一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法.其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪.最后通过仿真试验进行比较,验证...     

GPS多天线多径抑制技术

针对小范围多天线系统中多径对各相关通道之间信噪比测量值影响的相关性,采用基于“当前统计”模型的扩展卡尔曼滤波技术得到多径信号各参数,从而消去多径信号影响。分析了多径对信噪比的影响,建立了扩展卡尔曼滤波的状态方程和观测方程。仿真表明,该方法能够有效地降低由多径引起的伪距测量误差和相位测量误差。     

融合视觉图像处理的目标识别技术在移动机器人中的应用

为了提升移动机器人的运动人体识别效果,研究利用Faster-RCNN-KF对动态人体图像进行实时跟踪,并结合Facenet-MTCNN实现跟踪对象人脸识别。运动人体跟踪检测实验和人脸识别测试结果显示,Faster-RCNN-KF算法跟踪误差仅为0.000 5 m,且跟踪响应速度和误差更正速度较快;Facenet-MTCNN目标识别算法在训练中的分类精度最高能够达到99.15%,分类中的时间延迟为0.01 s,能够有效识别跟踪对象的身份信息。研究结果表明,视觉图像处理技术能够实现人体的有效跟踪检测,并能对不同身份的跟踪对象进行人脸识别,对移动机器人跟踪与识别技术发展具有重要价值。     

单目标探测下的双红外被动测距方法

基于工程三维应用中红外探测目标信息存在误差的情形,建立了对单目标探测进行双红外被动测距的方法,并且通过单点测试验证了该方法的正确性。利用Monte Callo模拟实验法,分析了红外探测角度误差、两站点基线距离和单目标运动特征对该方法定位精度的影响。     

对装备可计量性的思考

本文在提出可计量性的定义与对可计量性理解的基础上,梳理了可计量性与装备"五性"的关系,分析了可计量性研究对计量保障的作用,以及可计量性在武器装备全系统全寿命周期中的作用,并对如何开展在研和现役武器装备的可计量性研究提供了思路。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

船舶轴频电场跟踪

针对轴频电场包络跟踪中先验信息缺失的问题,研究了船舶轴频电场跟踪对传感器阵列的基本要求,引入了一种基于最大似然选择的多初值渐进更新扩展卡尔曼滤波算法。建立船舶轴频电场包络跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶轴频电场包络进行建模;建立基于最大似然选择的多初值模型;基于轴频包络信号特征,研究了对传感器阵列排布方式的要求。仿真结果表明,利用轴频电场包络对船舶进行跟踪是可行的,要求传感器阵列至少由3个传感器组成,且3个传感器不在一条直线上;在传感器阵列满足要求的情况下,该算法可以有效解决轴频电场包络跟踪中的先验信息缺失问题,具有较高的实用价值。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题,提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型,采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解,并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正,最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明,所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。