基于模块度的复杂网络社团结构聚类新算法

针对传统的分裂聚类算法删除连边会影响节点划分的问题,结合K-means算法的思想并加以改进,提出了一种以邻居节点为聚类备选集,所有社团中心节点同时聚类的同步聚类算法。该算法根据节点中心度和最短路变化率确定社团中心节点集,然后以中心节点为社团中心,以邻居节点为聚类备选集合进行聚类,完成社团的划分。将算法应用到Zachary网络中并与GN算法、Top Leader算法进行比较,仿真结果表明该算法对网络有较好的划分。     

单天基平台测向的空间非合作目标跟踪

针对仅含角度测量信息的单个天基平台可观测性较弱的问题,提出了一种含脉冲机动检测的空间非合作目标跟踪算法,并设计了非合作目标实时跟踪数据处理流程.该算法利用抗差估计技术和UKF（Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波）算法构造目标跟踪滤波器,并综合残差多项式拟合和新息分布特征等方法实现目标机动检测,在天基平台观测信息类型有限和观测几何较差的情况下,可以同时排除孤立野值和成片测量野值的影响,实现非合作机动目标的连续稳定跟踪.数值实验验证了算法的可行性和有效性,也表明了跟踪精度和可靠性与测量精度密切相关.     

基于概率统计的DS/FH系统干扰检测算法

基于时频分布的干扰检测算法是DS/FH（Direct Sequence/Frequency Hopping,直接序列扩频/跳频扩频）系统干扰检测的传统手段,针对其运算量大、实时性差,以及无法检测某些特殊干扰信号等问题,提出一种基于概率统计的干扰检测算法.通过统计DS/FH系统频谱图中各频率的幅值出现位置,以DS/FH信号与干扰信号频谱分布规律的差别为判决依据,完成DS/FH系统中干扰信号的检测.分析和仿真结果表明：该检测算法能够有效识别DS/FH系统中的典型干扰信号,与传统基于时频分布的检测算法相比,能够实现某些特殊干扰信号的有效检测;同时,由于该算法不需要进行复杂的时频联合分析,其运算复杂度大大降低,能够实现DS/FH系统干扰信号的快速检测.     

海战场电子干扰环境下雷达作用距离建模与仿真

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。     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

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。     

基于YOLOv5的近岸SAR舰船目标检测方法

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。     

Lift coefficient prediction at high angle of attack using recurrent neural network

In this paper, identification of dynamic stall effect of rotor blade is considered. Recurrent Neural Networks have the ability to identify the nonlinear dynamical systems from training data. This paper describes the use of recurrent neural networks for predicting the coefficient of lift (C_Z) at high angle of attack. In our approach, the coefficient of lift (C_Z) obtained from the experimental results (wind tunnel data) at different mean angle of attack θ_mean is used to train the recurrent neural network. Then the recurrent neural network prediction is compared with experimental ONERA OA212 airfoil data. The time and space complexity required to predict C_Z in the proposed method is less and it is easy to incorporate in any commercially available rotor code.     

X线乳腺图像中微钙化检测的快速排除无病变区域法

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。     

TVC/PSM飞机的过失速动态边界及敏捷性分析

以飞机为质点，考虑在最少输入数据情况下，曲于转弯速率图并从能量的角度计算和分析了TVC/PSM飞机的过失速动态边界，选取敏捷性尺度空战周期时间和指向裕度，对比分析了TVC/PSM飞机和传统飞机的敏捷性，得出了一些有益的结论，并提出了一些建议。     

小波分析在钢丝绳断丝定量检测中的应用

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。