Fast-armored target detection based on multi-scale representation and guided anchor

Focused on the task of fast and accurate armored target detection in ground battlefield, a detection method based on multi-scale representation network (MS-RN) and shape-fixed Guided Anchor (SF-GA) scheme is proposed. Firstly, considering the large-scale variation and camouflage of armored target, a new MS-RN integrating contextual information in battlefield environment is designed. The MS-RN extracts deep features from templates with different scales and strengthens the detection ability of small targets. Armored targets of different sizes are detected on different representation features. Secondly, aiming at the accuracy and real-time detection requirements, improved shape-fixed Guided Anchor is used on feature maps of different scales to recommend regions of interests (ROIs). Different from sliding or random anchor, the SF-GA can filter out 80% of the regions while still improving the recall. A special detection dataset for armored target, named Armored Target Dataset (ARTD), is constructed, based on which the comparable experiments with state-of-art detection methods are conducted. Experimental results show that the proposed method achieves outstanding performance in detection accuracy and efficiency, especially when small armored targets are involved.     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集；以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征；输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

超声激励条件下微裂纹生热的有限元分析及试验研究

为解决现行装甲装备裂纹检测手段效率低、输出结果不直观等问题,将超声红外热波检测技术引入装甲装备零部件缺陷鉴定环节。针对装甲板等平板类结构的厚度特点,建立了厚度9～13121m的含微裂纹铝合金平板试件有限元分析模型,通过不同厚度试件微裂纹生热及裂纹面相对运动频谱的对比,揭示了微裂纹生热机理及其与试件厚度之间的关系。最后,通过试验验证了采用有限元分析的可行性。     

仿真信号模糊一致性分析与风险评估方法

为了完善基于置信区间的仿真信号一致性分析方法,考虑了置信区间与接收区间的长度匹配问题,定义来最佳样本容量,并在此基础上提出了基于D-S证据理论的仿真信号模糊一致性分析方法。同时为了对信号仿真模型的风险进行定量评估,建立了信号仿真模型风险系数函数,得到多参数仿真信号风险系数向量,以此给决策者和/或仿真用户提供决策支持。最后,用水中兵器仿真试验中水中目标辐射噪声仿真的应用实例加以说明。     

装甲车辆驾驶动作模糊模式识别研究

针对装甲车辆驾驶技能等级评判系统中,如何将驾驶训练过程中采集的驾驶动作数据还原成实际驾驶操作动作的瓶颈问题,采用模糊模式识别的方法,实现了对无限长待识序列数据的识别,并通过对实车采集数据的分析,验证了识别的有效性和准确性。     

数字化装甲装备基本作战单元整体性能试验需求分析

数字化装甲装备基本作战单元整体性能试验,是数字化部队建设进程中常规武器装备试验所面临的一个现实而紧迫的新课题。从分析数字化装甲装备基本作战单元典型使命任务和功能需求入手,提出数字化装甲装备基本作战单元整体性能试验需要重点关注的问题:地面突击能力与所担负任务的匹配;建制内各装备的远程机动能力的匹配;野战防护能力与典型作战任务、火力威胁的匹配。指出主要试验内容为通信联通性能试验、指挥控制性能试验、协同打击性能试验和使用性能试验。为整体性能评估指标体系构建和整体性能试验设计奠定了基础。     

灵巧弹药半实物仿真系统及模型

针对灵巧弹药在现代战争中的地位,论述了半实物仿真系统在灵巧弹药研制中的作用以及系统组成和工作原理,并针对现有EFPM3003三轴电动转台伺服控制系统进行数学模型简化研究,然后用MATLAB对简化模型给出了响应曲线和误差曲线,并对仿真结果进行了分析,结果表明所建立的数学模型是可行的,可适用于灵巧弹药的动态计算机仿真实验。     

多值直觉模糊熵及其应用

给出了多值直觉模糊熵的计算方法,并揭示了多值直觉模糊熵的若干重要性质,通过求解一个雷达目标识别的实例更清晰地表述多值直觉模糊集的优势或特点。实践表明,多值直觉模糊集是对直觉模糊集一种有效扩展,这种扩展有助于对实际问题进行描述和求解。     

改进的AHP法在装甲分队火力运用评估中的应用

针对评估对象的模糊性和不确定性,对层次分析法进行了改进,并提出了基于改进的层次分析法的装甲分队火力运用评估模型。在层次分析法基础上引入模糊集,并结合模糊评判,对装甲分队火力运用的能力进行了评估。结果表明,采用该方法进行的评估,有效避免了使用传统AHP方法构建判断矩阵时,专家对各标度间的区分把握不够准确,带来的评判误差,并取得了符合实际而又较为准确的评估结果。     

精细陶瓷在坦克装甲车辆中的应用与发展

综述了精细陶瓷在坦克装甲车辆动力装置、装甲防护装置、火力装置及腐蚀与防护等方面的应用现状与发展,阐述了制约精细陶瓷广泛应用的主要因素及解决措施,同时展望了精细陶瓷应用的发展前景。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

QFD在装甲装备质量监控分析中的应用

针对装甲装备质量监控对象不明确的问题,分析了质量功能展开(Quality Function Development,QFD)在质量监控分析中应用的可行性,提出了基于QFD的装甲装备质量监控分析方法,构建了装甲装备质量监控指标的QFD瀑布式分解模型。通过过程规划、特性规划、指标规划3个环节,确定了装甲装备储存、动用、保养、修理为质量监控的关键过程,性能及时间性为质量监控的关键特性,完好率、平均故障间隔时间、使用可用度、平均修复时间为质量监控的关键指标。     

水中目标信号的实时检测方法研究

在对目标信号及噪声背景信号的特性进行分析的基础上,依据目标信号功率主要集中在低频部分的特点,用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征,对信号滑动地进行目标检测.通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号正确的检测.     

基于部件模型的无人机系统小样本车辆目标识别方法

对地目标检测与识别是无人机系统典型任务之一,但受限于任务特殊性,往往难以获取足够的目标样本数据以实现高可靠的目标识别。为此,结合人的认知特性,提出一种基于部件模型的小样本车辆目标识别方法,可有效提高无人机感知能力。采用视觉显著性检测与物体性检测相结合的检测方法,提取目标可能区域;采用基于图论的GrabCut方法与最大类间方差法相结合的分割方法,分割目标并提取目标内部件;采用基于概率图模型的部件识别方法,通过将部件轮廓稀疏表示为条件随机场,并进行概率推理实现部件识别;采用基于贝叶斯的目标识别方法完成目标是否为车辆的判断。通过无人机拍摄的车辆图像验证表明,算法可在样本较少、光照变化、存在遮挡等情况下,以较高准确率检测并识别出车辆目标,同时识别算法具有一定可解释性。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

陶瓷基复合装甲防12.7mm穿甲燃烧弹的靶试研究（Ⅱ）

基于对材料特性和防弹机理的认识,设计了由（SiC＋Si）陶瓷、616装甲钢和高强PE材料构成的陶瓷基复合靶板,靶板防护面密度为118 kg/m2,尺寸为500 mm×500 mm×25 mm。利用现役12.7 mm穿甲燃烧弹考核靶板在6发弹打击下的防护能力,检验靶板设计思路。结果表明：靶板结构是可行的,可防住V25为818 m/s的现役12.7 mm穿甲燃烧弹。     

一种基于三角面元的目标RCS实用计算方法

提出一种计算复杂目标高频区RCS的实用方法。首先采用3DStudioMax对装甲车进行三角面元模拟,然后运用路德维格积分[1]和物理绕射理论(PTD)计算目标的雷达散射截面积,通过对方柱RCS的计算,验证了所提方法的有效性,最后给出了C波段和X波段不同极化的装甲车和坦克RCS的方位分布图。     

两栖装甲车辆车体应力试验分析

针对两栖装甲车辆装甲板裂纹现象,设计了表面应力测试试验.通过对某型两栖装甲车辆进行试验,并对采集的数据处理分析,获得了车体裂纹频发位置的主应力分布,验证了装甲板表面主应力是导致产生裂纹的主要因素,为解决裂纹问题提供了理论依据.     

模糊决策融合的红外弱小目标序列检测

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,重点研究序列关联检测算法.在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法.基于贝叶斯最小风险准则建立分布式决策模糊融合方法,有效融合单帧检测的结果,提高序列检测算法的性能.实测数据的实验结果验证了基于贝叶斯最小风险准则的分布式决策模糊融合方法的可行性和有效性.     

红外传感器目标跟踪算法

对红外传感器目标跟踪进行了系统的阐述 ,包括航迹起始、已知目标强度分布模型时的红外目标跟踪 ,对目标质心伪测量的红外目标跟踪 ,基于质心及质心偏移测量的红外目标跟踪 ,红外传感器的目标机动检测、利用图像分割和目标特征的红外目标跟踪 ,图像相关算法和 Kalman滤波的红外目标跟踪 ,简化充分统计量的红外目标跟踪 ,修正球坐标系 (MSC)的红外目标跟踪、利用主客观知识的红外跟踪 ,红外传感器的微弱信号检测与跟踪以及红外传感器检测 -跟踪的联合优化等研究具有一定的参考意义