美军的快速目标处理达到新水平

美军利用先进的图像和数据传输技术,建立起目标快速处理系统,使其飞行部队获得了更为有效的快速打击能力。     

无人机多模态融合的城市目标检测算法

城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法：首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明：相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。     

等、变深度舰船水压场的理论计算

在浅水、薄船、无限宽水域的条件下,舰船以亚临界速度(F_H<1)运动时,利用E.O.Tuck提出的渐近匹配展开法,可以得到定深度扰动速度势的摄动方程。对水深缓慢变化的海底,舰船的绕流不再是定常的,根据A.Plotkin所采用的多重尺度法,可以得到变深度浅水舰船扰动速度势的摄动方程。如果仅考虑扰动速度势的一阶摄动方程,则可得到考虑了线性兴波影响的舰船水压场的计算公式。     

角速率火控系统倾斜修正问题的研究

倾斜修正是角速率火控系统研究、设计和生产中的一个重要课题。本文首先明确了几个基本概念,然后给出倾斜修正的计算方案,最后,应用四元数理论解决计算方案的工程实现问题。     

机动目标运动数学模型评述

近十几年来,人们对机动目标的跟踪问题进行了大量研究。问题的核心是如何建立机动目标运动的数学模型。本文主要对现有的空中机动目标的数学模型进行评述和比较研究。     

美国航空计算机的现状与未来

介绍美国F—15E、F—16C、F111等飞机上已经使用和将要使用的航空计算机的主要特点,并介绍其未来的发展概况和一种人工智能电子技术:飞行员的助手。     

火控系统输出误差分离方法

本文提出的火控系统输出误差的分离法,为利用动态飞行试验数据评价火控系统及其火控系统子系统的性能提供了一种方法。     

CCIP火控计算的CAD研究

以逐步回归理论为基础,应用CAD技术,给出了一种实用的CCIP火控计算研究方法,用该方法研制的火控工作式,不仅简单实用、易于修改,而且比原工作式的精度高。这种采用计算机辅助设计求解CCIP火控工作式的研究方法,也可应用于其它类型的火控工作式设计和一般的数据处理。     

坐标系与纯角度目标跟踪

纯角度目标跟踪问题一般包括二维纯方位跟踪和三维纯角度跟踪两种情形,其特性与所选用的坐标系有关。广泛采用的坐标系是直角坐标系(二维或三维)、极坐标系(二维)和球坐标系(三维)。本文分别在直角坐标系和改进的极坐标系下建立了二维系统模型,并进行了性能分析,指出了后者的优越性。在三维情况下,作了类似工作。最后还以二维问题为例,建立了机动目标跟踪的直角坐标模型和改进的极坐标模型。