21世纪初的制导炸弹

制导炸弹是在普通低阻航空炸弹上加装制导舱段,并改换弹翼组件而构成的精确制导武器,它集中了普通航空炸弹结构简单、价格便宜和空地导弹射程远、命中精度高的优点,是目前世界上装备、使用数量最多的一种价廉高效的空地制导武器。制导炸弹有激光制导、电视制导、红外成像制导、INS/GPS复合制导等多种制导方式,其中以激光制导炸弹最多、最普遍,命中精度也最高。 20世纪60年代以来,制导炸弹迅速     

军用光学像散的体视三维可视化模拟

分析了军用光学系统像散的特征及其几何规律 ,运用计算几何模线曲面的方法建立了像散的数学模型。应用体视图像技术实现了军用光学像散的体视三维可视化模拟     

平面攻击的命中角控制

本文描述了一种二维主动寻的攻击情形下命中角度控制的新的实用的末端制导方法。命中角度控制特别用于增强反坦克导弹及反舰导弹的末端效果。这种制导方法的目的在于应对由于气动阻力及目标机动引起的导弹速度下降。在实际应用中,这种制导方法在确定等效性原则下与目标跟踪滤波器级联结合使用。通过一系列蒙特卡洛仿真运算,这种方法与目标跟踪滤波器结合使用,证明对反舰主动寻的攻击情形是有效的。     

基于遗传算法的红外图像增强研究

红外图像侦察是一种重要的航空侦察方式。遗传算法目前已在图像处理领域得到了很好的应用。本文将遗传算法引入红外图像增强,使用红外图像的参数模型将图像增强转化为参数的优化。实验结果表明,该方法是一种有效的图像增强方法。     

基于MPSP算法的炮弹分段气动参数辨识

针对炮弹的气动参数辨识问题,提出了一种创新的辨识方法。受到常用于带有终端约束制导律设计的MPSP(模型预测静态规划)算法启发,将其运用在炮弹的气动辨识领域。以弹体纵向平面的质心动力学模型作为辨识模型,以炮弹速度、位置等飞行外弹道数据作为模型状态量,创新地将升力系数与阻力系数视作制导律中的“控制量”,基于MPSP算法在辨识步长内进行“制导”,使得预测的终端状态量满足实际外弹道状态量“终端约束”,从而得到“控制指令”(即待辨识参数)。以某型155 mm制导炮弹为背景,使用Matlab编制辨识算法程序对给定弹道数据的升阻力系数进行了辨识。辨识结果显示：当初始气动参数存在30%误差时,辨识算法平均可在170 ms内收敛至真值附近,辨识误差在2%以内。     

基于改进SegNet网络的遥感图像语义分割方法研究

遥感图像的语义分割在生产和生活中有着广泛的应用。针对常用的语义分割网络SegNet在遥感图像上对小目标和边缘细节分割精度不够理想的问题,对SegNet进行改进,提出EP-SegNet模型。该模型将激活函数由ReLU替换为ELU,以加快收敛速度,避免神经元死亡,去掉编码器最后一层的池化仅作卷积处理以降低空间信息的损耗,构建Bottleneck层以在加深网络的同时减少参数量,引入金字塔池化模块(PPM)以提升网络对全局信息的感知能力。实验结果表明：该模型的准确率为97.48%,高于SegNet模型3.31%,在图像分割中对边缘细节和多尺度目标的分割精度有较明显提升,较之前模型表现更优。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

基于训练网络的目标检测方法及应用

传统的Faster-RCNN目标检测网络以VGG16作为训练网络,其网络提取能力弱、检测速度慢,提出将inception网络与深度残差网络作为训练网络用于Faster R-CNN。在TensorFlow框架下,搭建相应的网络模型,并选取飞机、车辆、操场以及水箱的遥感图像进行了实验验证。实验结果表明,相比于VGG16网络,基于inception网络与深度残差网络作为训练网络的Faster R-CNN模型在识别精度和识别速度上都具有明显的优势。