低慢小无人机对军事区域的安全威胁及其应对方法

低慢小无人机具有小型化、红外与雷达暴露征候小、飞行高度低、飞行轨迹不定以及购买使用几乎无门槛等特征,给当前全球军事区域和军事行动安全带来了新的挑战。本文首先分析了世界主要国家对低慢小无人机的界定、国内外管控情况和相关威胁事件;然后,从低慢小无人机的侦察袭击能力、军事区域现有安防措施和低慢小无人机对军事区域进行侦察的相关案例入手,讨论了低慢小无人机对军事区域的侦察袭击的威胁;最后从政策制度、营区部署与隐蔽伪装以及反制措施配置三方面对军事区域防低慢小无人机侦察袭击的手段与措施进行了分析和研究,重点就机动性、经济性、技术难度、可操作性、反应速度、打击效果、能否对抗集群目标以及适用场合等方面对当前各种反无人机的干扰、驱离、毁坏措施进行了对比。     

基于RBF神经网络的背景估计及红外小目标检测

利用RBF神经网络的函数逼近特性,得到了一种红外图像背景估计算法,进而提出了一种检测红外小目标的方法。利用有目标和没有目标的真实红外图像对此算法进行检测,背景估计效果理想,小目标检测效果理想,证明该算法是可行有效的。     

基于Focal Loss的多特征融合地物小目标检测

针对无人机影像中地物车辆目标占整体像素不超过0.4％的小目标检测效果差的问题,在融合FPN结构的Faster R-CNN(FFRCNN)网络基础上,提出一种改进算法——FM-FFRCNN.利用Resnet-50网络进行特征提取,并联多个卷积核进行卷积操作实现多特征融合,达到扩大感受野的效果,并通过检测模块进行回归与分类...     

“低慢小”无人机雷达探测研究与展望

小型无人机的雷达截面较小,对它实施远距离探测难度较大,且环境因素和误报问题也会影响雷达探测的表现。然而,雷达探测仍是最前沿的无人机探测技术之一。探讨无人机雷达探测系统在探测和追踪无人机方面的应用和挑战。介绍无人机雷达探测系统的基本原理和研究热点,详细分析无人机雷达探测系统在探测和追踪无人机方面的效果以及遇到的性能和技术上的挑战。未来的研究可以使用合成孔径雷达和集成多个传感器的方法来进一步提高雷达探测系统的探测性能并减少误报数量。同时,机器学习和人工智能技术的应用也可能有助于提高探测精度,使雷达系统适应不同的环境和目标。     

具有节点失效的网络可靠度的信息交互算法

提出了一种用于计算具有节点失效的网络可靠度的新计算方法。该算法依据不交化代数及协同计算的思想,采用节点信息义互的方法直接获得网络的不交化最小路集。算法简便易行,具有分布计算的特点,为大型网络系统的可靠性度计算提供了一种新的途径。     

基于多项式设计法的小推力轨迹设计

形状逼近法是小推力轨迹设计中的一种有效方法,然而现有的方法大都假定运动轨迹为某一特定的形状,而且没有考虑推力加速度的约束限制。针对小推力轨道交会问题,提出一种基于多项式的轨迹设计方法。结合极坐标系,建立基于多项式的三自由度轨迹运动模型,将轨迹设计问题转化为求解多项式的系数问题;根据运动模型推导轨迹的动力学特性,建立约束方程,并以消耗燃料最少作为性能指标,采用序列二次规划的方法对多项式的系数进行寻优计算。该方法不仅能求解多个形状设计参数不确定性问题,而且还能满足推力加速度的约束限制。仿真验证了该方法的正确性和可用性,该方法可为任务设计初步阶段的轨迹设计和燃料消耗预估提供一定的技术参考。     

反“低慢小”无人机红外检测方法研究

针对“低慢小”无人机的空中威胁,各国均大力投入反无人机技术研究,提出了一种基于密度-距离空间的红外单帧检测新方法。利用红外小目标在有限的区域内拥有比邻近区域更高的灰度值特点,提出密度与距离概念,建立密度距离空间。通过等效目标的定位方法将不规则的目标区域转换成规则的几何图形来获得准确的目标位置。实验结果表明：密度-距离检测算法在复杂背景下具有更好的检测性能和鲁棒性,当目标明显且存在连续背景杂波时AUC值接近于1;平均每帧的检测时间为0.021 2 s,同时兼顾了检测精度和检测速度。该算法不受无人机自身尺寸和形状变化的影响,具有较强的适应能力,适合多种背景下的单帧红外小目标检测。     

国企“安全之殇”

3月28日14时30分许,华晋焦煤有限责任公司王家岭煤矿发生透水事故。这一事故发生在一个知名的大型国有企业,原本频发于小煤矿的矿难事故的转移,引发了世人对安全生产的深度思考。请看王家岭透水事故调查——     

不相容矩阵方程AXB=D的反中心对称迭代解

研究了不相容矩阵方程AXB=D的反中心对称最佳逼近解,基于经典共轭梯度法思想,构造了求解这一问题的迭代算法,证明了该算法的有限终止性并给出了该方法的误差估计,最后利用具体的数值例子验证了算法的有效可行性。