面向探月卫星视觉融合定轨的月面适配性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41204026
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0402.卫星大地测量学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

On the background of vision/radiowave fusion based orbits determination for lunar probes, a set of suitable matching-area identification method for lunar surface with high reliability will be studied based on Chang E actual measured data and constrains from statllite orbits and ground tracking, in which the problem of lunar surface-matching suitability will be analyzed synthetically under fusion of pattern classification and multi-attribute decision-making. Firstly, a theoretical framework of lunar surface-matching suitability will be constructed based on synthetical description combining vision aided orbit determination, lunar surface lighting and imaging, multi-temporal image matching, and constrains from orbit and tracking. Through the framework, the problem is divided into two sub-problems, which respectively are construction of image-information-based synthetic features and build of constrains-based decision-making and evaluation principles.After design of several primary suitability features according to characteristics of image textures, imaging and matching algorithm, a genetic-based optimization searching algorithm will be established to find synthetic suitability feature with the highest fitness. The selected synthetic feature, combining with constrains from orbit and tracking, will be used to construct a multi-attribute decision-making model for lunar surface-matching suitability, and further the identification method for lunar suitable matching-area is realized.Our work is expected to enlarge the application of vision information in space orbiters, and provide theatrical guides for suitable matching-area identification in vision-aided orbit determination and precise landing on planet surfaces.
以探月卫星视觉/无线电融合定轨为背景,基于嫦娥任务真实图象和轨道数据,并结合卫星轨道和地面测控约束,采用将模式分类与多属性决策相融合的基本策略进行月面景象区域适配性问题综合分析,拟构建一套高可靠的月面景象适配区辨识方法。首先结合卫星视觉辅助定轨原理、月面光照与成像特征、多时相月面匹配特点,以及轨道和测控约束条件,对月面景象区域适配性问题进行综合描述,建立理论框架,将月面景象区域适配性问题分解成基于像面信息的综合适配特征构建和考虑轨道及测控约束后的综合决策与评价准则构建两个基本问题;通过若干基本特征的进化学习合成像面综合适配特征并进行可靠性测试;将训练得到的月面像面适配特性,与卫星轨道与地面测控条件等约束联系在一起构建月面景象区域适配性多属性综合决策模型,并进一步得出景象适配区综合辨识方法。本课题力求拓展我国嫦娥卫星实测数据的应用,为深空精确定轨和精确定点软着陆提供适配区辨识方面的理论指导。

结项摘要

课题以深空天体视觉/无线电融合定位与定轨为背景,基于嫦娥任务真实图象和轨道数据,并结合卫星轨道和地面测控约束,采用将模式分类与多属性决策相融合的基本策略进行月面景象区域适配性问题综合分析,力求拓展我国嫦娥卫星实测数据的应用,为深空天体光学导航和精确定点软着陆提供理论指导。 .经过前两年的研究,按照预定计划突破了月面景象适配性分析与评价中的关键技术,包括:月面匹配区可靠基准图的制备方法,基于月面成像约束的大规模阵列区域图像匹配算法,初步实现了匹配区的可靠选取,所制备基准图的匹配正确率达到98%。随着研究的深入,第三年研究逐步涉及基于深空天体景象匹配的航天器空间定位这一更深入而复杂的问题。基于月球图像数据,建立了月面图象匹配定位实验平台,实现了基于大范围月面匹配区的100m定位结果;同时在嫦娥二号飞越小行星Toutatis的光学图像上尝试有效特征的选择,以及有效匹配范围的确定。基于所提算法实现了嫦娥2号探测器在距地球700万公里外与小行星Toutatis间60m的相对定位误差,并刷新了国际上对Toutatis尺寸的测量结果。.相关成果在重要期刊与会议上发表/录用论文13篇(负责人为第一作者11篇),含SCI期刊检索4篇,EI检索8篇,其中包括天文领域权威杂志《Astronomical Journal》(IF:4.97),遥感领域权威杂志《IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing》(IF: 3.51)。申请授权国家发明专利2个,国防专利1个。连续在第四届、第五届中国卫星导航年会上获得青年优秀论文奖,并获得第七届国际发明展览会铜奖,目前被推荐参评第七届中国卫星导航年会大会优秀论文。成果受到国家探月工程总师吴伟仁院士以及欧空局(ESA)罗塞塔—菲莱探测器着陆彗星Comet 67-P项目首席科学家G.H.Schwehm教授的较高肯定。.综合以上,经过三年研究,一方面实现了适配性评价算法和月面基准图的高精度制备, 圆满完成了课题最初研究计划;另一方面,将研究内容进行深化和拓展,开展基于所提算法的月面以及小行星表面定位的应用研究,并取得了具有一定国际影响力的成果。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
面向探月卫星景象导航的局部基准图制备
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    光学精密工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卜彦龙;唐歌实;王美
  • 通讯作者:
    王美
New Insights of Asteroid 4179 Toutatis Using China Chang#39;e-2 Close Flyby Optical Measurements
利用 China Chang 对小行星 4179 Toutatis 的新见解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Astronomical Journal
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Jianfeng Cao;Songjie Hu;Cheng Yang;Chuankai Liu
  • 通讯作者:
    Chuankai Liu
Navigation of Chang’E-2 asteroid exploration mission and the minimum distance estimation during its fly-by of Toutatis
嫦娥二号小行星探测任务导航及飞越图塔蒂斯过程中的最小距离估算
  • DOI:
    10.1016/j.asr.2014.10.005
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Advances in Space Research
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Jianfeng Cao;Yong Liu;Songjie Hu;Lei Liu;Geshi Tang;Yong Huang;Peijia Li
  • 通讯作者:
    Peijia Li
Matching suitable feature construction for SAR images based on evolutionary synthesis strategy
基于进化合成策略的SAR图像匹配合适的特征构建
  • DOI:
    10.1016/j.cja.2013.07.030
  • 发表时间:
    2013-12
  • 期刊:
    Chinese Journal of Aeronautics
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Bu Yanlong;Tang Geshi;Liu Hongfu;Pan Liang
  • 通讯作者:
    Pan Liang
RelativeTrajectory Estimation during Chang#39;e-2 Probe#39;s Flyby of Asteroid Toutatis UsingDynamics
Chang期间的相对轨迹估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Yang Yang;Hai Chen;Jianfeng Cao;Hejun Yin
  • 通讯作者:
    Hejun Yin

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码