基于磁导率法的零部件硬度电磁无损检测技术研究

传统的机械压痕法虽能测量火炮零部件的硬度,但对其表面有损害,且某些零部件工作面并不允许使用打点测量方式．为解决这一问题,基于硬度与材料磁导率之间的对应关系,设计了一种硬度电磁无损检测系统,采用DDS技术实现参数可控的正弦信号源,以满足磁导率测试所需的激励条件．为了提高检测灵敏度,利用交流电桥拾取由硬度变化引起的检测线圈和参考线圈电压差分信号,并进一步在调理电路中采用正交锁相放大技术对这一微弱信号进行放大和噪声抑制．硬度试验结果表明,该系统能以无损的检测方式有效地区分零部件的硬度值,为火炮定型试验中的硬度测量提供了新途径．     

无人机航迹规划中动态威胁评估方法

无人机利用动态威胁评估方法可以对航迹中的动态威胁等级进行评估,然后根据评估结果制定相应的规避策略完成规避动作。针对无人机航迹规划中动态威胁的规避问题,提出了基于模糊离散动态贝叶斯网络的动态威胁评估方法。基于模糊分类的信息处理技术可以处理部分连续观测值问题,基于动态贝叶斯网络的推理技术能利用先验信息和离散的证据信息进行不确定性推理,最后推理评估得到动态威胁等级。仿真结果表明,该评估方法在处理时序上不确定性问题具有较强的优势以及很好的鲁棒性。     

基于前方交会的无人机对目标定位方法

针对目前无人机基于前方交会对目标定位精确度低,提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。对所有航摄影像进行特征匹配,得到影像间关系。提出航线定向与坐标系建立法,来实现像空间辅助坐标系的自动建立。提出了基于图像变换关系的前方交会法,来实现目标点的三维定位。实验结果表明该方法能够自动解算航向,并且定位精准度较高。     

基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。     

基于WindowsCE的嵌入式漏磁检测仪ADC驱动程序设计

描述了基于WindowsCE的嵌入式漏磁检测仪总体结构设计,介绍了WindowsCE下设备驱动程序模型,并结合$3C2440A处理器的ADC驱动程序设计,详细阐述了基于Windows的流接口驱动程序的设计方法。实验结果表明：利用该方法设计的ADC驱动程序高效可靠,可以为开发类似设备驱动程序提供参考。     

基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法

针对线目标的多无人机协同侦察航迹时间代价较大、算法收敛较慢等问题,提出了一种基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法.在考虑目标属性及任务要求的基础上,建立了基于时间代价的航迹模型.引入集中一体化方法,对标准遗传算法的编码方式进行了优化,保证了所有目标均被侦察一次,且无重复侦察.在种群迭代中对交叉操作和变异操作进行了改进,有效提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可求解得到具有最小时间代价的任务航迹,且收敛速度较快.     

无人机任务规划约束空间建模

针对当前无人机任务规划没有充分考虑各规划要素的影响,导致其约束空间建模不够完善的问题,建立了战场威胁模型、链路通视模型、载荷成像模型以及无人机性能模型,系统性分析了各类约束模型与任务规划之间的耦合关系,使得约束空间模型更加完善且更符合真实战场环境。结合相应的航迹规划算法,可制定出满足飞行安全要求以及侦察要求的任务方案。     

无人机在电子战中的作用

现代战争是高技术的信息战、电子战。无人机是一种无人驾驶飞行器,由于其具有隐蔽性好、造价低廉、机动灵活、不惧伤亡等特点,在未来的电子战中,无人机可用于现代战争中的战场侦察、电子干扰、电子辐射等电子战的各个环节。随着无人机技术的不断发展,无人机在现代战争中必将起到越来越重要的作用。