无人机GPS／SINS／双星组合导航浅析

分析了GPS、SINS导航系统的各自优缺点，提出了将我国自主研制的双星导航系统运用于GPS／SINS组合导航系统中，形成新的GPS／SINS／双星导航定位系统，并利用卡尔曼滤波建立了系统误差模型，该组合导航系统安全可靠，满足在DPS或双星信号短期无效情况下定位导航的精度要求。     

基于双注意力混洗的无人机航拍目标跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中目标经常出现尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题,提出了一种基于双注意力混洗的多尺度无人机实时跟踪算法。考虑到无人机视角下目标像素点少,构建了双采样融合的深层网络,既提供了语义信息丰富的深度特征,又保留了目标的细节信息;设计了双注意力混洗模块,通道注意力和空间注意力同时分组筛选提取到的特征信息,混洗不同通道间的信息,加强信息交流,提高了算法辨别能力;为利用不同层的特征信息,加入多个区域建议网络完成目标的分类和回归,并针对无人机的目标特点,将结果进行加权融合。实验结果表明：所提算法在数据集上的成功率和准确率分别为60.3%和79.3%,速度为37.5帧/s。所提算法的辨别能力和多尺度适应能力明显增强,能有效应对无人机跟踪中常见的挑战。     

某型无人机疲劳寿命延寿评估方法研究

针对某型无人机寿命较短的情况,提出一种既充分发挥疲劳寿命潜力又节省费用的无人机疲劳寿命评估方法。通过对关键部件裂纹损伤的分析,以损伤度和效费比为评判准则,确定是否对无人机维修延寿,并根据无人机实际报废寿命分析得到一定可靠度下无人机的安全寿命和报废寿命。本方法为延长无人机疲劳寿命提供了一种经济方便的途径。     

无人机对目标的大地定位

阐述了无人机对地面目标定位过程，并详细介绍了目标从无人机坐标系到大地坐标系的坐标变换，实现无人机对目标定位的坐标解算。     

基于多尺度融合的自适应无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题，提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先，考虑到无人机视角下干扰信息多，构建了深层多样化特征提取网络，提供鲁棒表征目标的语义特征和多样化特征；其次，设计的多尺度注意力模块，抑制干扰信息的同时保留了不同尺度的目标信息；然后特征融合模块将不同层特征进行融合，有效整合了细节信息和语义信息；最后，使用多个基于无锚框策略的区域建议模块自适应感知目标的尺度变化，充分利用整合的特征信息实现对目标的精准定位与稳定跟踪。实验结果表明：该算法在数据集上的成功率和准确率为61.7%和81.5%，速度为40.5 frame/s。该算法对目标的辨别能力、尺度感知能力和抗干扰能力明显增强，能有效应对无人机跟踪过程中的常见挑战。