改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法

YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。     

一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法

针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明：在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。     

侵爆战斗部对桥梁结构及桥面目标的毁伤研究

为获取侵爆战斗部终点弹道参数对桥梁以及桥面目标损伤效应的影响规律,建立战斗部侵彻桥梁并起爆的整个过程非线性动力学仿真模型,分析不同侵彻速度与不同引爆延时下桥梁产生的裂纹、结构失效分布以及桥面冲击波的传播规律。研究结果表明：基于桥梁失效分布计算了桥梁损伤后的抗弯能力,侵彻速度为800 m/s时采取1.95～2.95 ms的延时引爆可以使箱梁抗弯能力达到最低;延时14.95 ms引爆可以使最大长度的桥墩混凝土崩落,承载能力最低。基于冲击波超压对目标的损伤判据,侵彻速度为800 m/s时采取0.95 ms左右的延时引爆可以在爆心半径3 m范围内重伤或致死桥面人员,装甲车辆受到轻度或中等破坏。研究成果可为侵爆战斗部侵彻速度及引爆时间合理设置,为增大桥梁损伤程度提供参考。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

基于“墨子”的空中拦截任务程序二次开发与仿真

现有墨子联合作战推演系统中的空中拦截任务规划程序不具备针对性拦截功能,无法满足实际需求,而手动指控较为繁琐,降低了仿真的可重复性。使用LUA脚本和事件机制,二次开发了一种空中拦截任务规划程序,细化并增强了指控功能,通过阶段性控制事件的关联,解决了探测信息的同步和实时分析。经仿真验证：该程序能够有针对性地、精准、自动地组织多个基地中的多种战斗机执行空中拦截任务,且能够在战斗机从接到任务到升空阶段调整作战任务。有效地减少了人为误差对仿真结果的影响,提高了仿真的可重复性和可信度,且对解决同类调派管理问题和军事人工智能的开发具有指导意义。     

基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

基于改进YOLOv7的融合图像多目标检测方法

针对微光环境下目标检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的微光与红外融合图像的多目标检测方法。结合可见光、红外图像的优点,利用生成对抗网络法制作融合图像数据集。在YOLOv7模型中引入BoT结构,使网络更加关注整体图像信息,提升特征提取能力,从而提高行人和汽车检测的准确率,并将回归损失函数由CIoU改进为SIoU,降低自由度,加速网络收敛,得到了YOLOv7的改进算法—BoT-YOLOv7。在公开数据集LLVIP和MSRS上进行了实验。结果表明：相比可见光或红外图像,BoT-YOLOv7对融合图像的检测精度较高;改进算法对融合图像取得了92.6%的平均精度均值,较原始YOLOv7模型提高了5.83%;BoT-YOLOv7算法在检测行人和汽车等目标时漏检和误检率较低,具有较好的准确性和实时性,可以满足微光环境下多目标探测的要求。     

RLPG电液定量伺服加注系统设计与仿真研究

为了实现RLPG的液体发射药自动加注,设计了其电液定量伺服加注系统。通过控制阀控定量缸中活塞位移实时调整无杆腔中发射药量,实际应用过程中,定量过程与复位过程、火炮发射过程无冲,可并行工作。针对电液伺服系统模型不确定性、非线性的特点,建立了其状态空间模型。为了改善滑模变结构控制的抖振现象,设计了该系统的模糊滑模变结构控制器。搭建了AMESim/Simulink联合仿真平台,在不同装药量下对系统进行仿真分析,结果表明,定量过程所需时间比RLPG发射时间与变装药活塞复位时间之和小得多,加注0.628 3 L液体发射药共需0.95 s;随着装药量增加,系统定量精度有所下降,但均保持在99.85%以上。     

连射航炮随动系统稳定控制策略研究

为了提高武装直升机持续高精度稳定射击能力,分析了机载航炮随动系统连发射击时所受负载扰动,设计了一种改进型负载转矩观测器,对系统冲击载荷进行实时观测,同时引入观测值作为电流环的前馈补偿。并将非奇异快速终端滑模控制应用于转速环,保证了系统收敛时间有限性,抑制了系统抖振,提高了系统抗扰动能力。仿真结果表明,该仿真模型能模拟航炮随动系统连发射击状态,提出的控制策略不仅能提高系统稳态精度,而且能削弱冲击负载对航炮随动系统性能影响,增强了系统的稳定性。     

面向作战任务的最小风险传感器调度方法

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。