基于SAR目标识别的深度学习方法

研究了DBN和SDAE在SAR雷达目标识别领域的应用,并在此基础上提出了一种双通道单隐含层的深度学习模型—DBN-SDAE。该模型的优势在于采用双通道的单隐含层模型对图像数据进行学习,提取图像特征,避免了传统深度学习方法随着隐含层和神经元数量的增加计算复杂度增长过快的缺点;同时采用加权融合方法融合两个通道所学习的特征,既保留了数据的细节信息,又保留了数据的结构信息,一定程度上解决了特征利用不充分的问题。实验结果表明,所提方法在NN迭代次数远远小于DBN中NN的迭代次数;且在识别准确率上最高可达98.640%,较SDAE和DBN分别高0.511%和1.701%。     

基于K_L变换与SVM的硬件木马检测新方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测,旁路信号数据在空间中呈现高维分布、非线性的问题,探究在降低信号维数方面核函数的可行性,提出了一种基于K_L变换与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的硬件木马检测模型。在FPGA加密芯片中植入所设计的硬件木马进行实验,实验结果对比表明,利用主特征向量构建的SVM模型在检测占电路2%的硬件木马时,测试准确率达到了98.1%,为规模更小的木马检测提供了新思路。     

基于预测碰撞点带落角约束的导引律设计

为提高导弹导引精度,增强对落角的控制,针对带倾角运动的目标,推导了攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律。通过在偏置项中加入导弹-目标的相对运动状态,实现对带倾角运动目标指定角度攻击;考虑到导弹带落角约束攻击运动目标时传统剩余飞行时间估计精度不高的问题,通过对弹目碰撞点的预测,在推导的导引律基础上设计了基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法。仿真结果表明:在不同的落角约束下,设计的基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法估计精准;推导的攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律攻击精度高,对落角控制强,过载分布合理。     

一种自适应变结构交互式多模型算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。     

基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法

针对主流方法对弱小目标识别效率低的问题,提出了一种基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法。基于可变卷积思想改进特征提取主干网络,实现在少量数据上达到和普通卷积在大量数据上相等的学习能力。设计一种Soft-NMS共同作用的方法降低多目标重叠容易出现的漏检问题。通过在公开数据集PASCAL VOC和实测弱小目标数据集上的实验表明,所提算法实现小样本条件下对实测弱小目标的检测与识别,且与原始方法相比性能有显著提高,在公开数据集上较原算法提高了5.5%,在实测数据集上较原算法提高了8.3%。     

基于ISM的战略级弹药订购因素分析

订购因素分析是实施战略级弹药订购亟需解决的关键性问题,为详细而准确地筹划、建设和运用弹药资源,实现合理的弹药储备规模、储备结构以进行精准弹药保障具备重大意义。在弹药订购目标分析的基础上,从顶层设计、需求来源、弹药后勤能力、生产能力储备、订购经济效益、弹药保障效能等6个方面出发,构建由16个因素组成的弹药订购决策影响因素体系,利用解释结构模型对影响因素进行分析,得到了战略任务、经费投入、储存能力、生产能力4个弹药订购关键影响因素,为战略级弹药订购工作改进提供基础。     

基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型

空中红外小目标在目标检测、目标追踪等军事领域有较高的应用价值,但是其获取成本高昂。在WGAN模型中引入降噪算法改善生成图像质量,同时改进Wasserstein距离惩罚项,提出了一种基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型（IST-WGAN）,在自建空中红外小目标数据集上训练模型,模型生成的红外图像通过主观判别、FID分值和小目标检测算法验证。结果表明,所提模型能够生成有效的红外小目标样本。     

焊缝缺陷三维成像及亚像素定量方法研究

为实现工业设备中焊缝结构内部缺陷准确地定量分析,针对构造缺陷三维重构模型时缺陷图谱的过分割和欠分割导致定量分析不够精确的问题,提出了一种基于图谱颜色分割的新算法。利用该算法处理缺陷切片并进行三维重构获取其长度,应用Canny算子与三次样条插值法结合获取缺陷亚像素边缘,基于缺陷区域连通标记算法和累加法可获取缺陷面积和体积的方法。研究结果表明：与实际数据对比,未焊透、未熔合、夹渣缺陷重构的长度误差分别为8.18%、5%、9.62%,基于此对分割缺陷的亚像素边缘内连通域进行标记以准确地获取其面积及体积。该方法能够在不破坏焊缝结构的情况下即时获取焊缝内部缺陷的形貌并对其进行精准且全面的定量分析。     

采用模块化阵列的涡流探伤检测

针对工业领域的金属无损探伤中常常存在一些复杂部位,难以采用常规检测手段进行检测的问题,提出了一种优化探头结构的方法。将模块化理念引入涡流探伤中,设计并开发了一种模块化的涡流探伤系统。该涡流探伤系统将现有的互感式探头结构与电桥式探头结构相结合,结合2种结构各自的优势,以探头线圈上的感应电压值为缺陷检测的特征量,通过单片机将数据传输至以LabVIEW软件搭建的上位机并进行特征显示。测试结果表明,该系统能够检测到缺陷位置产生的感应电压值与无缺陷位置感应电压值的不同,验证了该设计的可行性,能够对金属表面缺陷进行高灵敏度的检测,实现了有效地判断金属材料缺陷位置的目的。     

机器视觉的战场适应性研究

为研究机器视觉的战场适应性,分析了战场环境中不确定性因素对军事目标机器视觉探测的影响.研究针对Faster R-CNN、YOLOv4和CenterNet 3种目标检测模型,利用样本数据充分训练,确保检测模型有足够高的检测效率.随后,在检测数据中引人不确定性因素,包括目标特性和背景的不确定性.分析表明:不确定性因素的引人...