基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别

近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗扰识别面临的主要问题进行了分析;其次,对所提方法涉及的理论背景进行了研究;然后,对所提无人机编队类型抗扰识别算法进行了详细阐述;最后以带有噪声的菱形无人机编队的位置坐标作为输入数据,使用所提方法进行仿真实验,仿真实验结果表明,以参数均方误差作为队形识别的准确度指标,所提方法可将均方误差由45.1降低至0.46,显著提高了无人机机群特征聚类的精度与鲁棒性,证明了所提方法在小样本数据无人机编队类型抗扰识别问题上的有效性。     

对海目标识别中舰载预警直升机引导舰载无人机的方法及阵位配置

针对水面舰艇编队对海攻击时的目标识别需求,提出了舰载预警直升机引导舰载无人机实施对海目标识别的协同样式。从引导识别的基本过程入手,建立了舰载无人机占领预定识别阵位的运动要素计算模型;基于以最短时间到达预定识别阵位的要求,建立了舰载无人机目标识别时,相对舰载预警直升机阵位配置的拟合模型,并针对舰载无人机识别时的反应时间和识别距离,建立了舰载无人机阵位配置的修正模型,为水面舰艇编队对海攻击中的目标识别提供了新手段。     

反无人机视觉检测与跟踪技术进展分析

为应对无人机“黑飞”“滥飞”等对国防和公共安全造成的巨大威胁,反无人机技术研究成为当前迫切的现实需求。首先,对比分析雷达、无线电、声音、机器视觉4类典型的反无人机检测技术;其次,重点针对反无人机的视觉检测与跟踪技术,从目标检测、无人机识别、无人机跟踪等角度,详细分析视觉检测与跟踪关键技术的优势与不足,以及各项技术在反无人机检测跟踪中的应用情况及改进策略;最后,探讨应用中较为突出的检测精度、跟踪遮挡、实时性、数据集收集标准、多技术融合5个方面问题和发展趋势,为相关技术研究提供参考。     

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...     

低空无人机实时探测的GCB-YOLOv5s算法

为应对无人机“黑飞”“滥飞”带来的安全威胁,迫切需要对无人机进行有效的实时探测与识别。然而由于低空无人机的灵活性、微小型化及多干扰因素等原因,传统的雷达探测等方法表现不佳。为此,基于机器视觉探测,提出了一种低空无人机实时探测的GCB-YOLOv5s算法。该算法针对经典YOLOv5算法运算速度难以满足高清实时处理的问题,使用轻量级GhostNet网络取代了YOLOv5骨干网络中的卷积运算,简化网络结构,大幅提高了计算速度;并且通过引入CA注意力机制,以及使用BiFPN双向加权特征金字塔替换颈部的PANet结构,在网络结构简化的基础上提升检测准确性。通过现地拍摄无人机在建筑、云层、树木、阴暗等不同复杂背景下的飞行姿态,结合公开数据集,对算法进行训练和测试实验。实验结果表明,GCB-YOLOv5s在参数量和浮点数计算量上均减少了近40%,且可达96.7%的精确率、96.4%的召回率和97.5%的平均精度。     

基于TensorFlow的四旋翼无人机着陆地标识别

针对多旋翼无人机在无人干预情况下的自主着陆问题,提出一种基于迁移学习的地面标识图像检测方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,使用迁移学习技术在地面标识数据集上重新训练Inception-v3模型以构建新的地面标识识别模型.以四旋翼无人机为例,将其拍摄的着陆坪图片与其他地面标识图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数.实验结果表明,基于迁移学习的四旋翼无人机着陆地标识别比直接基于In-ception-v3模型的识别效果要好得多,在仅有数千张训练图片的情况下,测试准确率超过90％.在Windows下训练、测试的模型可移植到树莓派3B上,完成了基于Python和TensorFlow开发的程序在不同操作系统下运行的验证工作.     

多无人机协作侦察中的车辆再识别

在多无人机协作侦察中,匹配识别不同无人机侦察发现的装甲车辆,属于车辆再识别任务。近年来,车辆再识别技术在智能交通领域得到了快速发展,但是该技术尚未在军事领域得到充分的关注和应用。本文围绕该技术的发展和军事应用展开研究,一方面,从数据集、特征表示、注意力学习、度量学习、属性学习等方面对民用车辆再识别技术进展进行综述,分析总结了现有技术的优点和劣势,提出了有待深入探索的研究方向;另一方面,以多无人机协作侦察任务为背景,探讨分析了车辆再识别在其中的作战运用方式,并针对战场上存在的计算资源有限、环境复杂多变等因素导致车辆再识别性能下降问题,提出了可能的解决思路。本文研究可为车辆再识别技术在多无人机协作侦察中的应用提供前瞻性参考。     

防务

印军多款无人机接连试飞成功印版全球鹰横空出世"白肩雕""鲁斯特姆"等多款印度产军用无人机日前接连试飞成功。其中,"蟠螭"的最大飞行速度185千米/小时,实用升限可达3600米。"鲁斯特姆2"长航时无人机因机头形状和机翼与美国"全球鹰"颇为相似而被称为"全邦鹰"。该无人机能在9000米高空持续飞行24小时,可配装合成孔径雷达、海上监视雷达、通信和电子情报侦察设备、光电/红外传感器设备等,用来执行侦察、目标识别等任务。     

集群式电子战无人机的OODA作战环分析与建模

采用定性分析的方法研究了分布式电子战无人机、分布式认知电子战无人机及"蜂群"电子战无人机的OODA作战环流程,分析了智能技术对于电子战无人机作战效能的巨大提升;采用定量分析的方法分别建立了分布式电子战无人机、分布式认知电子战无人机及"蜂群"电子战无人机的OODA作战环平均时间模型,给出了一种集群无人机OODA作战环的度量方法,分析了这3种模型的异同。     

反无人机蜂群体系组织方法

凭借侦察攻击、规模作战、灵活重组以及低成本的有效优势,无人机“蜂群战术”已快速进入多国军事研究机构视野,成为颠覆未来战场模式的关键技术之一。面对无人机以及无人机“蜂群战术”带来的现实威胁,反无人机蜂群已成为各军事强国竞相发展的关键技术。参考美国、北约等军事强国与军事集团开展的反无人机/蜂群战略研究,从反无人机蜂群技术应用基点、应用流程等角度对反无人机蜂群体系组织方法进行论证,提出组织方法建议。所做工作对开展多种反无人机蜂群武器集成试验与训练,提高反无人机蜂群应对能力具有一定参考价值。     

可变形倾转四旋翼无人机设计与飞行验证

随着无人机平台技术的发展,新构型无人机设计成为国内外研究的热点。针对四旋翼无人机欠驱动、航时短等问题,提出了一种新型具有自适应折叠机翼的倾转四旋翼无人机平台设计方法。首先,介绍了当前国内外小型垂直起降无人机的研究进展;其次,详细介绍了该型无人机的总体和结构设计;然后,基于牛顿-欧拉法和典型的级联反馈控制方法对该无人平台开展建模和控制方法研究,并基于计算流体力学方法模拟和分析了该无人机的气动特性。最后,通过搭建原理样机、开展飞行试验,验证了该型无人机作为一种新型快速垂直起降平台的可行性和优势。结果表明,该平台的最大飞行速度和航时分别可达36 m/s与25 min。提出的设计方法对未来的新型垂直起降无人机设计具有借鉴意义。     

固定翼无人机群的集群和避障控制

针对传统的集群控制算法需要获取通信范围内相邻质点的位置和速度信息才能够计算控制量的问题,提出一种新的无须获得相邻无人机速度的六自由度固定翼无人机群的集群和避障控制方法。将通信范围内的无人机均视为障碍物,采用统一的计算方法获得控制量,并且证明了算法的稳定性。通过建立六自由度无人机线性化控制模型,将改进的质点集群算法应用于无人机群控制系统中,将无人机控制设计成六自由度无人机的跟踪回路和质点无人机的导引回路,并证明通过选取合适的跟踪回路控制参数,确保整个无人机集群控制是稳定的。通过六自由度无人机编队仿真验证了所提算法的有效性。     

多约束条件下无人机航路规划动态评价方法

针对多约束条件的无人机航路规划评价方法缺乏合理性和动态特性的问题,提出了基于无人机六自由度模型的飞行仿真动态评价方法。分析了无人机航路规划的约束条件和影响航路评价的因素,基于某型无人机六自由度飞行动力学模型和飞行控制系统模型建立了无人机飞行仿真系统模型,将航路规划与评价进行有机结合进而进行航路评价方法软件的设计,通过对无人机沿规划航路的仿真飞行参数进行动态特性分析,以更接近真实情况的仿真手段对多约束条件下的航路规划效果进行评价。结果表明,该方法形象直观的实现了对无人机规划航路的动态综合评价,满足工程需求。     

无人机蜂群通信网络电磁频谱分配问题研究

随着智能、无人技术的不断发展,无人机蜂群技术受到世界各国高度关注,而频谱资源不足和频谱管理等问题已成为制约无人机蜂群发展的重要因素。针对无人机蜂群频谱资源供求矛盾突出和蜂群无人机之间自扰互扰问题,从频域、时域、能域三个方面提出基于非合作博弈的无人机蜂群通信网络频谱分配方法。仿真结果表明,提出的无人机蜂群通信网络频谱分配方法能够有效节省频谱资源、避免蜂群无人机之间的自扰互扰,具有强抗干扰、低能耗的优势。     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

反辐射无人机及其对抗技术

针对反辐射无人机对防空作战的巨大威胁,详细阐述了反辐射无人机的发展及对抗反辐射无人机的技术方法.介绍了反辐射无人机的性能及发展装备状况,分析了它对现代防空作战的影响,通过对反辐射无人机作战的研究分析,指出了反辐射元人机的作战弱点,探讨了对抗反辐射无人机的战术技术等有效方法与手段.     

基于改进SHA-1的无人机下行链路安全通信方法

随着无人机通信技术的发展,保证传输数据的完整性、可靠性愈发关键。鉴于Hash函数单向性与唯一性的特点,将其引入无人机下行链路通信系统中,进而提出了一种基于改进SHA-1的无人机下行链路安全通信方法,该方法通过对分组后无人机待传输数据的消息摘要进行计算,实现对分组数据的认证。仿真结果表明,该方法可以对无人机待传输数据进行有效认证,并且提高了认证系统的时效性。     

无人机集群协同控制技术综述

协同控制技术作为多智能体分工合作完成任务的关键核心技术,能解决无人机集群编队、队形重构和避障避碰等问题,是无人机集群正常运作的基础。针对近几年国内外无人机集群协同控制技术的发展历程,概述3种控制结构原理及其优缺点;分析了基于3种控制结构的编队控制方法及其优缺点;从无人机集群协同编队控制技术出发,分析基于编队控制的避障方法;指出了现阶段无人机集群协同控制技术面临的瓶颈问题,并对协同控制技术的未来发展方向进行了展望,为无人机集群编队控制和避障方法研究提供一定的借鉴。     

系留多旋翼无人机及其军事应用

为解决多旋翼无人机无法长时留空的问题,可以通过系留综合缆绳将多旋翼无人机和地面站组合起来,构成一种新型无人机系统——系留多旋翼无人机。本文梳理了多旋翼无人机的发展历程,采取对比分析的方法总结了系留多旋翼无人机的系统组成和应用特点,对多旋翼无人机在战术通信保障、军事侦察监控、电子干扰与防护3个方面的军事应用前景进行了分析。     

有人机/无人机协同效果评估模型设计

针对目前有人机/无人机协同效果评估缺乏科学方法的现状,在确定了有人机/无人机指控体系结构的基础上,给出了一种新的基于复杂网络的有人机/无人机协同作战网络模型描述方法,进而生成了一种有人机/无人机协同作战协同效果评估模型,并运用该模型对有人机/无人机协同作战网络拓扑模型进行了协同效果评估.