一套实时通信网络系统的设计与实现

阐述了一套可实现实时通信计算机局域网的设计与开发方法,并概述了其技术要点     

一种用于 UWB 雷达实时信号处理的可重构多处理机结构

超宽带（UWB）雷达信号处理是个多任务、大运算量的过程，必须采用多处理机并行处理技术。本文对UWB雷达实时信号处理系统的特点进行了深入的分析，在比较各种多处理机系统优缺点的基础上，提出了一种可重构的UWB雷达实时信号处理系统结构。将此结构应用于实际系统表明，该结构具有良好的性能，并具有可重构性和扩展性。     

基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法式实现

基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展迅速,但是大多数方案下的算法需要消耗大量的计算机资源,难以直接部署在嵌入式系统上,无法为潜在的卫星在轨任务提供支持。针对这一问题,研究了一种基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法,并根据嵌入式系统的特点对算法进行了优化,完成了模型的嵌入式实现,实验结果表明,该算法在嵌入式系统中仅需要18.4M的params对遥感影像分类的TOP-1准确率就达到了85.9%,兼具准确性和简洁性。     

潜艇训练虚拟水声目标仿真研究

针对潜艇实装训练虚拟水声目标逼真度较低的问题,采用嵌入式训练系统向潜艇声呐系统提供目标的水声特征仿真信息。建立了虚拟水声目标声学特性计算模型,研究了水声传播损失计算方法,建立了海洋环境噪声级和平台自噪声计算模型,建立了虚拟水声目标运动计算模型,在嵌入式训练系统中构建了虚拟水声目标智能机动决策模块。仿真实验验证表明,综合采用上述方法能够有效提高虚拟水声目标的训练逼真度,满足潜艇实装训练要求。     

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。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

无人机侦察信息解码系统的设计

针对新一代中小型多装载无人机多种多路复合侦察信息解码处理的新要求,提出了一种应用在地面控制站的侦察信息解码系统的硬件设计方案。该方案可以同时对机载雷达、光电、多光谱和数码相机产生的海量多路实时视频和图片进行同时解码处理,并具有一定的差错控制能力。该硬件方案有效节省了地面控制站计算资源,通过与软件方案互为备份的方式提高了地面控制站功能的冗余度和可靠性。     

火炮身管膛线磨损量光学检测方法

火炮身管膛线的技术状态直接关系到火炮的射击精度、射击安全和身管寿命。为了提高检测精度和检测效率,提出了一种基于结构光的火炮膛线磨损量检测方法。通过光学检测装置获取身管内膛结构光图像,利用结构光条的变形量计算膛线的实际高度,进而与膛线标准高度比较得到身管内膛径向实际磨损量。该检测方法实现了对身管膛线技术状态的非接触检测,自动化程度高,标定过程简单可靠。经实验验证,该方法能够实现现役各型火炮身管膛线亚像素级的高精度检测,检测误差小于0.01 mm,对于提高火炮制造验收精度和效率,准确预估火炮寿命具有重要的理论意义和实际应用价值。