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空間非合作目標天基動態光學感知與檢測識別

  • 作者：姜麗//楊秀彬//徐婷婷|責編:肖姝//王笑
  • 出版社：國防工業
  • ISBN：9787118135367
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：203
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從天基光學動態成像技術領域出發，針對4π空間中動態分佈的非合作目標，建立了感知—發現—確定—識別的一體化框架，全面多維度地探討了空間非合作目標的先進感知與識別技術，覆蓋理論基礎、技術創新與實踐應用，為非合作空間目標的全方位、高效率感知提供了堅實的理論與技術支撐。全書共6章，內容包括緒論、天基光學對空間目標感知與識別基礎理論、天基光學動態超寬域感知掃描模式設計、基於圖神經網路的2π星圖配准拼接成像、面向動態星圖的星點匹配和端到端識別技術、基於改進密度峰值搜索的暗弱微小目標的檢測方法。
    本書內容系統且全面，重點突出，實踐性強，為需要對空間非合作目標感知與識別的科技工作者提供了理論依據，適合高等院校光學工程、遙感信息等相關方向的師生閱讀，也可供相關領域的研究人員或工程技術人員參考。
作者介紹
姜麗//楊秀彬//徐婷婷|責編:肖姝//王笑
目錄
第1章  緒論
  1.1  空間非合作目標感知與識別技術概述
  1.2  空間非合作目標感知技術發展現狀
    1.2.1  空間非合作目標信息獲取研究現狀
    1.2.2  空間目標的天基光學定位方法
  1.3  暗弱目標檢測識別方法研究現狀
    1.3.1  紅外小目標檢測演算法分類
    1.3.2  單幀檢測方法研究現狀
    1.3.3  多幀軌跡提取方法研究現狀
    1.3.4  複雜場景紅外小目標檢測研究
  1.4  研究意義和應用前景
  參考文獻
第2章  天基光學對空間目標感知與識別的基礎理論
  2.1  天基動態光學探測物像映射基礎理論
    2.1.1  參考坐標系
    2.1.2  衛星姿軌參數定義
    2.1.3  攝影光學
    2.1.4  參考坐標系間的轉換關係
  2.2  星圖識別中的深度學習方法
    2.2.1  前饋神經網路
    2.2.2  卷積神經網路
    2.2.3  注意力機制方法
    2.2.4  圖神經網路方法
  2.3  密度峰值搜索方法
    2.3.1  密度峰聚類的原理
    2.3.2  密度峰值搜索框架
    2.3.3  密度峰值搜索性能評價
  2.4  小結
  參考文獻
第3章  天基光學動態超寬域感知掃描模式設計
  3.1  空間成像任務規劃設計
    3.1.1  成像容許域設計
    3.1.2  最佳成像窗口設計
    3.1.3  衛星三軸姿態角規劃
  3.2  慣性空間相機長弧段主動環掃技術
    3.2.1  主動推掃成像規劃
    3.2.2  姿態機動四元數計算
    3.2.3  推掃弧段長度及成像立體角計算
  3.3  空間目標單星環掃成像方法
    3.3.1  空間目標單星環掃成像原理
    3.3.2  環掃成像數學模型的建立與分析
    3.3.3  環掃成像動態條件下的星點成像模型
  3.4  空間目標雙星交會成像方法
    3.4.1  雙星凝視跟蹤交會成像原理
    3.4.2  雙星交會凝視跟蹤成像中空間目標雙矢量交會定位模型
    3.4.3  雙星定位誤差分析
    3.4.4  雙星交會成像模擬分析
  3.5  小結
  參考文獻
第4章  基於圖神經網路的2π星圖配准拼接成像

  4.1  動態星圖姿態映射與能量退化模型
    4.1.1  動態星圖姿態映射模型
    4.1.2  星點靜止能量
    4.1.3  動態下的星點成像模型
  4.2  基於圖注意力網路的星圖匹配演算法
    4.2.1  模型架構
    4.2.2  拓撲星圖數據構建
    4.2.3  基於圖注意力網路的複合星點特徵計算
    4.2.4  星點特徵最優匹配
  4.3  基於圖神經網路的廣域星圖配准成像模擬分析
    4.3.1  全天球空間目標高保真顯示及跟蹤系統需求分析
    4.3.2  4π全天球空間目標顯示及跟蹤系統
    4.3.3  空間目標環掃成像模擬分析
  4.4  小結
  參考文獻
第5章  面向動態星圖的星點匹配和端到端識別技術
  5.1  動態星圖背景雜訊分析與處理
    5.1.1  高動態下星圖獲取和識別原理
    5.1.2  動態星圖模擬
    5.1.3  星圖預處理
    5.1.4  模糊星圖星點處理
  5.2  基於相關匹配的動態星點提取演算法
    5.2.1  星點初步提取
    5.2.2  基於相關係數的星點粗提取
    5.2.3  星點質心定位
    5.2.4  模擬實驗分析
  5.3  基於注意力機制的動態星圖識別演算法
    5.3.1  端到端的星圖識別網路
    5.3.2  星圖識別演算法的評價
    5.3.3  模擬實驗分析
  5.4  小結
  參考文獻
第6章  基於改進密度峰值搜索的暗弱小目標檢測方法
  6.1  紅外小目標檢測密度峰值搜索研究
    6.1.1  紅外圖像特性分析
    6.1.2  基於局部異質性的密度峰值搜索
  6.2  改進密度峰與局部灰度差分的單幀目標檢測方法
    6.2.1  基於密度峰值搜索和局部灰度差分的檢測方法
    6.2.2  實驗結果分析
  6.3  改進密度峰與軌跡一致性的動態目標序列檢測方法
    6.3.1  基於密度峰軌跡一致性的目標檢測方法
    6.3.2  實驗結果分析
  6.4  小結
  參考文獻

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