针对装配过程中曲面变形检测工程强度大、处理过程繁琐等问题，提出一种基于优化控制点监测的Laplace曲面复现技术。首先，按照约束方式不同对构件进行模型简化，通过对简化模型挠曲线定性分析进行控制点点位布设和间距优化；其次，通过以质心为基准按长度等比例映射在源模型和现实变形构件之间建立关系，以确定源模型上对应的控制点坐标；在此基础上对曲面进行Laplace变形，以达到复现曲面能够切实反映真实变形构件的目的。通过实验从一般尺寸规则曲面推广到以机翼为代表的大尺寸复杂曲面，其重建精度93%可控制在0.1 mm以内，能切实反映构件实际变形，在实际应用中具有重要的工程指导意义。

针对远距离空中弱目标光学探测的需求,提出天基探测系统性能表征与关键指标匹配设计方法.首先立足于天基光学探测全链路,分析得出影响天基观测条件下空中复杂环境背景中弱目标光学探测的主要因素,包括场景杂波、探测系统的光谱辐射尺度、几何尺度等; 然后对上述影响因素进行表征建模,建立目标的图像信噪比与影响要素之间的关系模型,即探测系统性能表征模型; 最后以典型探测场景为例,通过研究目标在不同场景杂波及探测多尺度耦合特性下的信噪比变化规律,提出探测谱段优选及其与空间分辨率的匹配设计建议,可为我国天基探测系统设计、指标论证、信息处理算法优化提供理论依据与科学指导.

针对天基观测复杂环境下空中弱小目标远程广域探测的需求, 立足于天基光学探测链路, 分析太阳光照、云层及地表等复杂背景环境与目标辐射的相互作用机理, 在此基础上提出影响天基目标光学特性的探测场景环境要素; 然后结合目标的可探测性表征, 分析在不同探测谱段情况下, 不同光照、地表背景类型及云层等复杂环境要素对目标可探测性的影响规律; 最后以某典型目标为例, 结合现有的目标特性认知与理论建模, 分析得出复杂环境要素的影响排序, 并根据目标信杂比随谱段的变化特性, 提出探测谱段的优选建议, 为我国隐身/反隐飞行器设计、探测系统设计及信息处理算法优化提供理论依据与科学指导.

凝视成像激光雷达技术是空间非合作目标位姿测量重要手段。激光雷达指标选取极大影响航天器载荷, 优化选取激光雷达指标, 使之既能满足空间任务需求, 又能有效减少航天器载荷, 减少能源消耗, 意义重大。传统解决此问题的方法是通过经验选取, 激光雷达指标与目标属性相容性宏模型的提出, 可以为激光雷达激光输出功率、分辨率、视场角和测距精度四项指标选取提供理论依据。具体的, 利用目标尺度和雷达目标距离计算雷达分辨率和视场角初值, 对雷达最大可测距离进行迭代求解, 为优化激光雷达发射功率提供依据。充分利用深度共生矩阵二阶参数迭代优化, 确定雷达最优分辨率和视场角。最后, 通过点云配准算法迭代得出测量该目标的合适的测距精度。实验结果表明, 激光雷达宏模型优化选取的雷达指标满足雷达指标选择的需求。

鉴于传递辐射计对成像光谱仪定标时其通道选择对成像光谱仪的定标精度具有重要影响, 本文使用MATLAB语言编写评价函数, 作为对3 000 K黑体光谱曲线进行多光谱反演精度的评价标准, 最后利用MATLAB遗传算法和模式搜索算法工具箱对评价函数寻找最小值解, 即传递辐射计的最优通道选择, 并根据评价函数对光谱通道数、中心波长偏移、带宽展宽和测量系统误差对光谱反演精度的影响进行分析。结果表明, 为实现0.12%的光谱反演精度, 要求传递辐射计中心波长的偏移量不超过0.2 nm、带宽展宽不大于0.02 nm, 测量系统误差小于0.1%。本研究可以指导传递辐射计的设计, 对提高地球成像光谱仪的定标精度具有重要意义。

提出了非均衡数据目标识别中SVM模型多参数优化选择方法.首先从理论上分析了SVM模型多参数选择的 内涵和必要性, 针对非均衡数据的分类识别, 基于F测度提出了能全面反映识别性能的多参数优化选择准则.在多 参数选择过程中, 利用遗传算法进行模型多参数并行优化选择.提出的方法能够寻找模型多参数的全局最优解, 避 免陷入梯度法常出现的局部最优解情况, 同时能够克服传统方法中根据经验选择SVM单参数模型时计算量太大 的不足.采用国际通用的标准数据集和雷达目标HRRP数据集进行了仿真实验, 实验结果表明, 该方法能够得到模 型多参数的全局最优值, 由此确定的SVM模型分类器性能有较大提高.

针对复杂背景中相似异物检测难题,提出了一种利用透/反射光谱成像的相似异物检测方法。该方法利用异物与背景不同的透/反射特性差异,根据差异建立不同的成像模式,在不同的成像模式下优选最佳光照波长以区分背景中的异物,以此构建透/反射光谱成像检测系统。以棉花中的白色丝状异物作为实验对象,利用最佳波长透/反射成像系统获取异物图像特征,采用二值化自适应阈值图像处理从背景中提取异物。实验结果表明,在反射光照系数0.74及透射光照系数0.83条件下,该方法对相似异物的检测率达到91%。这一方法为目前相似异物检测提供一条切实可行的新思路。