基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述

针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结.归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了其在SAR图像目标检测中的应用,分析了其应用难点与关键技术.最后结合深度学习方法在目标检测领域中的发展,对SAR图像目标检测算法的发展进行了展望.     

借鉴X效率理论加强国防人力资源管理

军队作为国防人力资源管理的垄断性组织同样存在X低效率。通常,X低效率水平等于军队最大的战斗力生成水平与实际战斗力生成水平之差。导致X低效率的原因有:传统的人事管理制度、国防人力资源的选择理性、劳动合同的不完全性和激励约束机制不健全。降低X低效率必须树立以人为本的管理思想,创新国防人力资源管理体制,完善激励约束机制,营造和谐的军营环境。     

海藻酸盐/HMX复合含能材料的制备及性能研究

为了研究不同海藻酸盐对HMX包覆效果及性能的影响,以海藻酸钠和HMX作为原料,分别使用氯化钙、氯化钡、氯化铜和氯化钴作为固化液,利用离子交联固化反应使用微胶囊造粒仪制备了4种含有不同金属离子的海藻酸盐/HMX复合含能材料。采用扫描电镜、X射线衍射仪、X射线光电子能谱仪和差示扫描量热仪测试样品的包覆效果和热性能分析,并对样品的机械感度进行测试。结果表明,海藻酸钡/HMX复合含能材料形状为颗粒均匀且包覆密实圆球形;4种海藻酸盐/HMX复合材料晶型未发生改变;使用海藻酸铜包覆的样品表观活化能较HMX降低了30.15 kJ/mol,使用海藻酸钙、海藻酸钡、海藻酸钴包覆的样品表观活化能较HMX均有所提升;与HMX相比,4种样品的机械感度均有降低,其中海藻酸钡/HMX复合含能材料摩擦压力提高了128 N,感度最低,降感效果最好。     

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。     

基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测

针对基于深度卷积神经网络的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的变化检测方法,在利用图像块分析特征的过程中易将噪声引入到边缘区域,造成SAR图像变化检测精度较差等问题。提出了一种基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测方法。该方法先通过多域卷积模型增强输入SAR图像块的中心区域,减少边缘噪声的影响;然后,再利用注入空洞卷积的改进自注意机制模型充分挖掘SAR图像的重要空间结构信息,来提高变化检测的性能;最后采用3种不同类型的SAR数据集进行实验结果表明,本文中所提出方法能获得较高的检测准确率和KC系数,优于各种对比方法。     

低频UWBSAR辐射校准模型

低频超宽带合成孔径雷达(Ultra Wide Band Synthetic Aperture Radar,UWBSAR)的辐射校准是系统研制和应用过程中必须面对的课题。低频UWBSAR的特点使得常规SAR辐射校准技术不再适用。充分考虑校准参数随频率和方位角的变化,给出适合该系统的辐射校准方法,得到低频UWBSAR图像辐射校准模型。利用该模型,对系统辐射校准误差进行了分析。     

气囊辅助RTM制备复合材料承力筒内腔尺寸控制技术

根据气囊充压压力与复合材料承力筒内径之间的变化关系,给出了成型复合材料承力筒内表面的气囊尺寸计算方程。分析了气囊充压压力增大对承力筒的壁厚、纤维含量和弯曲性能的影响。采用气囊辅助RTM工艺整体制备出复合材料承力筒。试验结果表明,气囊充压压力使复合材料承力筒的壁厚减薄,纤维体积含量增加,弯曲性能提高;选择适当的气囊充压压力可以制备出满足设计要求的复合材料承力筒。