基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩，但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置，检测结果具有很大的背景冗余区域，特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠，导致误检和漏检。针对以上问题，提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点，借鉴MobileNet架构对网络加速，通过学习密集区域目标的几何形变，有效预测目标的旋转角度，最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明，该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能，有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题，提高了自动目标识别的精确性，并满足工程应用的实时性要求。     

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。     

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。     

复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法

提出了一种用于检测不同类型复杂背景下红外弱小运动目标的新方法。该方法能够根据图像信息自动选择背景预测算子;同时,针对不同类型复杂背景中目标和背景特性的差异,提出了“局部小目标可辨识度”的概念,并定义了一种有效的方法将其量化。在此基础上,采用蒙特卡罗实验方法构造了一种新的阈值函数,实现了单帧目标的检测,然后采用移动加权管道滤波提取目标的运动轨迹。实验结果表明,该方法对不同类型复杂背景的红外弱小运动目标具有很好的检测性能。     

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。     

基于模糊积分的航空发动机MTBF动态评估方法

针对传统评估方法无法解决航空发动机可靠性评估的滞后问题,采用模糊积分方法建立航空发动机动态可靠性评估模型.引入故障强度因子,建立降半正态型分布的故障强度因子函数表示故障纠正过程.通过故障强度因子得到模糊密度,采用Choquet模糊积分方法融合发动机各阶段可靠性指标,解决了航空发动机可靠性指标的动态评估问题.对在研的某小型涡扇发动机进行了应用研究,结果表明采用Choquet模糊积分数据融合方法进行动态评估能考虑到不同阶段故障数据的重要性,对发动机当前的可靠性水平能给予更加科学的评价.      

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。     

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。