典型指控网络小世界特性仿真研究

分析了小世界网络国内外现状,诠释了指控网络仿真中需要重点考虑的因素和评价指标,并基于VRNETDeveloper对典型指控网络的组网方案和仿真主流程进行设计。通过仿真实验,验证了指控网络在传输指控信息、协同信息和态势信息时的小世界特性,为指控网络顶层设计和基于网络指挥的战术战法研究提供了基础数据和理论参考。     

改进的YOLOV3算法在小目标检测中的研究与应用

战场目标的图像检测与识别对于战场监视、侦察、毁伤状态评估和火控系统研究等具有重要作用.以坦克装甲目标为研究对象,选用识别精度高、速度快的YOLOV3为基础目标检测模型,针对复杂战场环境中获取图像目标特征信息少的问题,引入多尺度特征增强结构的方法对YOLOV3模型进行改进,通过丰富特征图多样性的方式,提高模型性能.在坦克数据集上的实验结果表明,改进后的算法对于复杂战场环境下的小目标特征具有更强的敏感性,较大程度上增强了模型的识别精度.     

考虑交流侧特征谐波的电网换相换流器小信号建模

电网换相换流器(Line Commutated Converter,LCC)作为技术性能优越的电力电子装置,可广泛应用于车辆、飞机、船舶、雷达站供电等军用电力系统领域.以可为军用雷达站、军事基地供电的基于电网换相换流器型高压直流输电(Line Commutated Converter Based High Voltage Direct Current,LCC-HVDC)系统为例,基于开关函数模型,推导建立了包含LCC整流站、LCC逆变站和直流线路的双端LCC-HVDC系统小信号模型,并与PSCAD/EMTDC详细电磁暂态模型进行对比,验证了所建立小信号模型的准确性;对比分析了考虑交流侧特征谐波分量与仅考虑交流侧基频分量的LCC-HVDC小信号模型的差异.所得研究成果可为向军用电力系统供电的LCC-HVDC系统的控制参数选取及小干扰稳定性分析提供模型基础.     

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...