中高空面阵CCD航空相机操纵系统关键技术研究

【类型】学位论文

【作者】段洁 

【关键词】 RBF神经网络,CCD航空相机 操纵系统 图像压缩 并行技术 PSO

【摘要】中高空面阵CCD航空相机是用于军用飞机进行空中侦察的重要设备,其任务就是从中高空实时获取高分辨率可见光目标图像信息,处理后将侦察信息实时传输给地面控制中心,完成地面目标采集和战场目标打击效果的评估。而操纵系统是中高空面阵CCD航空相机重要的控制与检测设备,可实现对航空相机供电电源的实时故障诊断和状态监测与控制,以及完成航拍图像的并行实时无损压缩。论文结合某型中高空面阵CCD航空相机的设计方案,设计了一款满足基本侦察任务要求的航空相机操纵系统,并对所涉及到的关键技术进行了深入研究,为研制功能更强大、更完善的航空相机提供了一定的理论依据和工程实践经验。因此,开展本课题研究对促进我国航空相机事业发展,提高我国航空侦察能力具有非常重要的意义。本文针对现有通用的Linux操作系统功能模块繁多的情况,其不仅占用内存资源,而且影响执行速度和任务响应速度。为此,提出了基于PC104总线的移植与裁剪技术,根据应用需求,对Linux系统进行实用性改造,提高了系统的任务响应速度；针对航拍图像数据量大,存储困难等问题,给出了基于软硬件并行技术的图像压缩子系统设计方案,实现图像的并行、实时和无损压缩,其图像压缩时数据流的处理速率达到60MB/S,图像压缩比达到10：1；针对航空相机供电电源故障率高,传统故障诊断方法不足而使得相机维护难度大的实际问题,进行了基于PSO-RBF神经网络的故障诊技术研究,设计了基于PSO-RBF的航空相机电源的故障诊断系统,实现了对航空相机供电电源的实时、全自动化的故障诊断。其研究的主要内容有：在全面分析某型中高空面阵CCD航空相机工作原理基础上,论述了航空相机的系统组成。依据航空相机操纵系统的性能指标要求,进行了航空相机操纵器系统的总体方案设计,设计了操纵系统的硬件电路模块,并分析了其功能；给出了航空相机操纵系统软件模块的构成,设计了操纵系统总体工作流程；针对系统所涉及到的关键技术,即基于PC104总线的Linux系统的裁剪技术,图像实时无损压缩的软硬件并行技术和基于PSO-RBF神经网络的故障诊断技术,提出了航空相机操纵系统的相关技术指标,并进行了深入研究。(1)研究了基于PC104总线的Linux系统的裁剪技术.研究了Linux裁剪技术与方法,选择了操纵系统的主控计算机主板,分析了PC104主板的硬件资源。针对其硬件资源进行了Boot Loader移植,将移植后操作系统采用粗粒度和细粒度的内核裁剪方法进行了实用性改造,增强了Linux内核的抢占性；通过改善Linux内核实时调度器的调度策略,构建了一个具有实时处理能力的嵌入式系统,以满足系统的实时性需求。实现了任务响应时间不大于20ms,系统启动时间不大于5s。(2)研究了图像实时无损压缩的软、硬件并行技术在分析图像压缩基础知识和小波变换原理的基础上,研究了适用于图像无损压缩9/7-M小波提升方法,给出了航空相机操纵系统图像并行无损压缩子系统的总体设计方案,分别设计了图像并行无损压缩子系统的软硬件。采用DSP+FPGA结构,将一幅4056×5356的大图用两块结构完全相同的图像压缩板并行处理；采用三级整数提升小波变换技术,对小波变换的高频和低频系数分别进行了编码,并对编码数据进行打包处理,减少了对内存的访问时间。实现了航拍图像的并行、实时和无损压缩,其图像压缩时数据流的处理速率达到60MB/S,图像压缩比达到10：1。(3)研究了基于PSO-RBF神经网络的故障诊断技术。在分析粒子群优化算法基本原理基础上,建立了RBF神经网路模型,并提出了PSO-RBF神经网络算法,依据此算法,设计了基于PSO-RBF神经网络的航空相机供电电源的故障诊断子系统方案。搭建了故障诊断子系统的硬件平台,编写了PSO-RBF算法程序。利用己搭建的软硬件平台对航空相机供电电源进行测试,结果表明在不依赖标准设备和附加测试点的条件下,可实现航空相机供电电源的实时、全自动化芯片级的故障诊断,并可自动完成故障定位。故障现象的检测覆盖率达到了100%,准确率达到了95%以上,故障元器件定位率达到98%。

【学位名称】博士

【学位授予单位】长春理工大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】安志勇

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