无源北斗组合导航算法对载体机动的适应性

研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。     

激光成像雷达空间目标探测与识别技术

研究了激光三维成像雷达在动能拦截器空间目标探测与识别方面的应用。首先介绍了激光3D成像雷达系统基本原理,然后设计了激光3D成像雷达目标识别的工作流程,最后提出了基于旋转图像转换的3D目标识别算法。进一步探索了红外+LADAR主被动复合光学成像导引头在空天防御拦截武器目标探测与识别的应用,分析了复合光学导引头的关键技术,给出了相应的成像结果。     

基于磁记忆检测技术的即时报警功能设计与实现

根据金属磁记忆检测技术中缺陷判定依据的运算特点,为减少程序计算量、提高缺陷检测效率,改进了传统缺陷判定算法．在检测设备基本结构基础上增加了信号调理卡,并借助多功能采集卡的数字输出功能实现了缺陷检出时的即时报警,大幅提高了检测系统的工作效率．     

排列熵算法的应用与发展

重点阐述了排列熵算法的基本原理,总结归纳了该算法在医学、生物和机械等领域的国内外研究和应用现状,最后展望了排列熵算法的未来发展趋势。研究表明：排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、实时性高,已在信号突变检测方面显示出良好的应用前景。     

基于核函数的自适应聚类背景提取

随着目标的检测与跟踪的广泛应用,移动物体分割问题成为研究热点,而解决这类问题的关键需为对图像背景的更新和提取。通过对目前已有的背景提取方法的研究,提出了一种新的基于核函数的背景提取方法:进行预处理,制定删选法则来自适应获取所需处理的视频序列;定义核函数来衡量模式间相似性,对2类聚类中心进行初始化;利用最小距离准则来灰度归并,采取实时的自适应阈值选择;最后通过比较满足条件的像素总数,获取所需背景。实验证明,该方法有效。     

压制式干扰条件下舰空导弹杀伤区远界的建模方法

从战场环境、空袭目标特性、舰空导弹武器系统的性能三个方面研究了杀伤区远界。首先利用综合信干比与最小可检测信噪比的关系建立了压制式干扰条件下制导雷达的探测距离模型;然后利用杀伤空域坐标系与攻击平面坐标系的关系,针对不同特性的空袭目标,分析了求解杀伤区远界的方法;在对垂直发射型舰空导弹弹道进行假设的基础上,利用比例导引弹道模拟了舰空导弹的飞行过程。仿真结果表明,该模型能较好的模拟舰空导弹的杀伤区远界。     

基于直觉模糊推理的水声探测环境效能评估方法研究

针对海洋水声环境对声纳探测效能的评估问题,分析了影响声纳探测效能的海洋水声环境因素,建立了水声探测效能评估指标体系,研究了基于直觉模糊推理的水声探测环境效能评估方法。运用该方法对典型海洋水声环境下声纳探测效能进行评估,评估结果表明,该方法较好的反映声纳探测效能与海洋水声环境之间的模糊关系,评估结果更为科学可信。     

飞机结冰时不变参数识别技术

飞机飞行过程中的遭遇结冰问题是较为普遍的飞行安全事故。随着飞机结冰问题受到的关注程度的提高,飞机结冰问题研究向智能结冰检测与控制综合的方向发展。而其中的首先需要解决的问题是飞机结冰参数检测技术。通过引入飞机六自由度仿真模型以及飞机结冰参数模型,然后利用H∞参数识别方法定量检测的飞机气动导数,从而可以定量描述飞机结冰后气动导数变化。仿真计算结果达到满意的效果,该识别方法对外界扰动有一定的鲁棒性。     

【专题】基于深度学习及FPGA的装备目标检测研究

本文应用深度学习技术实现海天背景下基于可见光、红外方式成像的舰船及角反、烟幕干扰的目标检测,这也是反舰导弹作战使用的关键技术之一。采集的可见光与红外成像目标检测数据集涵盖实施典型干扰下的态势场景,贴近实战;结合四种不同的目标检测机制,选取YOLOV3、Faster R-CNN、SSD及CenterNet四种典型模型分别进行训练与验证,通过对比分析进一步提高弱小目标、复杂干扰态势的的检测,可以实现端到端的高精度装备目标检测模型。在确保精度的前提下基于现场可编程门阵列（FPGA）进行软硬件协同设计,通过对比分析选定基于Vitis AI的实施方案,经过模型的量化、编译与优化,可在保证检测效率的前提下快速实现模型的小型化部署,便于进行装备移植。研究结果表明,该研究内容可有效提高现役反舰导弹目标检测的准确率。     

Hyperspectral imaging and remote trace detection of cis-1,3,4,6-tetranitrooctahydroimidazo-[4,5 d] imidazole (BCHMX) compared with traditional explosives using laser induced fluorescence

cis-1,3,4,6-Tetranitrooctahydroimidazo-[4,5 d] imidazole (BCHMX) is an advanced energetic compound that expected to spread worldwide in the near future. Since, no approved remote detection methods were reported in current literature for this material, we performed hyper-spectral imaging and laser induced fluorescence (LIF) to a BCHMX sample under low laser fluence for determining the optimum laser wavelength used in any future BCHMX-LIF based remote detection systems. For this purpose, an experimental setup consisted of a sun spectrum lamp and hyper-spectral camera was built to illuminate and image white powder samples of BCHMX in comparison with the traditional explosives, HMX (1,3,5,7-tetranitro-1,3,5,7-tetraazacyclooctane), RDX (1,3,5-trinitro-1,3,5-triazacyclohexane), PETN (2,2-Bis[(nitroxy)methyl]propane-1,3-diyldinitrate). The imaging reveals strong BCHMX sample absorption contrast among other samples at wavelength ranging from 400 to 410 nm. When light source was replaced by a 405 nm laser diode illuminator, a strong BCHMX sample LIF at the spectral range from 425 to 700 nm was observed under low laser fluence condition of 0.1 mJ/cm². Finally, we demonstrated successfully the ability of the 405 nm LIF and the hyperspectral imaging technique to detect finger print traces of BCHMX on white cellulose fabric from a distance of 15 m and a detection limit of 1 μg/cm².