基于空时内插的机载双基地雷达杂波抑制方法

针对机载双基地雷达下视环境下非均匀地杂波的抑制问题,首先论述了抑制双基地机载雷达非均匀杂波的内插变换类空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)方法。然后在此基础上,提出了一种改进的空时二维内插变换方法(improved space time interpolation transfor-mation,ImSTINT)。该方法将训练样本的杂波子空间映射到单基地地基雷达的杂波子空间中,减少了变换后杂波子空间的自由度。仿真表明该方法比传统的内插变换类方法的杂波抑制性能好,且具有较强的稳健性和较少的样本量需求。     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。     

约束总体最小二乘空间配准算法

相对于单个雷达而言,组网雷达能显著提高其融合系统的性能,但是在随机误差较大情况下,由于空间配准精度往往较低,其融合性能会显著下降.在忽略模型线性化误差的情况下,分析出这一缺点出现的原因是量测方程的系数矩阵中存在误差,进而利用系数矩阵误差存在统计相关性的特点,提出一种基于地心地固坐标系(ECEF)的约束总体最小二乘算法进...     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

太空信息支援指挥控制支持平台构建初探

针对当前太空信息支援指挥控制存在的诸如缺少统一平台进行需求综合、数据汇集和融合处理,各类数据和产品分散管理,分头为用户提供信息保障服务等现实问题,本文对太空信息支援指挥控制相关问题进行了研究,构建了太空信息支援指挥控制任务模型,并对太空信息支援指挥控制任务进行了分析。按照系统结构设计的思想,从太空信息资源提供者、太空信息资源使用者和太空信息系统管理者三个角度提出了太空信息支援指挥控制支持平台的功能需求;研究了太空信息支援指挥控制支持平台的系统组成,并按照"资源+服务+应用"的设计原则构建底层可共用基础平台,中间层提供支撑软件集成,上层面向各级各类用户系统的支持平台技术架构和相应物理架构,解决了指挥控制支持平台"建什么、怎么建"的关键问题,可为太空信息支援指挥控制支持平台设计提供理论参考。     

浅析日本太空安全战略

近年来,日本将太空安全视为国家太空战略的首要事项,不断加强太空安全能力建设。成立宇宙作战部队之后,太空安全战略向备战太空走向明显。本文分析了日本太空安全战略由“和平利用”到“保守防御”型再到“攻防兼备”型的演变过程,通过对《宇宙基本法》《宇宙基本计划》《国家安全战略》《日美防卫合作指针》等文件内容进行研判,得出日本太空安全战略具有致力于太空军事利用、构建日美太空同盟和发挥国际太空规则话语权三个特点。     

【邀请论文】特朗普政府太空防卫战略调整的动因、特点与影响

面对太空领域变化的安全环境和自身实力的相对衰弱,特朗普政府对美国的太空防卫战略进行了重大调整。相比奥巴马政府的太空防卫战略,特朗普政府明确将太空作为新型作战域,加快天军建设,并以中俄为主要对手,联合盟友构建军民一体、内外联动的太空防卫体系。本文认为,特朗普政府对于太空防卫战略的调整凸显了美国欲加快太空武器化、谋求外空绝对军事力量优势的霸权企图。但这无疑会加剧目前愈演愈烈的太空“安全困境”,将更多国家拉入“太空军备竞赛”的恶性循环中,对国际太空安全和全球战略稳定带来消极影响。展望拜登政府的太空防卫政策,其军事色彩会略微下降,但也将更重视技术积累和太空的开发利用。     

未来30年太空安全发展趋势及影响

“太空安全战略”专题编者按 组稿专家：杨乐平（国防科技大学空天科学学院教授、博士生导师） 近年来,以美国重建太空司令部与天军独立为标志,国际太空领域战略竞争与军事对抗日益加剧,太空前所未有地应用于军事与安全,太空安全也受到了前所未有的挑战。为了解未来太空安全发展和主要国家太空安全战略动向,深化太空安全战略研究,《国防科技》编辑部于2021年6月启动“太空安全战略”专题征文活动,国内相关学者积极投稿,经专家遴选,本期发表入选稿件6篇。来稿内容涵盖未来30年太空安全发展预测、美国太空安全最新发展、俄罗斯太空安全政策、欧盟太空安全政策、日本太空安全战略以及印度太空力量发展等主题,较为全面地反映了当前国际太空安全领域的最新发展与战略动向。从长远看,随着地球以外人类活动的增加、太空新经济蓬勃发展和太空创造财富规模不断扩大,水平大幅提升,太空将超越陆、海、空成为国家安全最重要的领域。从这个意义上讲,太空安全战略研究学术价值与影响较大,值得高度关注。     

Visual SLAM in dynamic environments based on object detection

A great number of visual simultaneous localization and mapping (VSLAM) systems need to assume static features in the environment. However, moving objects can vastly impair the performance of a VSLAM system which relies on the static-world assumption. To cope with this challenging topic, a real-time and robust VSLAM system based on ORB-SLAM2 for dynamic environments was proposed. To reduce the influence of dynamic content, we incorporate the deep-learning-based object detection method in the visual odometry, then the dynamic object probability model is added to raise the efficiency of object detection deep neural network and enhance the real-time performance of our system. Experiment with both on the TUM and KITTI benchmark dataset, as well as in a real-world environment, the results clarify that our method can significantly reduce the tracking error or drift, enhance the robustness, accuracy and stability of the VSLAM system in dynamic scenes.     

基于组合媒质通道模型的地下目标成像

由于电磁波在穿越不同介质时会出现折射现象,因此在地下目标成像过程中,电磁波信号穿越从雷达到地下目标的组合通道的路径不是直线而是折线,此时利用常规的自由空间中的合成孔径成像方法已经不能对目标进行成像。基于电磁波的传播规律和地层有耗媒质的特性,提出了电磁波传输的组合通道模型,并将其应用到地下目标成像中。通过仿真比较可以看出,使用组合通道模型对地下目标成像效果有明显的改善,组合通道模型适用于对分层土壤中的地下目标成像。