空間目標(biāo)光學(xué)特性原理與應(yīng)用

第1章緒論
1.1概述
1.2空間目標(biāo)光學(xué)觀測
1.2.1光學(xué)觀測基本原理
1.2.2空間目標(biāo)光學(xué)觀測的可視條件
1.3空間目標(biāo)光學(xué)散射性研究現(xiàn)狀
1.3.1空間目標(biāo)光學(xué)散射性的計算研究
1.3.2空間目標(biāo)光學(xué)散射性的實(shí)驗(yàn)測量研究
1.3.3光學(xué)觀測設(shè)備現(xiàn)狀
1.3.4空間目標(biāo)光學(xué)散射性分析發(fā)展概述
 
第2章空間目標(biāo)光學(xué)散射性的基本理論
2.1輻射度相關(guān)理論
2.2空間目標(biāo)光照情況
2.2.1太陽光照
2.2.2地氣反照光
2.2.3月球反照光
2.3雙向反射分布函數(shù)定義及相關(guān)理論
2.3.1粗糙面及其分類
2.3.2雙向反射分布函數(shù)
2.3.3半球反射率
2.4光學(xué)散射截面
2.4.1空間目標(biāo)光輻射
2.4.2OCS定義和相關(guān)理論
2.4.3簡單形狀朗伯體的OCS解析模型
2.4.4空間目標(biāo)OCS與星等的轉(zhuǎn)換關(guān)系
 
第3章空間目標(biāo)表面材質(zhì)散射性建模
3.1BRDF描述方法及常用模型
3.1.1物理BRDF模型
3.1.2經(jīng)驗(yàn)BRDF模型
3.1.3數(shù)據(jù)驅(qū)動BRDF模型
3.2BRDF測量
3.2.1空間目標(biāo)常用材質(zhì)
3.2.2BRDF的測量系統(tǒng)——REFLET 180S
3.2.3BRDF的測量原理
3.2.4BRDF的測量步驟和結(jié)果
3.2.5測量數(shù)據(jù)處理與分析
3.3改進(jìn)馮模型參數(shù)反演
3.3.1馮模型改進(jìn)原理及方法
3.3.2改進(jìn)模型驗(yàn)證
3.3.3改進(jìn)模型有效性驗(yàn)證
3.4基于Torrance-Sparrow模型的改進(jìn)BRDF經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br />3.4.1基于Torrance-Sparrow模型的模型構(gòu)建
3.4.2改進(jìn)五參數(shù)模型的模型驗(yàn)證
 
第4章空間目標(biāo)非分辨光學(xué)散射性數(shù)值模擬技術(shù)
4.1空間目標(biāo)OCS計算原理
4.2OCS計算一般流程
4.3基于OpenGL拾取技術(shù)的非分辨光學(xué)散射性模擬
4.3.1基本原理
4.3.2計算流程
4.3.3模型校驗(yàn)
 
第5章空間目標(biāo)光學(xué)散射性實(shí)驗(yàn)測量
5.1空間目標(biāo)光學(xué)散射性實(shí)驗(yàn)概述
5.2實(shí)驗(yàn)室總體布局
5.3實(shí)驗(yàn)室模擬的幾何映射
5.3.1坐標(biāo)系統(tǒng)和轉(zhuǎn)換關(guān)系
5.3.2映射變換的初始狀態(tài)分析
5.3.3旋轉(zhuǎn)順序和旋轉(zhuǎn)角度的確定
5.3.4相鄰時刻四軸轉(zhuǎn)角確定
5.4實(shí)驗(yàn)觀測數(shù)據(jù)分析
5.4.1朗伯白板OCS測量和分析
5.4.2模型OCS測量和分析
 
第6章基于光度性的空間目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)分析
6.1光度與空間目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)關(guān)聯(lián)性分析
6.1.1光度曲線形狀與目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的相關(guān)性
6.1.2觀測幾何的定義和意義
6.2基于物理模型的運(yùn)動狀態(tài)分析
6.2.1頻譜分析法
6.2.2自相關(guān)分析法
6.2.3交殘差法
6.2.4峰值選取的3σ準(zhǔn)則
6.3變分模態(tài)分解方法
6.4基于DTW的空間目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)分析
 
第7章基于光學(xué)散射性的空間目標(biāo)識別與姿態(tài)分析
7.1空間目標(biāo)識別方法概述
7.1.1傳統(tǒng)空間目標(biāo)識別方法
7.1.2基于機(jī)器學(xué)的目標(biāo)識別方法
7.2空間目標(biāo)姿態(tài)描述方式和姿態(tài)估計方法
7.2.1姿態(tài)描述方式
7.2.2姿態(tài)估計方法
7.3基于物理模型的姿態(tài)估計方法
7.3.1觀測模型的建立
7.3.2系統(tǒng)方程的建立
7.3.3濾波估計
7.3.4實(shí)驗(yàn)分析
7.4基于GRU網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別方法
7.4.1門控循環(huán)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.4.2基于雙向GRU的目標(biāo)識別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
7.4.3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
7.5基于GRU網(wǎng)絡(luò)與SVM的姿態(tài)估計算法
7.5.1GRU-SVM模型設(shè)計
7.5.2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
7.6基于RNN、CNN與MKL的目標(biāo)識別與姿態(tài)估計方法
7.6.1C-RNN識別網(wǎng)絡(luò)模型的建立
7.6.2MKL分類器的構(gòu)建
7.6.3OCS數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理
7.6.4征提取與模型訓(xùn)練
7.6.5MKL分類器的目標(biāo)識別與姿態(tài)估計
7.6.6模型性能評估
 
第8章空間目標(biāo)光譜散射性分析
8.1空間目標(biāo)光譜散射性分析概述
8.1.1固體光譜原理
8.1.2空間目標(biāo)散射光譜點(diǎn)
8.24種常用的光譜反射率模型
8.3空間目標(biāo)光譜BRDF模型
8.4光譜BRDF模型對非分辨空間目標(biāo)適用性問題
8.5平均方向-方向光譜反射率模型
8.5.1空間目標(biāo)常用材質(zhì)及其散射類型分析
8.5.2方向-方向光譜反射率測量
 
第9章基于光譜性數(shù)據(jù)的空間目標(biāo)材質(zhì)識別技術(shù)
9.1時序光譜線性混合模型
9.2光譜解混歸一化問題
9.2.1NCLS算法
9.2.2合成光譜與評標(biāo)準(zhǔn)
9.2.3合成光譜解混結(jié)果分析
9.3基于實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù)的光譜解混研究
9.3.1光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.3.2模擬光譜數(shù)據(jù)處理結(jié)果分析
9.4基于CNMF算法的端元提取
9.4.13種常見的NMF算法
9.4.2算法應(yīng)用中的關(guān)鍵問題說明
9.4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
 
第10章空間目標(biāo)光學(xué)圖像性分析
10.1空間目標(biāo)光學(xué)圖像概述
10.2相機(jī)成像模型與空間目標(biāo)位姿表示方式
10.2.1相機(jī)成像模型
10.2.2基于光學(xué)圖像的尺寸判讀
10.2.3相對位姿到地心慣性系下的轉(zhuǎn)換
10.3基于天基可見光圖像的位姿估計問題描述與分析
10.3.1問題描述
10.3.2方法分析
10.4基于關(guān)鍵點(diǎn)回歸與幾何方法的位姿估計與化方法
10.4.1空間目標(biāo)的3D重構(gòu)
10.4.2可評估邊界框可靠性的檢測子網(wǎng)絡(luò)
10.4.3可評估關(guān)鍵點(diǎn)存在性的2D關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測子網(wǎng)絡(luò)
10.4.4位姿的估計與化
10.5實(shí)驗(yàn)與模型性能評估
10.5.1訓(xùn)練集與測試集
10.5.2評指標(biāo)
10.5.3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
 
參考文獻(xiàn)