基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法，提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO)，并求取SO的运动参数，利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性，应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰，从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中，一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明，该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰，降低虚警目标的数量。     

Hybrid integration method for highly maneuvering radar target detection based on a Markov motion model

To detect highly maneuvering radar targets in low signal-to-noise ratio conditions, a hybrid long-time integration method is proposed, which combines Radon-Fourier Transform (RFT), Dynamic Programming (DP), and Binary Integration (BI), named RFT-DP-BI. A Markov model with unified range-velocity quantification is formulated to describe the maneuvering target’s motion. Based on this model, long-time hybrid integration is performed. Firstly, the whole integration time is divided into multiple time segments and coherent integration is performed in each segment via RFT. Secondly, non-coherent integration is performed in all segments via DP. Thirdly, 2/4 binary integration is performed to further improve the detection performance. Finally, the detection results are exported together with target range and velocity trajectories. The proposed method can perform the long-time integration of highly maneuvering targets with arbitrary forms of motion. Additionally, it has a low computational cost that is linear to the integration time. Both simulated and real radar data demonstrate that it offers good detection and estimation performances.     

基于纯比例导引的拦截碰撞角约束制导策略

拦截碰撞角约束制导是当前导弹制导研究的关键问题之一。首先基于理想比例导引（IPN）律拦截非机动目标的解析解,推导了纯比例导引律（PPN）拦截固定目标的解析解,得到了弹目相对距离、制导指令加速度和导弹前置角的显示表达式,并进一步得到了拦截碰撞角与弹目相对运动状态和比例导引系数之间的解析表达式。其次,基于该解析表达式,提出了基于PPN的拦截碰撞角约束制导策略（PPNIACG）,并探讨了在铅垂面内进行落角约束打击和水平面内进行拦截碰撞角约束打击的2种实现方式。最后,以弹道成型制导律（TSG）和最优碰撞角约束制导律（OIACG）为参考,通过数值仿真算例,对PPNIAC的拦截性能进行了对比分析,验证了所提出制导策略的有效性和正确性。     

导引头量测故障下的增量式三维制导律设计

考虑导引头量测故障下拦截机动目标的末制导问题,以提高制导系统的鲁棒性、降低制导增益、减小系统残差、避免视线角速率剧烈振荡/发散为目的,基于增量式控制方法设计了一种具有鲁棒增强特性的三维末制导律。首先,将末制导问题转化为零化视线角速率的控制问题。其次,通过弹目相对距离及视线角速率定义辅助变量,给出传统的滑模制导律作为设计参考。然后,基于增量式非线性动态逆滑模控制方法,充分挖掘视线角加速度估计信息及上一采样时刻的制导指令,得到增量式三维鲁棒制导律。最后,在目标机动及导引头量测故障下,分析并比较了两种制导律所产生的系统残差。理论分析及多工况仿真结果表明,增量式制导律不仅对目标机动及大范围失效的导引头量测故障具有强鲁棒性,而且所需制导增益也较小,同时避免了末端视线角速率严重发散的问题     

JMP超高效率消防泵专用三相异步电动机的研发

JMP超高效率消防泵专用三相异步电动机是河南豫通电机股份公司与新乡市电机系统节能工程技术研究中心共同进行研究、设计、开发的新型节能专用电动机产品。其能效水平达到IE4能效等级。目前,产品开发已经完成,通过国外第三方能效检测机构的检测,取得了产品能效检测报告及出口许可的标识,并且已经批量出口到国外,得到国外客户的认可。介绍了该电动机的设计思路和样机检测结果。     

噪声加密集假目标复合干扰效果分析

根据密集假目标和噪声干扰信号的特点,建立了噪声加密集假目标复合干扰的数学模型,基于雷达信号检测的方法分析了复合干扰对雷达的干扰效果,并在实际装备试验中加以验证,最后提出了噪声加密集假目标复合干扰在作战中的使用策略。     

卫星点波束天线的多目标指向优化研究

卫星天线波束常常需要同时覆盖特定区域内多个目标,为保证目标接收卫星信号的增益要求,需对其指向进行优化。以我国某卫星点波束天线为研究对象,将天线功率辐射模型引入卫星指向计算模型中,完成了指向目标的增益计算。运用最优化原理分析了多目标指向增益优化模型,在无约束条件下,指向增益最优点在标称三目标构成的三角形重心位置;有约束条件下,最优点在满足相应约束下偏离无约束最优点。多目标指向优化理论研究对点波束天线的高精度指向及确保目标的通信特性提供了适用的工程模型,具有极强的工程应用价值。     

一种用于空间群目标分辨的滑动窗轨迹跟踪算法

针对大多数现有的微多普勒分析理论难以解决空间群目标的监测与识别问题,本文提出一种基于提取目标运动特征的弹道中段群目标分辨方法。首先建立了多个具有滑动散射中心的旋转对称目标模型并得到其m-D曲线,在此基础上,利用形态学图像处理方法抑制一维距离像旁瓣,然后提出了一种滑动窗轨迹跟踪的方法分离出各散射点相互交叉的m-D曲线,再对分离结果进行经验模式分解(Empirical-Mode Decomposition, EMD),最后通过提取能够反映目标运动特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function ,IMF),实现了群目标分辨。仿真实验校验了所提方法的可行性和鲁棒性。     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。