基于自适应卡尔曼滤波的机动目标自主轨道确定

用自适应卡尔曼滤波法对非合作机动目标进行轨道确定,通过实时计算观测星的状态转移矩阵,近似描述目标星的状态变化并获得两星体相对位置.算法中用自适应卡尔曼滤波辨识噪声,通过极大似然法选择噪声修正模型.仿真结果表明:该法可有效用于对椭圆轨道非合作机动目标的自主轨道确定.     

一种新的SAR面目标回波模拟快速算法

回波信号模拟是合成孔径雷达模拟技术的基础.与实际挂飞试验相比,模拟技术具有灵活性高、成本低等优点.传统的SAR回波信号模拟方法因为运算量大而很难实施.分析了SAR回波信号距离延迟和多普勒相位的特点,得出了相同方位向目标回波数据间的近似关系,提出一种基于点目标回波数据矩阵的回波模拟新方法.该方法采用移位叠加,避免了大量重复的计算.     

子孔径拼接检测方法的目标函数优化

子孔径拼接检测技术是一种利用小口径干涉仪实现对大口径光学系统检测的有效方法.在子孔径拼接算法中,需要对子孔径重叠区域的采样数据进行最小二乘拟合,得到各孔径的相对误差,从而将它们统一到同一参考面上,完成拼接.最小二乘拟合目标函数的优劣将直接影响拼接精度的高低.文章利用光学仿真软件,提取对误差敏感的Zernike多项式的项,并推导得到具有较高精度的目标函数,通过仿真计算验证了该目标函数能满足高精度子孔径拼接的要求.     

基于Swin Transformer和注意力机制的红外无人机检测算法

红外无人机目标检测在军民领域的应用前景广阔。由于无人机目标尺度较小,空中环境复杂多变,目前普遍存在检测率低和误报率高的现象。针对复杂场景下红外无人机目标检测不良等问题,本文提出ST-YOLOA目标检测模型。首先,使用Swin Transformer网络架构和协调注意力（CA）机制搭建STCNet骨干特征提取网络;其次,特征融合部分采用带残差结构的PANet路径聚合网络构建特征金字塔提升整体特征提取能力,同时改进了上下采样方式以增强检测能力;最后,使用解耦检测头预测无人机目标的位置。试验结果表明,本文提出的模型检测精度为92.8%,检测速度达到了22帧/s,这表明该模型与其他模型相比具有较好的检测效果,且基本满足实时性检测要求,对于多无人机目标场景下的检测具有现实意义。     

企业战略的类型及应用

企业战略决定公司的经营目标和方向,企业的日常运营都是战略的具体实施和体现。众多企业的战略实践以及学术界的研究和总结,使可供企业选择的战略类型十分丰富。如何准确全面     

天基成像跟踪关键技术研究

介绍了天基成像跟踪的工作原理,对成像跟踪关键技术进行了研究.提出利用激光成像目标反演技术进行目标识别跟踪,并分析了星上可见光红外扫描探测技术.最后提出天基平台复合轴跟踪系统可以采用两种设计方法,并介绍了特殊环境下的视轴稳定技术,为天基成像跟踪平台的设计提供参考.     

一种有效的基于DSmT的合成公式

针对DSmT在解决强冲突证据融合问题时存在的不足,提出了一种有效的冲突证据合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对冲突量进行重新分配。仿真结果表明,新的合成公式提高了目标识别的可靠性与合理性,即使对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果。     

基于分形的目标识别技术和隐型装备外形设计方法

随着分形技术在目标识别时的应用,提出了一种基于分形技术的伪装区域地貌生成方法.利用分形方法生成了随机分形曲面,针对随机分形地形形状不易控制的缺点,设计出一种目标区域地貌模型与随机分形地貌模型相融合的方法,保证生成的伪装模型既有预定的形状又有随机的特性.实验结果表明,设计的伪装区域生成方法能有效的生成符合需求的伪装区域地貌模型,此模型能够实现与周围地形地貌环境的较好融合,达到良好的伪装效果.     

基于穆迪图表法改进的AHP目标排序

在登陆作战敌滩头目标数量众多时,对目标排序再进行火力打击是登陆作战中必须解决的问题。运用穆迪图表法改进的层次分析法较好的解决了决策过程中的目标排序问题。     

基于遗传算法的翼型多目标气动优化设计

采用遗传算法实现了单/多目标情况下NACA0012翼型的气动优化设计。绕翼型的外部无粘流场解采用基于非结构网格的显式时间推进Jameson有限体积方法。遗传算法采用二进制编码,通过外部调用流场解算器对种群适应度函数进行评估。为提高计算效率,使用了动弹网格技术以及使得优化程序可以从任一进化代继续计算的中间进化结果存储技术。优化参数为翼型气动型面,分别以给定来流条件下的升力系数、阻力系数作为优化目标进行了单目标优化设计,并以此为基础,结合博弈论中的Nash博弈,实现了升力系数和阻力系数的多目标优化设计,得到了优化结果。分析表明,该方法具有较高的计算效率,能够给出更优的翼型气动性能,具有一定的实际工程应用前景。