武警无人机应用发展研究

武警部队非战争军事行动不断延伸,为满足遂行多样化任务的需要,武警无人机发展势在必行。借助军民融合优势,强化已有机型功能,拓展研发适合各警种任务特点的新机型,分析并提出武警无人机未来发展方向,以期为提升各警种联合行动效能提供思路。     

面向非广域目标的无人机对峙跟踪方法

针对无人机对峙跟踪非广域目标问题,开展目标状态估计与无人机制导方法研究。首先建立非广域地理环境模型,将非广域地理约束作为伪观测方程引入粒子滤波器的观测方程。其次,鉴于目标在运动过程中可能受到多个模型的约束,采用交互多模型滤波算法进行状态估计,即每个模型对应的受约束粒子滤波器并行工作,并对多个滤波器估计结果进行加权,得到更精确的目标运动状态估计值。然后,提出时间最优导航向量场,通过计算期望航向角,引导无人机快速收敛至目标极限环。最后,仿真实验表明,受约束粒子滤波-多交互模型算法相比于传统的滤波算法,估计精度提高了20%,时间最优导航向量场方法相比于传统的导航向量场方法,引导效率提高了15%,所提方法可更有效地用于解决非广域目标对峙跟踪问题。     

基于斜卷积双边滤波的特种机器人视觉引导算法的改进与优化

移动机器人可以在确保个人安全下有效减少人类的劳动行为,已经广泛应用到运输、救援、勘探、工业自动化等领域。针对特种越障机器人在城镇和工厂等以平面为主的非结构化场景下作业,提出一种依靠视觉引导的图像处理与障碍高度评估新方法。在图像预处理流程中,为了更好地保留特定朝向的图像边缘,在双边滤波算法的基础上,引入了一种呈高斯分布的斜卷积空域卷积核,改进为斜卷积双边滤波,并与其他边缘保持滤波算法进行比较。实验结果表明：不同算法信噪比一致时,斜卷积双边滤波算法的PFOM(pratt’s figure of merit)均值高于引导滤波与加权最小二乘滤波;当σ(标准差)=0.02时,斜卷积双边滤波的PFOM比引导滤波高出12.18%,比加权最小二乘滤波高4.4%。对具有普遍性的台阶沿向与沿向垂直使用斜卷积双边滤波处理后提取边缘,越障机器人在不同光照条件下进行不同高度台阶越障实验。实验表明：机器人在视觉系统引导下可快速正对台阶,越障成功率为100%。     

影响未来军事的十大新技术

非致冷红外焦平面成像技术长期以来,热成像系统的高昂成本一直是阻碍它广泛应用的主要原因。令人欣喜的是,近年来在第二代热成像系统的快速发展进程中,这一僵局已被采用非致冷焦平面阵列(UFPA)的热成像系统所打破,凭借其低成本、可接受的性能,这一新技术正在开拓军用和民用市场,有人称     

毫米波照射对生物活体的影响

研究和探讨了毫米波照射生物活体引发免疫机理变化——非热效应、自由基在毫米波照射中的生物效应及毫米波在生物医学工程中的治疗前景。     

恒定应力加速寿命试验的非参数统计方法

在恒定应力加速寿命试验 (简称恒加试验 )的统计分析中 ,非参数统计方法具有一定的实际价值 .在一定的假定下 ,文中给出了两种新估计 ,并证明了它们的优良性     

军队吸收和保留人才难的原因及对策

军队要吸收和保留高素质人才必须从物质和非物质待遇两方面着手。物质待遇上要进一步提高军队工资待遇水平,完善军队人才津贴制度,提供工资以外的物质条件。非物质待遇包括营造良好的工作生活环境,建立先进科学的业绩评价体系,完善军地人才流动机制等。     

一种面向完成时间与负载均衡的任务调度算法

公共计算环境作为新一代舰艇信息系统集成环境,具有统一架构、资源共用、可扩展等优点,是未来舰艇信息化发展的关键。公共计算环境本质是云环境,任务调度中的完成时间和负载均衡对公共计算环境的整体性能有重要影响。面向优化完成时间和负载均衡两个主要问题,采用了基于改进蚁群优化算法的任务调度算法和负载修正系数,融合非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)中快速非支配排序的方法进行多目标优化,生成最优解的Pareto前沿。使用CloudSim平台进行仿真模拟,实验结果表明,在负载均衡和完成时间目标上,提出的面向完成时间与负载均衡的蚁群算法(TL-ACO)与NSGA-Ⅱ相比性能更优异。     

特种车辆非充气轮胎研究综述

非充气轮胎对比普通充气轮胎存在不易爆胎、稳定好等特点,可有效提高特种车辆应对极端路面和复杂作业环境的能力。从非充气轮胎应用于特种车辆的巨大潜力为契机,对非充气轮胎的研究现状与趋势进行概括。对非充气轮胎的性能分析与机理研究的方法进行总结,发现其支撑体的结构、刚度、表面平滑度是影响轮胎运行期间振动和噪声的关键。根据非充气轮胎设计要求,对其拓扑优化和力学特性研究方法进行了分析整理,仿生结构非充气轮胎利用仿生学方法解决非充气轮胎性能问题将存在重要研究价值。     

面向众核处理器的阴阳K-means算法优化

传统阴阳K-means算法处理大规模聚类问题时计算开销十分昂贵。针对典型众核处理器的体系结构特征,提出了一种阴阳K-means算法高效并行加速实现。该实现基于一种新内存数据布局,采用众核处理器中的向量单元来加速阴阳K-means中的距离计算,并面向非一致内存访问(non-unified memory access, NUMA)特性进行了针对性的访存优化。与阴阳K-means算法的开源多线程实现相比,该实现在ARMv8和x86众核平台上分别获得了最高约5.6与8.7的加速比。因此上述优化方法在众核处理器上成功实现了对阴阳K-means算法的加速。