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。     

多级同步感应线圈装置温升计算方法优化研究

多级同步感应线圈装置发射过程瞬态能量巨大,可能造成电机损坏,有必要对电机温升进行研究,但考虑到瞬态热有限元仿真时间过长;电流丝法温升计算编程过于繁琐,工作量大等问题,将一维热网络模型计算方法应用于多级同步感应线圈装置中进行算法优化,将电机发热等效成一维传热问题,推导发射电机状态方程,通过Matlab构建同步感应线圈发射装置的一维热网络模型。仿真结果表明：通过不考虑散热情况的理论计算以及对比三维有限元计算结果,对一维计算结果进行校验,一维热网络模型仿真结果与前两者计算误差保持在10%以内。相比于瞬态热有限元仿真与电流丝法计算,在减少了模型搭建难度基础上,显著降低发射电机温升计算时间,提高仿真运算效率。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

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。     

基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题,提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先,该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境,无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶,相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型,且不造成大幅精度损失。其次,所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型,并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构,其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明,提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带,提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。     

双向多中继通信系统中继选择方案

未来海上编队作战中,为有效解决参战单元多,指挥关系复杂,信息流通量大等问题,需要有一套可靠的通信系统做保障,由于双向多中继通信系统具有较高的频谱利用率和网络吞吐量,是协同通信领域的研究热点。研究了双向多中继通信系统的通用模型,改进了现有的分布式中继选择方案,通过与最优接收信噪比中继选择方案和已有分布式中继选择方案进行仿真对比,优化后的系统信道容量和中断概率与最优中继选择方案比较接近,且在中断概率和中继数量较少时,信道容量较已有的分布式中继选择方案均有所提升。     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。     

基于AHP-云模型的装备工程研制风险评价研究

装备工程研制阶段是把装备设计图样转化为物质实体的过程,是装备采购过程中历时最长,风险最密集的时期。通过查阅装备工程项目研制相关资料,构建了综合风险评价指标体系;采用层次分析法计算一级指标与二级指标之间的相对权重;利用云理论,构建装备工程研制阶段各类风险评估云模型,形成了标准云图;并以某型通信设备为例,对该型装备工程研制阶段综合风险水平进行了科学评估。该方法为装备采购部门和承制单位对装备工程研制阶段进行风险评价提供了新思路。     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。