未来战场的视频成像弹

位于俄亥拉荷马州福特斯尔的野战炮兵学校与国家陆军实验室一起正在开展一项服务于师、旅级部队的实时山后目标定位、识别以及战争毁伤评估（ＢＤＡ）能力的研究工作。这项技术利用视频成像技术和全球定位技术,取得了初步的进展,研制出了两个弹基系统,能够提供高度可靠的、精确的目标信息。     

CODOG动力装置对中、定位和安装特点概述

针对ＣＯＤＯＧ动力装置在舰船上的对中、定位和安装特点,根据多年参与ＣＯＤＯＧ动力装置监造实际工作的体会,阐述了ＣＯＤＯＧ动力装置在舰船上的对中、定位和安装特点。     

舰船水压场畸变的数值模拟

用有限基本解法对舰船下方附加翼板后的水压场进行了数值模拟。分光体船、附加单翼板和附加双翼板三种情况,在不同的水深下分别进行计算,获得了相应的纵向通过特性曲线,并与实验结果进行了比较。在不同的翼板位置、攻角和离船底距离下对水压场进行计算,以优化得到最佳水压场畸变效果。     

利用星载GPS伪码测距进行小卫星星座的整网定位

首先针对小卫星星载ＧＰＳ伪码测距，基于星间差分消除／消弱误差，并引入星座网形约束，论述了星座模式下提高小卫星定位精度的一种整网数据处理方法，并给出了一个算例。然后进一步论述了不依赖ＧＰＳ的小卫星星座测控，以及提高小卫星星座定位自主性问题的几点设想。     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

基于红外传感器的多无人机对高速飞行器协同定位跟踪方法综述

为了实现高精度远距离稳定定位与跟踪,多无人机搭载红外传感器对高速飞行器的定位跟踪方法成为研究热点。就此背景进行了综合评述,以相关技术难点及关键技术为切入点,分析了瞬时定位和动态跟踪问题的研究现状和发展方向。在瞬时协同定位方面,首先对目标瞬时定位的算法进行了分析对比,然后对造成定位误差的影响因素进行分析并探讨了误差补偿方法,最后针对传感器资源优化,讨论了能够使计算结果最优的传感器分布阵型。在动态跟踪方面,首先探讨了时间不同步问题对目标跟踪的影响及补偿方法,然后对目标运动学建模的问题进行了分析,最后对最优估计问题中各种滤波算法的应用进行对比。综述表明,无人机搭载红外传感器对高速飞行器进行定位和跟踪,存在误差来源多、相对运动速度快的技术难点,需要特别关注定位算法、误差来源及最优估计算法的影响,以尽可能实现稳定跟踪。     

自主水下机器人布放回收技术综述

对水下机器人布放回收这一领域的研究进行了综述并对未来研究进行了展望。首先分析了水下机器人布放回收的不同方式,主要可分为水面有人舰船、水面无人船、潜艇以及大型水下机器人布放回收方式。接着举出不同回收方式的国内外例证并对其优缺点进行总结。随后探讨和分析了实现布放回收所需的关键技术,包括自主对接技术、定位引导技术、锁紧定位技术及对接回收策略,并对技术现状及装备进行举例分析。最后对水下机器人布放回收的研究方向和重点进行了展望。综述表明,水下机器人布放回收的结构和所需关键技术还需持续研究,特别需要关注的是随着布放回收技术研究的不断深入,未来水下机器人布放回收系统将向自主化、无人化、通用化发展。     

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。     

基于事件的视觉SLAM综述

事件相机是一种生物学启发的新型视觉传感器。不同于传统相机输出强度图像帧,事件相机检测每个像素点的亮度变化,当亮度变化超过某一阈值,产生包含像素位置、时间戳及变化极性的像素级事件输出。同步定位与地图构建（SLAM）是一种让机器人独立估计自身位置并同步增量式地构建周围环境地图的技术,使用传统相机进行SLAM已经是一个成熟的话题,但在高速、高动态范围等挑战性场景下,传统图像帧易产生运动模糊。事件相机具有低延时、高时间分辨率、高动态范围等优秀特性,可以在SLAM领域弥补传统相机的不足,但“事件”这种非常规的异步输出形式导致了处理范式的转变。首先介绍了SLAM技术的基本流程,其次介绍了DVS、ATIS和DAVIS三种典型的事件相机,列举了基于事件的SLAM性能评估方法,梳理了事件寿命估计、时间平面表示、事件帧表示等事件数据的不同处理方式,然后回顾了事件相机在国内外视觉SLAM领域的应用研究并进行了总结和对比,最后对基于事件的视觉SLAM技术作了总结并展望了其未来发展趋势。综述表明,事件相机可以进一步拓宽视觉SLAM的应用场景,但新的数据形式和尚不成熟的硬件体系限制了基于事件的SLAM的发展。未来...