侦察图像压缩高速攻击型无人机自由度PID控制


       为了减少图像数据的存储空间并高质量恢复侦察目标区域,提出了一种基于感兴趣区域分割压缩重构的新方法.首先,利用侦察目标具有规则性的特点,识别提取出感兴趣区域.然后,采用基于区域的分割算法将原图像分割成感兴趣区域(ROI)和背景区域(BG).最后,选用基于小波变换的压缩方法,采用多级树集合分裂算法(SPIHT)嵌入式编码对分割开的ROI和BG用不同的编码比特率进行编码压缩.仿真试验证明,在同样环境下,采用本文提出的算法,感兴趣区的压缩效果比较好,恢复后图像更符合人眼视觉特性.和其他算法的处理结果比较,本文算法的图像峰值信噪比有所提高,很好地解决了高压缩比和目标图像质量之间的矛盾。

       高速攻击型无人机的飞行控制系统需要具有最佳的指令跟踪性能、干扰抑制性能和鲁棒性,而传统单自由度PID控制技术只有1组PID参数,无法同时满足上述设计要求,针对这一问题,采用给定值滤波器型二自由度微分先行PID控制技术.通过利用基于改进的粒子群优化算法的H∞参数整定方法进行微分先行PID控制器设计,保证系统“干扰抑制性能及鲁棒性最佳”,通过调节二自由度化系数(给定值滤波器设计),确保系统“指令跟踪性能最佳”.以俯仰控制回路设计为例,经仿真与对比研究,结果表明,该控制技术克服了单自由度PID控制技术的不足,控制回路的控制品质满足设计要求。

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