简介:白昼条件下,天空背景光散射强烈,星敏感器在近红外波段工作性能更优,但是由于近红外敏感器件本身特性,近红外星图存在着盐粒噪声、图像非均匀性引起的条纹噪声、背景不均匀性及背景过强等特性,导致难以实现对星图中星点进行有效的提取。为了提高星图星点提取能力,提出了一种结合逆谐波均值滤波、能量相关滤波和形态学滤波的多重滤波方法,先后解决星图盐粒噪声、条纹噪声、背景不均匀性及背景过强等问题,并且利用自适应阈值法和质心法实现近红外星图的星点提取。仿真实验结果表明:该方法能够有效地抑制噪声,改善近红外星图质量,星点提取的误差在0.5个像素以内。
简介:本文提出一种新的级联控制策略。利用自适应RBF神经网络控制和双闭环积分滑模控制,实现对无人机的位置控制以及姿态控制。自适应RBF神经网络控制可在线的、有效的估计未知的模型参数和持续的外界干扰,双闭环积分滑模控制可保证姿态系统状态量沿着预先设定的滑模面渐进收敛到期望的姿态轨迹,仿真结果表明本文的控制方法具有对外界干扰及模型不确定性良好的鲁棒性、光滑的输出信号以及非线性函数的逼近特性。