空間非合作目標天基動態(tài)光學感知與檢測識別

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(fā)展現(xiàn)狀1.2.1 空間非合作目標信息獲取研究現(xiàn)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(xiàn)狀1.3.1 紅外小目標檢測算法分類1.3.2 單幀檢測方法研究現(xiàn)狀1.3.3 多幀軌跡提取方法研究現(xiàn)狀1.3.4 復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(tài)光學探測物像映射基礎理論2.1.1 參考坐標系2.1.2 衛(wèi)星姿軌參數(shù)定義2.1.3 攝影光學2.1.4 參考坐標系間的轉換關系2.2 星圖識別中的深度學習方法2.2.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡2.2.3 注意力機制方法2.2.4 圖神經(jīng)網(wǎng)絡方法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(tài)超寬域感知掃描模式設計3.1 空間成像任務規(guī)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(wèi)星三軸姿態(tài)角規(guī)劃3.2 慣性空間相機長弧段主動環(huán)掃技術3.2.1 主動推掃成像規(guī)劃3.2.2 姿態(tài)機動四元數(shù)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(huán)掃成像方法3.3.1 空間目標單星環(huán)掃成像原理3.3.2 環(huán)掃成像數(shù)學模型的建立與分析3.3.3 環(huán)掃成像動態(tài)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 雙星交會成像仿真分析3.5 小結參考文獻 第 4 章 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的 2π 星圖配準拼接成像4.1 動態(tài)星圖姿態(tài)映射與能量退化模型4.1.1 動態(tài)星圖姿態(tài)映射模型4.1.2 星點靜止能量4.1.3 動態(tài)下的星點成像模型4.2 基于圖注意力網(wǎng)絡的星圖匹配算法4.2.1 模型架構4.2.2 拓撲星圖數(shù)據(jù)構建4.2.3 基于圖注意力網(wǎng)絡的復合星點特征計算4.2.4 星點特征最優(yōu)匹配4.3 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的廣域星圖配準成像仿真分析4.3.1 全天球空間目標高保真顯示及跟蹤系統(tǒng)需求分析4.3.2 4π 全天球空間目標顯示及跟蹤系統(tǒng)4.3.3 空間目標環(huán)掃成像仿真分析4.4 小結參考文獻 第 5 章 面向動態(tài)星圖的星點匹配和端到端識別技術5.1 動態(tài)星圖背景噪聲分析與處理5.1.1 高動態(tài)下星圖獲取和識別原理5.1.2 動態(tài)星圖仿真5.1.3 星圖預處理5.1.4 模糊星圖星點處理5.2 基于相關匹配的動態(tài)星點提取算法5.2.1 星點初步提取5.2.2 基于相關系數(shù)的星點粗提取5.2.3 星點質心定位5.2.4 仿真實驗分析5.3 基于注意力機制的動態(tài)星圖識別算法5.3.1 端到端的星圖識別網(wǎng)絡5.3.2 星圖識別算法的評價5.3.3 仿真實驗分析5.4 小結參考文獻 第 6 章 基于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 基于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 基于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(tài)目標序列檢測方法6.3.1 基于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