【专题】基于深度学习及FPGA的装备目标检测研究

本文应用深度学习技术实现海天背景下基于可见光、红外方式成像的舰船及角反、烟幕干扰的目标检测,这也是反舰导弹作战使用的关键技术之一。采集的可见光与红外成像目标检测数据集涵盖实施典型干扰下的态势场景,贴近实战;结合四种不同的目标检测机制,选取YOLOV3、Faster R-CNN、SSD及CenterNet四种典型模型分别进行训练与验证,通过对比分析进一步提高弱小目标、复杂干扰态势的的检测,可以实现端到端的高精度装备目标检测模型。在确保精度的前提下基于现场可编程门阵列（FPGA）进行软硬件协同设计,通过对比分析选定基于Vitis AI的实施方案,经过模型的量化、编译与优化,可在保证检测效率的前提下快速实现模型的小型化部署,便于进行装备移植。研究结果表明,该研究内容可有效提高现役反舰导弹目标检测的准确率。     

Hyperspectral imaging and remote trace detection of cis-1,3,4,6-tetranitrooctahydroimidazo-[4,5 d] imidazole (BCHMX) compared with traditional explosives using laser induced fluorescence

cis-1,3,4,6-Tetranitrooctahydroimidazo-[4,5 d] imidazole (BCHMX) is an advanced energetic compound that expected to spread worldwide in the near future. Since, no approved remote detection methods were reported in current literature for this material, we performed hyper-spectral imaging and laser induced fluorescence (LIF) to a BCHMX sample under low laser fluence for determining the optimum laser wavelength used in any future BCHMX-LIF based remote detection systems. For this purpose, an experimental setup consisted of a sun spectrum lamp and hyper-spectral camera was built to illuminate and image white powder samples of BCHMX in comparison with the traditional explosives, HMX (1,3,5,7-tetranitro-1,3,5,7-tetraazacyclooctane), RDX (1,3,5-trinitro-1,3,5-triazacyclohexane), PETN (2,2-Bis[(nitroxy)methyl]propane-1,3-diyldinitrate). The imaging reveals strong BCHMX sample absorption contrast among other samples at wavelength ranging from 400 to 410 nm. When light source was replaced by a 405 nm laser diode illuminator, a strong BCHMX sample LIF at the spectral range from 425 to 700 nm was observed under low laser fluence condition of 0.1 mJ/cm². Finally, we demonstrated successfully the ability of the 405 nm LIF and the hyperspectral imaging technique to detect finger print traces of BCHMX on white cellulose fabric from a distance of 15 m and a detection limit of 1 μg/cm².     

结合YdUaVa颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法

为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^dU^aV^a颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。     

基于局部双参数估计的SAR图像CFAR目标检测技术

提出了在背景杂波呈现Weibull分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法.从统计分析观点,推导了基于局部窗口的Weibull分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率.仿真结果表明该方法的有效性.     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

低轨移动卫星异步多用户检测算法

介绍了一种适合在低轨(LEO)星载接收机上运行、低复杂度的异步CDMA多用户检测算法,能够有效对抗强多用户干扰和大多普勒频移。基带信号通过码片滤波后以码速率采样信号作为观测信号,然后利用Kalman滤波算法对各个用户信号进行分离。状态方程综合考虑了多普勒频移、定时误差。该算法能够抵抗高达35dB的远近效应,并且对频率和定时误差不敏感。     

水平导向钻随钻地下管线探测预警系统研究

水平导向钻是当前进行非开挖市政建设施工的主流设备,为确保其施工安全,通常采用工作于地面的地下管线探测设备来掌握施工路线附近现有管线的分布状况。但由于探测原理的限制,一直存在探测盲区。本文提出一种新的解决方案,通过引进超声探测技术,将探测系统小型化并置于钻头上,形成随钻地下管线探测预警系统,实现随钻随测,当施工路线附近存在障碍管线时,向钻机操作人员实时告警。试验证明,本文提出的方案是可行有效的。     

基于规则的域间路由系统异常检测

随着Internet的爆炸性增长,域间路由系统变得越来越复杂并难以控制,许多与域间路由安全相关的事件广泛引起了人们的关注。提出一个基于规则的域间路由监测框架,其中的规则可分为常规异常检测规则和特殊异常检测规则,它们能有效用于检测异常路由和可能的攻击行为,这两种规则的不同在于特殊异常检测规则是由大量路由得到的Internet模型来定义。研究了Internet层次模型与ISP商业关系模型的构造,基于这个框架实现了一个原型系统———ISP-Health,最后给出了检测能力结果。     

基于CAN总线的储油罐液位测量系统

为解决储油罐液位测量存在的测量精度不高、价格偏高、可靠性低等问题,引入CAN总线,给出了基于CAN总线的储油罐液位测量系统的总体方案。该系统主要由监控站和现场测控单元组成,对现场测控单元的硬件设计、系统软件设计作了重点介绍。系统已初步形成样机,市场应用前景看好。