可变落点的再入机动飞行器姿控系统设计

基于选择的姿态反馈控制系统结构,从姿控系统稳定性能提高的角度,设计了控制系统反馈参数,以适应可变落点引起的飞行器参数变化。通过机动飞行器的六自由度飞行弹道仿真,表明所设计的姿态反馈控制系统控制效果较好,可适应预定区域内的飞行落点变化要求。     

导弹防御系统中的雷达目标识别研究

以评估美国国家导弹防御(NMD)系统雷达识别能力为背景,分析了地基雷达识别弹道导弹目标的技术途径。根据弹道导弹目标群在飞行中段和再入段表现出的特性差异,提出了涉及目标结构特性、姿态特性以及再入特性的综合识别策略,并初步分析了各种识别措施的可行性。     

基于Hough变换的高分辨SAR图像道路目标检测

给出了一种检测高分辨率SAR图像道路目标的方法。该方法首先对原始图像进行一系列的预处理,然后利用Hough变换识别道路。在提取感兴趣区域时,该算法采用了高斯概率迭代方法代替了一般的CFAR检测或阈值分割;在进行Hough变换时,该算法用平均Hough变换代替一般的Hough变换;在检测变换域峰值点时,采用了结合全局CFAR检测的最大值点搜索的方法;最后对检测出来的准道路,该算法根据道路的独具性质进行鉴别,以确定其是否确实为道路。使用MSTARRedstone实测杂波图进行实验,取得了满意的效果。     

基于方位和线谱频移的TMA方法

采用纯方位跟踪(BOT)技术确定运动声源的位置及速度时,需要自身至少机动一次,这给观测带来了一定的限制。而处于舰船噪声低频区的线谱具有很高的强度和稳定度,这一事实为估计目标运动要素提供了新的思路。综合考虑了目标方位和线谱多普勒频移信息,给出了形式简洁,易于实现的滤波公式,消除了机动限制。计算机模拟及海上试验数据表明该方法能够得到稳定有效的解。     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。     

Maneuvering target tracking of UAV based on MN-DDPG and transfer learning

Tracking maneuvering target in real time autonomously and accurately in an uncertain environment is one of the challenging missions for unmanned aerial vehicles(UAVs).In this paper,aiming to address the control problem of maneuvering target tracking and obstacle avoidance,an online path planning approach for UAV is developed based on deep reinforcement learning.Through end-to-end learning powered by neural networks,the proposed approach can achieve the perception of the environment and continuous motion output control.This proposed approach includes:(1)A deep deterministic policy gradient(DDPG)-based control framework to provide learning and autonomous decision-making capa-bility for UAVs;(2)An improved method named MN-DDPG for introducing a type of mixed noises to assist UAV with exploring stochastic strategies for online optimal planning;and(3)An algorithm of task-decomposition and pre-training for efficient transfer learning to improve the generalization capability of UAV's control model built based on MN-DDPG.The experimental simulation results have verified that the proposed approach can achieve good self-adaptive adjustment of UAV's flight attitude in the tasks of maneuvering target tracking with a significant improvement in generalization capability and training efficiency of UAV tracking controller in uncertain environments.     

球坐标系下的解耦滤波算法

采用 CV和 CA模型 ,利用雷达的测量值 ,给出了一种在球坐标下的解耦滤波算法。基本思想是在球坐标下进行滤波 ,同时采用交互式多模型算法 ,以提高滤波精度 ,Monte- Carlo仿真分析证明了这种算法达到了预期的效果     

神经网络在目标属性识别中的应用研究

首先介绍了目标属性识别的方法,并对多属性决策模型(MultipleAttributeDecisionModel,MADM)目标属性识别模型进行了分析,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型,其能有效地解决目标属性识别问题。     

数据融合与雷达目标识别综述

数据融合技术是70年代兴起的一门新学科。现代战争中,随着雷达、红外、激光及光电等传感器的数量日趋增多,数据融合技术正日益得到广泛应用。介绍数据融合在雷达目标识别中的应用,并揭示出数据融合是解决雷达目标识别之捷径。     

法国"海响尾蛇"导弹对付机动目标的能力估计

讨论“海响尾蛇”导弹在临近遭遇点时采用相对比例导航制导律对付机动目标的能力问题