浅谈T（S）函数在准静态热力学过程中的应用

本文简要分析了T(S)函数在准静态热力学过程中的应用,给出了确定过程中最高(低)温度及吸(放)热转换点的方法。对利用T(S)函数计算热循环效率进行了初步的探讨。     

基于改进YOLOv5s轻量化模型的红外场景目标检测方法研究

红外技术在防备夜间作战和隐蔽作战中发挥的作用是至关重要的,针对如何平衡红外图像检测精度与轻量化的问题,提出一种基于红外场景下的轻量化目标检测模型M-YOLOv5。该网络模型采用改进的ShuffleBlock模块替换原有的CSP骨干网络。此外,应用轻量级上采样算子CARAFE替换原有上采样模块,在C3模块中加入SE注意力机制,降低冗余信息,提高特征的区分性和表征能力,重新设计损失函数,E-IoU作为新的损失函数,加快模型收敛速度。在公开数据集FLIR上进行了实验,实验结果表明：改进之后网络模型的平均检测精度达到73.0%,仅降低2.9个百分点,而M-YOLOv5模型的网络参数数量、理论计算量分别减少40%、39%,模型的推理速度提高52%,满足部署于边缘设备的需求。     

具有随机分形自适应搜索策略的蚁狮优化算法

针对蚁狮算法在平衡开发能力与探索能力不足的缺点,提出了具体有随机分形自适应搜索策略的改进算法。在该策略中,蚂蚁利用随机分形搜索方程提高算法的探索能力;蚁狮利用自适应搜索方程在最优位置进行精细搜索,以提高算法的开发能力。对3个单峰、3个多峰标准测试函数进行寻优,仿真结果表明,相比于其他算法,所提出的改进算法很好地平衡了自身的开发能力和探索能力,显著提高了全局优化能力和收敛速率。     

组网雷达协同干扰资源分配模型及算法

针对多干扰机协同作战(Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC)问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子(GDOP)结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。     

频控阵阵列模型及参数分析

相控阵技术现已得到十分广泛的应用,但相控阵存在不能有效控制发射波束距离指向的问题。与相控阵波束指向只具有角度相关性不同,频控阵波束图是时间、角度及距离的函数,这一特性在抑制距离相关性干扰等方面有着巨大的应用价值。频控阵概念被提出后得到了广泛的研究,针对频控阵发射方向图,发射-接收双程图以及非时变方向图的特性进行了系统分析,此外对影响频控阵性能的雷达波束宽度和模糊函数展开了理论推导和具体分析,仿真验证了分析的正确性。     

采用层次分解策略的多机协同航路规划

针对多机同时到达的问题,采用层次分解的原则,应用小生境克隆选择算法可以为无人机生成满足要求的多条可选航路,同时引入协同变量和协同函数的概念,解决规划航路的时间协同问题。仿真结果表明,该方法能够有效地解决多机协同航路规划问题,很好地满足了多机协同航路规划的协同控制要求。     

基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测

遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过程中出现假阴性的问题,提出了基于尺度基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测算法。将旋转边界框回归引入到典型的无锚网络全卷积单级目标检测器中,提出了与尺度无关的GIoU (SGIoU)损失用于图像目标检测的边界框回归,可以快速将预测框的形状调整为开始时与真实相似的形状,解决回归损失函数与检测器最终最优目标之间的不相容性的问题,并在回归过程中加快收敛速度。数据集实验表明：本方法在各类别P-R曲线下面积的平均值(mAP),优于现有的广义交并比(GIoU)损失函数和完全交并比(CIoU)损失函数函数。     

基于改进混沌映射和WFRFT的射频隐身信号设计

为了提高雷达射频隐身信号的低截获性能,提出了改进一维混沌映射和加权分数阶傅里叶变换结合的方法,设计一种射频隐身信号。该信号利用改进一维混沌映射脉内调频和脉间调相,对调制后的复合信号加权分数阶傅里叶变换,分析了该信号的相关特性、功率谱以及模糊函数,同时与其他2种混沌信号对比。仿真结果表明,该复合调制信号自相关PSL为-81.27 dB,ISL为-72.08 dB,信号平均功率为-34.41 dB,并且模糊函数近似为“图钉型”,该信号具有较好的低截获和抗识别性能,射频隐身性能良好。