基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

Robust adaptive fault-tolerant control of a tandem coaxial ducted fan aircraft with actuator saturation

This paper is concerned with the robust adaptive fault-tolerant control of a tandem coaxial ducted fan aircraft under system uncertainty, mismatched disturbance, and actuator saturation. For the proposed aircraft, comprehensive controllability analysis is performed to evaluate the controllability of each state as well as the margin to reject mismatched disturbance without any knowledge of the controller. Mismatched disturbance attenuation is ensured through a structured H-infinity controller tuned by a non-smooth optimization algorithm. Embedded with the H-infinity controller, an adaptive control law is proposed in order to mitigate matched system uncertainty and actuator fault. Input saturation is also considered by the modified reference model. Numerical simulation of the novel ducted fan aircraft is provided to illustrate the effectiveness of the proposed method. The simulation results reveal that the proposed adaptive controller achieves better transient response and more robust performance than classic Model Reference Adaptive Control (MRAC) method, even with serious actuator saturation.     

固体火箭的鲁棒自适应耗尽关机制导方法研究

针对固体火箭的耗尽关机制导问题,提出了一种基于闭路制导和零射程线相结合的自适应耗尽关机制导方法,该方法首先利用闭路制导技术,使待增速度快速收敛;随后基于零射程线理论,设计了对关机时间变化不敏感的零射程线能量耗散管理导引律和末速精调导引律,提高了耗尽关机方法在推力、秒耗、关机时间随机摄动条件下的鲁棒性和自适应性以及制导精度,从而拓展了耗尽关机显示制导方法的工程化应用.     

基于光纤F-P可调谐滤波器的有害气体检测方法

光谱分析法在气体成分监测领域有着广泛的应用,实现小型紧凑高分辨率的光谱测量装置是热门的研究课题。文章创造性的提出了基于光纤法布里-帕罗（F—P）的可调谐滤波器提高吸收光谱分辨率,为构建紧凑高分辨率的光谱仪提供了一种新的方案。基于光纤F-P的可调谐滤波器成功实现了微型光栅光谱仪（分辨率约1nm）对甲烷吸收光谱的测量,对比无光纤F—P可调谐滤波器直接测量的结果,该方法测得的吸收光谱强度至少提高了一个数量级。此研究成果可用于紧凑高分辨率的星载气体检测仪的研制。     

一种遥感图像建筑物检测新方法

遥感图像中的建筑物检测对于土地规划和地图绘制等具有重要意义。文章针对高分辨率全色遥感图像植被覆盖中隐蔽建筑物检测问题,提出了一种结合屋顶结构信息和纹理信息的快速房屋检测方法。首先利用屋顶边缘的几何关系寻找具有矩形屋顶的建筑物;然后使用形态学方法提取屋顶较亮的建筑物;最后利用局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）描述屋顶的纹理特征,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）排除误检区域。通过在全色遥感图像集上的试验证明,所提方法对高分辨率遥感图像植被覆盖区域中的建筑物目标具有较高检测率和较低误检率。     

微波光子技术在电子对抗中的应用

由于光子技术的宽带和低损耗优势,微波光子技术已经在电子对抗领域中尤其是在微波信号的产生、处理、控制及传输等方面引起了强烈关注.着重阐述了微波信号的光子方法产生及处理、光子微波滤波器、光真延时波束形成以及光学A/D模数转换等技术,最后给出了结论.     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

迎角受限的高超声速飞行器固定时间鲁棒控制

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。     

基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法

微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。     

Aeroelastic two-level optimization for preliminary design of wing structures considering robust constraints

An aeroelastic two-level optimization methodology for preliminary design of wing struc- tures is presented, in which the parameters for structural layout and sizes are taken as design vari- ables in the first-level optimization, and robust constraints in conjunction with conventional aeroelastic constraints are considered in the second-level optimization. A low-order panel method is used for aerodynamic analysis in the first-level optimization, and a high-order panel method is employed in the second-level optimization. It is concluded that the design of the abovementioned structural parameters of a wing can be improved using the present method with high efficiency. An improvement is seen in aeroelastic performance of the wing obtained with the present method when compared to the initial wing. Since these optimized structures are obtained after consideration of aerodynamic and structural uncertainties, they are well suited to encounter these uncertainties when they occur in reality.