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101.
针对如何模拟海战场电子干扰环境下雷达作用距离这一问题,首先,分析了雷达检测因子与虚警概率、检测概率的关系;然后,在考虑电子干扰功率的基础上建立了综合信干比模型,利用综合信干比与检测因子之间的关系确定了雷达作用距离;最后,通过仿真分析,验证了模型的有效性和适用性。 相似文献
102.
针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框(anchor)大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。 相似文献
103.
针对高超声速飞行器动力学模型强耦合、非对称时变迎角限制、气动参数高度不确定以及跟踪误差收敛速率要求高等问题,设计了一种考虑非对称时变迎角限制的高超声速飞行器固定时间非奇异切换控制策略。为了解决非对称时变迎角限制问题,首先限制迎角虚拟控制器的幅值并设计固定时间误差补偿系统补偿迎角虚拟控制器饱和带来的不利影响,然后设计了一种新的光滑切换的非对称时变障碍函数限制迎角跟踪误差,从而使迎角满足非对称时变限制。光滑切换技术以及固定时间收敛技术也应用于其他虚拟控制律和实际控制律的设计中,以避免奇异值问题并且保证闭环系统的固定时间稳定。此外,设计了一种固定时间稳定的鲁棒补偿器用以补偿系统不确定性带来的不利影响。严格的数学推导证明了本文方法的正确性,仿真结果验证了本文方法的有效性和优越性。 相似文献
104.
由于类似舰船的陆地目标的干扰和舰船的紧密排列,基于合成孔径雷达(SAR)图像的近岸舰船检测会出现较多漏检和误检,提出了一种基于YOLOv5网络的近岸舰船的检测方法。为提高近岸背景下的检测精度,使用了注意力机制模型和CSL的技术用于改进网络;分析了YOLOv5网络、注意力模型和CSL算法,基于YOLOv5进行了检测实验,引入注意力模型来改进网络;结合CSL算法,重构了YOLOv5旋转检测网络。通过调整训练参数和改进注意力,近岸目标检测网络的测试结果达到mAP 80%以上,证实了CSL+YOLOv5算法实现旋转检测的可行性。 相似文献
105.
106.
介绍一种通过去除数字化乳腺x线照片中的无病变区域(TNR)间接地获取感兴趣区域(ROI)的方法。该方法可通过3个步骤来实现:(1)将图像划分为若干个不重合的相等大小块,并为每块计算5个特征;(2)通过域值法进行粗分析,排除肯定不含有病变的块;(3)使用代价敏感的支持向量分类器作更精细的分析,以进一步排除肯定不含有病变的块。在真实的数字化X线乳腺照片上的实验表明:该方法可以有效地去除高达81.71%的无病变区域。 相似文献
107.
保持飞行迎角恒定的动力补偿系统性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了速度恒定动力补偿系统(APCS|u=0)和迎角恒定动力补偿系统(APCS|Δα=0)的主要工作原理和控制律。然后论证了APCS|Δα=0与APCS|u=0之间的关联,从而证明飞行迎角恒定系统在加快飞机的动态响应、保持稳态迎角不变的同时,也可以保持速度恒定(u=0),与APCS|u=0达到同样的效果。最后以舰载飞机自动着舰为例,进行了仿真验证。 相似文献
108.
简要介绍了小波分析的基本原理和方法。分析了钢丝绳断丝定量检测中断丝检测信号的特点,研究了小不皮分析在提取断丝特征信号及滤波中的应用。 相似文献
109.
舰载飞机弹射起飞自动控制上升的飞行特性 总被引:2,自引:0,他引:2
根据舰载飞机弹射起飞上升段的纵向动力学方程和迎角自动控制的升降舵偏角调节规律,计算了A-6飞机的迎角,俯仰角、飞机重心垂向位置等随时间的变化,确定了传递系数ko,ki的合适范围,讨论了以最大容许的下沉量作为约束的指令迎角的量值,提出了舵面偏角调节规律的一种设计方法。 相似文献
110.
Manyhighpefformancecontrolsystemsmusthavefauhtolerantabilityagainstsensorfailures.Theapplicationofprevioussensorfailuredetectinnmethods,mostlybasedonanalyti-calredundancy['Jlislimitedbecausetheyrequireaprecise.mathematicalmedel.BPneuralnetwork(BPNN)isabletolearnanycomplicatedcontinuousnonlinearfunctions,therefore,itcanbeusedtodetectsensorfailuresandrecoverthesignalforthefailedsensor'Recentpubli-cationshavedemonstratedtheuseofBPNNfordetectingsomkindofsensorfailuresandre-coveringthefailedsen… 相似文献