摘要：为使透镜的面形精度在复杂工作环境下满足光学系统要求,利用CAE设计了多透镜组镜头的透镜柔性支座结构,并对其几何位置进行参数优化。首先,通过对比透镜支撑结构常用材料和加工制作工艺,选取透镜支座材料,根据光学设计结果采用定心车加工工艺保证光轴的直线度;然后,选取一适合柔性结构形式并根据其中心对称特点初步设计柔性支座;最后,将柔性结构几何位置进行参数化,并利用集成优化方法优化柔性支座结构形式。实验结果表明:单透镜组件在3个方向自重变形下及-10~50℃工况下的面形误差(RMS值)均优于λ/50;镜头组件和单透镜组件的一阶谐振频率不小于120 Hz。实验验证了镜头可同时在大温差、高频振动的环境下,满足镜头设计要求,结构稳定可靠。

摘要：现有的探测器分片旋转调整偏流角方式虽然能提高偏流角的匹配精度,但会使得焦面上采取光学拼接的探测器所合成图像不连续。针对以上问题,设计了一套基于CMOS图像传感器GMAX3265和FPGA的电子学成像系统,此系统利用CMOS图像传感器开窗模式,实现了相邻探测器所合成图像中非连续部分的裁剪,从而形成了连续的图像条带。首先,对比分析了探测器采取光学拼接时,传统调偏流方法和探测器分片旋转调偏流方法所合成图像的差异;其次,通过几何关系求出被裁减行数并分析了裁剪精度;最后,通过系统总体设计和驱动时序设计完成了这套电子学系统。实验结果表明,相邻探测器旋转角度差为0.1°时,误差像素数与总像素数之比为0.1165%,不会丢失过多的图像细节,提高了图像连续性。

摘要：高光谱图像具有数百个连续、狭窄的光谱带,光谱范围跨越可见光到红外光,可提供地物的精细光谱属性,对于地物材质和属性的识别分类具有重要应用价值。针对感兴趣目标选择有限的光谱波段进行传输和处理,对于提升高光谱数据处理时效性、以及设计面向特定应用的实用化光谱仪都具有重要意义。而如何结合目标特征选择最优波段成为在提升处理效率的同时保证目标识别或分类精度的必然要求。因此如何从数以百计维度的高光谱图像中选择出具有较好分类识别能力的波段子集是急需解决的问题。提出基于改进粒子群优化算法的高光谱波段选择方法,该方法区别于传统的粒子群优化算法,引入“概率突跳特性”,并设定新解的淘汰机制,将“停滞”的新解进行淘汰,提高了算法的全局寻优性能。然后基于目标光谱特征采用了最优波段选择的优化目标函数,通过改进的粒子群优化算法求解目标函数,并将选定的波段子集反馈到支持向量机(SVM)中执行分类应用。采用两个标准的高光谱数据集(Indian Pines,Salinas)对选择出的波段子集进行分类测试,结果表明该方法相较于现有方法具有较高的分类精度,在几种方法中,传统的粒子群算法筛选出的波段效果最差;该算法筛选出的波段的分类精度最好,两个数据集的分类精度分别可以达到98.1414%和99.0848%。

摘要：星敏感器结构设计与安装过程会产生多种误差,主要误差源有星敏感器像平面主点误差、主距误差、倾斜误差与旋转误差,这些误差影响了星敏感器在轨标定的精度。根据星敏感器的误差模型,提出了一种高精度的星敏感器在轨标定方法。在已知含有误差的像平面的基础上,构造一个虚拟的像平面。当粒子群优化算法使含有误差的像点投影到虚拟像平面上的坐标与无误差时像点的坐标一致时,再利用Quest解算出三轴姿态角求得两个像平面之间的姿态矩阵,得出两像平面之间的关系。结果表明:星敏感器姿态确定精度较高且比较稳定。这种方法与传统标定方法的优势在于不依靠陀螺信息,原理简单,提高了数据的准确性。