通信信号调制识别综述

随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深...     

基于深度图像的人体关节点定位方法

提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求。     

基于深度Q网络的多智能体逃逸算法设计CSCD

当前多智能体追逃博弈问题通常在二维平面下展开研究,且逃逸方智能体运动不受约束,同时传统方法在缺乏准确模型时存在设计控制策略困难的问题。针对三维空间中逃逸方智能体运动受约束的情况,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的多智能体逃逸算法。该算法采用分布式学习的方法,逃逸方智能体通过对环境的探索学习得到满足期望的逃逸策略。为提高学习效率,根据任务的难易程度将智能体策略学习划分为两个阶段,并设计了相应的奖励函数引导智能体探索满足期望的逃逸策略。仿真结果表明,该算法所得逃逸策略效果稳定,并且具有泛化能力,在改变一定的初始位置条件后,逃逸方智能体也可成功逃逸。     

基于深度强化学习的多无人机协同进攻作战智能规划

无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战,多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足,提出一种基于深度强化学习（DRL）的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战（SEAD）任务规划过程建模为马尔科夫决策过程,建立基于近端策略优化（PPO）算法的SEAD 智能规划模型,通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性。结果表明：基于DRL 的智能规划方法可以实现快速、精细规划,适应未知、连续高维的环境态势,智能规划模型具有战术协同规划能力。     

基于深度确定性策略梯度算法的战机规避中距空空导弹研究

飞机规避中距空空导弹的逃逸机动策略对于提高战斗机的生存力至关重要。针对深度确定性策略梯度算法训练智能体学习飞机规避导弹的逃逸机动策略进行研究。以飞机导弹相对态势参数等作为智能体的输入状态,飞机控制指令作为智能体的输出动作,导弹飞机追逃模型作为智能体的学习环境,设计由相对态势和飞行参数构成的成型奖励以及由交战结果组成的稀疏奖励,实现从状态参数到控制量端到端的逃逸机动策略。通过与四种基于专家先验知识的典型逃逸机动攻击区仿真验证对比,结果表明：智能体实现的逃逸策略攻击区仅次于置尾下降攻击区,该策略对飞机规避导弹先验知识的依存度最低。     

基于灰色理论的混凝土碳化深度预测

本文应用灰色系统理论对混凝土碳化进行研究，用建立的灰色预测模型GM（1，1）对混凝土的碳化深度进行了预测。通过与已知试验值的的比较，证明该方法是简单可靠的。     

基于深度学习的地空导弹发射区拟合算法

目前地空导弹发射区的拟合算法主要是多项式拟合法和BP神经网络拟合法。多项式拟合法存在函数形式难以确定、函数范围不易分段等问题，且拟合精度较低；传统神经网络方法要想达到较高精度，需要大量的隐层节点，且在隐层节点数增加到一定程度后，训练变得十分困难且精度很难继续提高。同时，传统神经网络需要大量的标签数据，进一步增大了实际应用的难度。为此，基于深度学习理论，设计了一种基于堆栈稀疏自编码器（SSAE）的深度拟合网络（DFN），并给出了相应的训练策略。仿真实验表明其相比传统算法具有更小的拟合误差优势。所设计的深度稀疏自编码器网络可以克服多项式拟合和传统神经网络的不足，不仅可以在大量无标签数据和少量标签数据条件下进行学习训练，而且可以进一步提升地空导弹发射区的拟合精度。     

直角深度测量尺

我们在生产中常遇到这样一些零件:其深度尺寸用一般量具无法直接测量。如图1a中H_1齿尖高度尺寸,H_2齿底至平面深度尺寸,H_3小孔底面至平面深度尺寸,图1b中L、L_1、L_2内孔台阶尺寸,图1C中H圆锥孔底点至平面尺寸,图1D中B宽度尺寸,均无法用通用量具直接进行检测。这对产品质量和生产效率都会带来不利影响。 为了解决诸如上述列举的几何形状中各     

基于深度长短期记忆网络的发动机叶片剩余寿命预测

为了研究航空发动机转子叶片的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。首先利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络。然后,将多个传感器信号数据进行融合处理,从而通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。进一步在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,并且在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证,在一种故障模式和两种故障模式条件下,DLSTM网络预测模型相对于其他传统方法的评价指标Score分别下降了17.19%和14.37%,其他两个评价指标相对来说也较优,结果表明本文提出的方法具有更高的准确性以及稳定性。     

发动机叶片气相渗铝工艺研究

为提高发动机叶片抗高温氧化和抗燃气腐蚀的能力,选用发动机叶片气相渗铝工艺,通过模拟生产的工艺试验,以试验数据及现象为依据,客观分析了渗铝的加热温度、保温时间及渗铝剂的用量等因素对渗铝层深度的影响,从而确定某型发动机叶片气相渗铝时的热处理参数。