小波神经网络UCAV飞行控制系统

针对采用H∞控制设计方法需求解难度很大的偏微分方程,而导致工程实现难度大的问题,提出了采用小波神经网络进行无人攻击机(UCAV)飞行控制系统设计的方法,该方法集小波变换和神经网络的优点于一身,简化了网络训练,避免了系统达到局部最优解,使得系统具有更好的逼近精度。通过仿真实验表明,利用小波神经网络进行UCAV控制律设计,使系统具有较好的跟踪性和鲁棒性,避免了精确模型的建立,便于分析系统的稳定性。     

航拍海天的瞬间

航空摄影起源于19世纪中叶,1860年法国工程兵从气球上拍摄的巴黎城市照片,开创了人类历史上航空摄影的先河。美国发明飞机的先驱莱特兄弟中的哥哥威尔伯·莱特在1909年从飞行的飞机上拍摄了世界上的第一张航拍照片。以后,人们又开展了从航空飞行器上拍摄水面舰船的航空摄影,包括各种飞机、气球     

中国航天发射次数连续两年超美位居世界第二

中国航天科技集团公司在过去的5年里研制的"长征"系列运载火箭共实施了70次发射,成功将84颗卫星、3艘神舟飞船、天宫一号目标飞行器、嫦娥二号月球探测器送入预定轨道,特别是2011年和2012年发射次数连续两年超过美国,位居世界第二。     

地面无人作战平台应用与发展

回顾了地面无人作战平台的发展历史,详细分析了主从遥控式和自主式地面无人作战平台的技术应用和常见任务载荷,并对美军研制的三类典型的地面无人作战平台进行了介绍.     

X-37B升空：美谋求太空霸主再提速

2012年12月12日,美空军在佛罗里达州卡纳维拉尔角基地利用“阿里亚特-5”型火箭将X-37B型轨道飞行器发射入轨。这是该型飞行器第三次在轨飞行试验,也是2012年内的第二次飞行活动。X-37B作为美可长期在轨驻留和反复使用的新型无人轨道飞行器,具备广泛的军事应用潜力。     

创新成就神舟飞天梦

作为国家重大科技专项的载人航天工程,是国防科技工业自主创新的典范。从神一到神十,它所走过的创新之路,成就了中华民族千年的飞天梦想1999年11月20日6时30分,中国成功发射第一艘无人试验飞船神舟一号,实现了天地往返的重大突破;2003年10月15日,中国成功发射第一艘载人飞船神舟五号,标志着中国成为世界上继前苏联/俄罗斯和美国之后第三个能够独立开展载人航天活动的国家;2008年9月27日,     

基于多分支注意力改进的YOLOv5无人艇目标检测方法

针对水面无人艇目标检测类别多、尺寸小、形变大等难题,提出了基于多分支注意力改进的YOLOv5检测算法。首先提出了一种SAv2Attention模块,通过对通道的“复制-转换-合并”等处理,实现卷积层通道间与通道内特征融合,提升网络的局部感受野,然后将其嵌入到YOLOv5网络,最后在构建的真实海试数据集上进行了大量对比实验。结果表明,SAv2Attention可有效提升YOLOv5的检测精度,典型海面目标数据集上,mAP@0.5检测精度达到94.6%,mAP@0.5:0.95检测精度达到60.9%,相较于原生算法分别提高1.4%和3%,对小尺寸目标平均检测率APS提升4.3%,证明所提方法能有效提升无人艇对水面小目标的检测能力。     

基于神经网络的跨介质飞行器水面弹跳运动参数快速预测方法

为进一步提高跨介质飞行器水面弹跳运动参数的计算效率,提出基于线性多元回归、反向传播神经网络及径向基函数神经网络的水面弹跳运动特性近似模型,对弹跳后运动参数进行快速预测。首先,建立跨介质飞行器水面弹跳数值仿真分析模型,对模型进行校验。其次,基于上述三种预测算法,以飞行器水面弹跳初始俯仰角、弹道倾角和速度作为输入值,预测其在水面弹跳运动中的末速度。结果表明：径向基函数神经网络算法对跨介质飞行器水面弹跳中的末速度预测的性能表现最优,与数值仿真速度值对比,回归系数为0.988,模型精度与速度预测结果可信性较高;速度预测值与数值计算的平均残差保持在8.39%以内,残差范围保持在±15 m/s以内,对跨介质飞行器水面弹跳运动研究具有参考价值。     

【专题】无人系统互操作性发展现状与关键问题

无人系统正在加速由专用化、单一化向通用化、标准化发展,多无人系统协同、无人-有人系统协同、无人系统集群等新型作战概念不断成熟。无人系统互操作性是提高无人系统联合作战能力的倍增器和推动无人系统系列化发展的重要抓手,也是适应无人系统协同化、集群化发展的必然需求。本文详细阐述了无人系统互操作性的概念内涵,从顶层规划、技术创新和能力验证三个方面分析了无人系统互操作性发展现状,提出了一种针对跨域、多域无人系统互操作的等级模型,构建了自底向上和自顶向下相结合的互操作性关键支撑技术体系,剖析了通用/开放体系架构、标准协议与模块化组件、自主能力评估验证、数据传输与数据策略等技术因素,并展望了下一步研究重点。     

基于AKF的无人水翼航行器纵向姿态控制研究

无人水翼航行器在运行过程中会受到海浪干扰,使得无人水翼航行器姿态控制效果变差,而传统卡尔曼滤波(KF)过程噪声矩阵为固定值,在复杂海况下滤波效果并不理想。针对上述问题,基于一种无人水翼航行器,首先建立了其纵向运动数学模型,并设计了纵向姿态LQR控制器。然后设计了一种基于新息卡方检验值的自适应卡尔曼滤波(AKF),以自适应调节过程噪声矩阵,并将AKF用于对系统反馈状态进行最优估计。通过仿真验证了基于AKF的纵向姿态控制器,能够有效抑制海浪干扰,可以使无人水翼航行器在海浪中平稳运行。