美国空间军事系统发展新动向

综述了美国在军事空间技术新的发展动向,包括美国空军的“空间军力加强、空间军力应用、空间支援、空间对抗”四大空间军事任务区,快速响应空间,新的空天进攻飞行器,军事小卫星运载器,军事小卫星,导弹防御先进技术等的发展动态。分析了军事空间技术的发展趋势。     

军事行政执法行为论纲

军事行政执法行为是军事行政行为的一种 ,它是军事行政法的核心内容。以行政法学的基本原理为依托 ,结合军事行政法律规范和军事行政法律实践 ,努力廓清军事法学界在军事行政执法行为概念和特征方面的认识分歧 ,并初步勾画了军事行政执法行为的框架体系。     

Bidirectional parallel multi-branch convolution feature pyramid network for target detection in aerial images of swarm UAVs

In this paper, based on a bidirectional parallel multi-branch feature pyramid network (BPMFPN), a novel one-stage object detector called BPMFPN Det is proposed for real-time detection of ground multi-scale targets by swarm unmanned aerial vehicles (UAVs). First, the bidirectional parallel multi-branch convolution modules are used to construct the feature pyramid to enhance the feature expression abilities of different scale feature layers. Next, the feature pyramid is integrated into the single-stage object detection framework to ensure real-time performance. In order to validate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments are conducted on four datasets. For the PASCAL VOC dataset, the proposed algorithm achieves the mean average precision (mAP) of 85.4 on the VOC 2007 test set. With regard to the detection in optical remote sensing (DIOR) dataset, the proposed algorithm achieves 73.9 mAP. For vehicle detection in aerial imagery (VEDAI) dataset, the detection accuracy of small land vehicle (slv) targets reaches 97.4 mAP. For unmanned aerial vehicle detection and tracking (UAVDT) dataset, the proposed BPMFPN Det achieves the mAP of 48.75. Compared with the previous state-of-the-art methods, the results obtained by the proposed algorithm are more competitive. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively solve the problem of real-time detection of ground multi-scale targets in aerial images of swarm UAVs.     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。     

空气采样感烟火灾探测系统在大空间中的应用

介绍了高灵敏度空气采样感烟火灾探测系统的性能、结构特点及工作原理,并重点讨论了此系统在高大空间的应用。     

数据中心火灾危险性分析与防治对策

数据中心极其重要,一旦发生火灾,后果严重。为保证数据中心免受火灾危害,在介绍数据中心的特点的基础上,分析了其火灾特点及火灾危险性,提出了合理选择消防设施、加强电气防火、建立长效管理机制等防火对策。     

基于本体的两阶段任务空间概念模型开发方法

任务空间概念模型是独立于实现的、真实世界中的军事活动以及相关要素的描述,是军事世界的第一层抽象,任务空间概念模型建模是军事系统开发中的重要内容。分析了任务空间概念模型研究现状和存在的问题,探讨了任务空间的特征,提出并建立了基于本体的两阶段任务空间概念模型开发方法。基于本体的两阶段方法能有效地促进模型的重用性、可信性,并有利于实现仿真系统的互操作,具有重要的研究和应用价值。     

面向Agent的CPN及其在航天装备体系评价中的应用

为弥补Agent和Petri网在各自建模中的缺陷,分析了二者现有的几种结合方式,给出面向Agent的着色Petri网(AOCPN)的定义及其运行规则和分析方法。利用AOCPN建立了以海上目标监视和打击为任务的航天装备体系评价模型,对其逻辑特性和作战效能进行了分析。建模过程和仿真结果表明,AOCPN能够完整描述体系的逻辑和物理特性,可用于全面分析评价体系的性能和对作战结果的影响,有效追踪体系执行任务的过程。     

一种基于特征匹配的实时电子稳像算法

为了实时地稳定摄像系统的输出视频,提出了一种基于特征匹配的实时电子稳像算法。将改进的Kanade Lucas Tomasi(KLT)算法用于特征提取,并提出一种新的基于灰度投影均值的特征匹配算法。为了保证稳像结果的鲁棒性,还给出了特征的有效性检验方法。另外,基于高实时性对运动滤波算法的要求,在有意运动参数估计中采用了递归Kalman滤波法。实验表明,在微机上稳定单帧图像仅需24.7ms,能够满足实时性要求,且具有良好的稳像效果。     

一种简单的直接数字式空间矢量PWM实现方法

针对常规SVPWM实现困难的缺点,根据零序信号注入方法以及“伏 秒”平衡原理,提出了一种新的SVPWM实现方法,利用这种方法可以直接获得逆变器开关触发时刻,因此可以减小运算器执行周期,提高计算速度.用该方法实现了永磁同步电动机的磁场定向矢量控制,并进行了仿真和实验研究,证明了新方法的正确性和优越性.