覆盖遥感图像对系统传输信道形成了巨大压力。同时,卫星遥感图像中云的遮挡,严重干扰了高分辨率下敏感目标的检测与识别。针对卫星对遥感图像在轨智能云检测系统的迫切需求,考虑到现有遥感图像云
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近年来,低轨道小卫星星座组网运用,在国内外军事、民用领域都掀起了研究热潮。以在轨处理技术为代表的空间技术是低轨星座互联网的基础,但低轨道小卫星由于计算能力、功耗以及储存资源受限,海量实时遥感信息不能得到充分利用,大量云覆盖遥感图像对系统传输信道形成了巨大压力。同时,卫星遥感图像中云的遮挡,严重干扰了高分辨率下敏感目标的检测与识别。针对卫星对遥感图像在轨智能云检测系统的迫切需求,考虑到现有遥感图像云检测算法流程复杂、实时性不足等问题,本文以低轨道小卫星在轨智能实时处理为应用背景,提出将深度学习算法引入
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线缆在现代电子设备中广泛应用,承担着传输电力、传递信号的重要作用,是现代电子设备的“血管”。因此,线缆的可靠性与安全性至关重要。伴随着现代设备应力环境愈加复杂,线缆在应力作用下的间歇故障问题也受到更多重视。间歇故障的特点是在应力环境下时有时无,且能自动恢复,脱离环境基本不再表现,检测与诊断十分困难,因此,为有效检测线缆间歇故障,必须在振动等环境应力激励下复现间歇故障。针对该问题,论文从振动应力诱发
高光谱解混是高光谱遥感信息处理的关键技术,其中基于光谱库的解混技术是该领域的研究热点。在实际应用中,光谱字典受复杂应用条件的限制,造成解混算法精度下降及性能恶化。针对光谱字典受限特点,围绕利用光谱字典扩展进行解混展开研究,主要包括以下三部分的研究内容:1.提出了一种基于核稀疏表示的高光谱图像解混算法。通过核映射扩展光谱字典,将高光谱观测数据和光谱字典映射到高维空间。通过构建合适的核函数,利用交替方
传统的维修性评估主要依赖于装备的物理样机和大量的试验样本,一定程度上存在时效性较差、成本较高和安全性风险大的不足。随着计算机图形学和虚拟现实技术的发展,基于数字样机的沉浸式虚拟维修评估手段能够产生与实物试验类似的逼真效果,大大降低了对实物对象和实际试验环境的要求,成为维修性评估技术的发展热点。然而由于力反馈技术的制约,沉浸式虚拟维修过程中难以反映维修负荷对人体动作和维修过程的影响,导致维修性评估精
随着社会科技的发展,当前通信、金融、电力、交通等行业,都需要高精度的时间基准维持整个系统的时间同步。而高精度时间基准主要依靠守时实验室的守时钟组,通过守时产生。因而研究守时有着实际的需求和意义。当前守时实验室的钟组主要是氢钟和铯钟组成的混合钟组,守时实验室普遍具备卫星单向授时或者卫星共视溯源链路。通过溯源链路,可以获得远端的高标准的时间尺度和本地时间的钟差,因而可以把叠加溯源链路影响的远端原子钟看