基于岭回归的红外协同定位优化算法

针对双机协同定位误差较大问题,首先,在球坐标与直角坐标相结合的基础上,建立双机协同定位的数学模型,并通过对数学模型的分析得出双机距离较近时定位误差大的原因。其次,利用岭回归算法求解出定位精度较高的两组测量子集的目标位置估计值和定位误差协方差矩阵。最后,利用加权最小二乘算法对两组测量子集进行融合定位,推导出协同定位优化算法。仿真分析表明,该算法能显著改善了整个探测区域内的定位精度,并且在双机相距较近时也能保持高的定位精度。      

非完备信息下的超视距空战双机协同战术识别

针对超视距（BVR）空战过程中,受探测装置性能限制和敌方干扰等原因,导致目标信息易缺失,从而难以实时准确地识别敌方协同空战战术的问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络（DBN）与参数学习的超视距空战双机协同战术识别方法。分析了超视距空战条件下的双机协同战术特征,根据长机和僚机的职能分工、当前态势及机动动作,构建了识别网络模型;为提高模型对双机协同战术的识别概率,采用期望最大参数学习方法优化网络参数;基于自回归模型对缺失目标信息进行修补,提出非完备信息下的双机协同战术识别推理算法。通过开展空战对抗仿真实验,验证了双机协同战术识别方法对于非完备信息下的超视距空战双机协同战术具有较高的识别概率和较好的实时性。     

双机编队空空导弹协同发射区模拟仿真分析

对双机编队协同作战条件下的空空导弹发射区进行了仿真研究.通过分析单机作战条件下空空导弹实际发射区的形成机理,结合协同作战条件下空空导弹发射/制导方式,得出协同发射区的定义;建立导弹、目标和载机的运动模型,分析了影响协同发射区的导弹、发射机及制导机约束条件,采用黄金分割的方法搜索协同发射区的远界和近界,对不同参数影响下的双机协同发射区进行了仿真实验.仿真结果证实双机协同能有效扩大导弹允许发射区且协同发射区受制导机及导弹参数的影响.      

基于DE-DPSO-GT-SA算法的协同多任务分配

针对无人机（UAV）编队的协同多任务分配问题（CMTAP），考虑双机协同探测、双机协同攻击的情况，结合时间约束、时序约束、时间间隔约束、载机弹药约束、任务能力约束等约束条件，扩展了协同多任务分配模型；将差分进化（DE）算法、郭涛（GT）算法、离散粒子群优化（DPSO）算法、模拟退火（SA）算法进行融合，提出了DE-DPSO-GT-SA算法，用以求解协同多任务分配问题。通过与多种算法进行比较，仿真试验结果表明，所提算法具有较好的收敛性能。      

月球背面探测任务多目标协同控制模式设计

月球背面探测需要中继卫星提供中继通信支持,实现地面测控网对月面探测器的控制。为解决月球背面探测任务过程中和环月探测卫星等多个航天器目标的相互控制及其与地面测控网之间的复杂协同控制问题,提出了协同控制关联目标描述方法,明确了控制目标和上行路由的概念和确定原则、上行路由测控网资源分配原则,设计了基于时间窗口的中继测控资源分配方法、多目标协同控制的标称计划模式、遥操作规划模式和上行控制模式。经过"嫦娥4号"天地大回路无线联试和"鹊桥"中继卫星在轨飞行证明,设计是合理可行的。     

未知区域中四旋翼无人机集群协同搜索与围捕算法

四旋翼无人机集群可以被用来进行区域侦察,以建立对环境与兴趣目标的认知。为四旋翼无人机集群提出一种分布式协同搜索算法和动态目标包围技术，以解决在未探测区域定位和监测目标中所遇到的挑战。为降低所提算法的复杂度，通过栅格划分方法将任务区域划分为2级栅格子区域。考虑到动态目标的随机性，设计一种数字信息素来引导多无人机对任务区域进行2次搜索，并以快速搜索到目标为奖励函数，通过滚动优化决策得到最优解作为无人机的输入。然后，基于一致性协议设计一种多无人机协同跟踪与围捕协议，以获取动态目标的实时信息。数个仿真结果与室外飞行实验验证了所提算法能够使四旋翼无人机对未知区域中动态目标进行有效搜索与动态监视。     

舰载直升机吊声的搜潜方法探讨

针对应召反潜中敌潜艇直线形规避行为,提出了双机协同反潜的预测搜索法. 在一定探测域余量下,使联合探测角度最大,确定了初始探测点.通过预测敌潜艇在舰载直 升机工作时间段内的航程,形成按照两个声纳相背的方向、半径不断扩大的环形搜索路径. 通过Matlab实例仿真,验证此法的探测成功率在70%以上.对实际的舰载直升机反潜具有参 考作用.      

利用可编程超声阵列准确定位目标点位置

设计和制作了一种用于移动机器人环境探测的可编程设定工作模式的超声波传感器阵列,阵列中的每个超声传感器都可以被编程设定为发射/接收器或接收器.当某个传感器是发射/接收器时,其它传感器都设定为接收模式,使系统在探测过程中始终工作于单发/多收的状态,能够比传统的多超声传感器系统获得更多的冗余信息.利用几何学的相交定位法融合每次探测所得到的数据,实现对目标点的准确定位,通过衡量目标点之间的欧式距离来区分多个目标.实验结果表明,这种新的探测系统只需要一个探测周期,就可以实现对单目标和多目标的准确定位,比传统的多超声系统具有更高的探测效率.     

基于协同滤波轨迹预测的机动目标RTPN拦截制导律

针对当前空中威胁目标拦截的实际需求,结合拦截器本身的机动能力,基于全覆盖协同策略,提出一种协同探测的现实真比例导引律（RTPN）制导拦截方法。所提方法解决了传统RTPN方法未考虑拦截器饱和过载限制及对任意机动目标捕获区域的确定问题。此外,针对拦截过程中对目标运动轨迹测量误差及协同探测数据丢包所引起的数据融合精度和鲁棒性问题,提出一种分布式协同滤波算法;针对数据传输和拦截器本身动力学响应延迟等问题,提出一种航迹预测算法。仿真结果验证所提方法能够有效解决饱和过载下的捕获区域确定及动力学延迟问题,及协同探测数据融合中数据丢包所引起的鲁棒性和精度问题。     

在电子干扰环境中飞行器隐身性能计算

建立了在远距支援干扰和自卫或随队干扰下飞行器隐身性能计算方法.考虑的对抗情况是突防方用一架飞机进行远距支援干扰或者自己携带干扰机进行突防.通过算例计算了各种干扰及目标RCS对飞行器隐身性能的影响.结论是∶有效辐射功率为10kW的远距支援干扰可以大大减小飞行器的等概率探测范围和发现概率,结合采用减缩目标RCS的措施时,隐身性能的提高更为显著.有效辐射功率为1kW的自卫或随队干扰可以使飞行器的等概率探测范围由无主动干扰的几百公里半径减小到几十甚至十几公里半径,结合采用减缩目标RCS的措施时,其等概率探测范围几乎缩小为0.      

基于矢量对消的缺陷类目标散射试验改进方法

缺陷类目标散射在高隐身飞行器总体散射中占有重要地位。目前常用的缺陷类目标散射评估方法是基于低散射载体,将有无缺陷类目标的载体测试结果进行对比,获得缺陷类目标散射的增幅,以分析目标的散射特性。这种方法存在载体影响大、可测量目标尺寸小、成本高等不足。本文提出一种基于矢量对消的改进试验方法,将载体视为目标背景的一部分,通过矢量对消分离出载体散射,从而提取出完全独立于载体之外的全角域范围的缺陷类目标散射特性,结果更为完整、精确。通过文献对比和验证分析,本文方法可以得到缺陷类目标的全角域散射特性,且测试结果、目标尺寸均不受载体限制,具有精确度高、成本低的优点。     

GNSS外辐射源雷达低慢小目标探测概率

尽管全球导航卫星系统(GNSS)外辐射源雷达具有信号源广泛、覆盖率高、容易进行时间同步等特点，受到了国内外研究机构的广泛关注，但由于卫星位置变化和单颗卫星的目标探测性能有限，难以满足实际探测需求。根据几何构型给出GNSS外辐射源雷达双基地角计算方式，仿真研究双基地角与目标雷达散射截面积(RCS)的关系，分析探测时间与目标最大探测距离的关系，得到目标探测概率的理论表达式，并据此评估基于GPS L5信号的外辐射源雷达在单星、多源融合及前后向协同探测模式的目标探测概率。仿真结果表明：单星前向和后向探测模式的有效探测时间覆盖率不足1%，采用前后向协同及多源融合的探测方式，可有效提升GNSS外辐射源雷达的目标探测性能至25%；通过采用连续扫描检测的方式实时改变接收天线的照射方向进行目标探测，在前后向协同的多源融合探测模式下，有效探测时间覆盖率达到98.96%，基本满足全天时有效探测需求。     

一种实现光学隐身的卫星构型设计

目前对地球同步轨道(GEO)空间目标的探测和识别,主要依赖光学监视系统接收其反射的太阳光线.鉴于可见光反射原理,和空间目标可见光反射特性计算模型,提出光学隐身卫星设计策略,分别对卫星平台构型、太阳能帆板、半球形遮光罩进行设计,对整星外形进行仿真分析,最后提出分布式卫星的构想.结果表明,该卫星构型光学横截面积峰值达到0.082 m~2,该构型设计具有较高的隐蔽性,不易被光学监视系统探测识别.     

飞行器雷达隐身测试评估技术及发展

武器装备全面隐身化,隐身性能指标成为装备最重要的战技指标之一.隐身测试评估是实现装备隐身性能的关键指标和不可缺少的重要环节,涉及隐身装备从方案设计验证、研制方案筛选、部件和整机隐身效果评估、使用维护检定等全生命周期.综述了飞行器雷达隐身性能试验测试体系和测试评估方法,介绍了国内外典型的测试场及测量技术进展,详细分析了低散射诊断实验测试技术的最新成果,展望了飞行器隐身电磁特性测试技术未来发展趋势.      

鲁棒的红外小目标视觉显著性检测方法

鲁棒的红外(IR)小目标检测是自动目标检测的关键技术,低信噪比条件下的红外小目标检测一直是业内研究热点.为了能有效地检测红外小目标,对红外小目标若干表观特征及其视觉显著性进行了分析,提出一种基于多尺度图像块统计序对比度(MOCIP)的红外小目标视觉显著性鲁棒检测方法,采用两步级联多尺度图像块统计序对比度算法抑制背景和噪声,提升目标强度,获得红外小目标显著性图,并利用自适应阈值实现目标检测.本文详细给出了红外小目标视觉显著性的检测算法,使用红外小目标图像对检测性能进行了实验验证,并与其他检测方法进行了对比.实验结果表明,所提出的方法能够在低信噪比条件下克服噪声和复杂背景的影响,有效地对红外小目标视觉显著性进行检测.      

基于Bayesian-MCMC估计的隐身飞机RCS模型优化

对隐身飞机的雷达散射截面(RCS)统计建模时,传统方法通过直接计算RCS样本的统计特征估计模型参数,可能会产生较大的拟合误差。本文提出采用贝叶斯-蒙特卡罗(Bayesian-MCMC )方法提高起伏模型的参数估计精度,从而减小模型的拟合误差。首先将卡方分布模型和对数正态分布模型进行贝叶斯推导,得到其特征参数的后验估计表达式。然后采用MCMC算法构造后验分布的马尔可夫链,从而计算特征参数的估计值。最后通过比较2种方法的拟合曲线及其误差可知,本文方法适用于2种起伏模型,模型参数的估计误差比收敛误差门限值低1~2个数量级,2种分布模型的拟合精度均提高50%以上。      

基于优化CenterNet的低空无人机检测方法

为实现对“低慢小”无人机(UAV)的有效探测, 提升检测精度和定位质量, 提出一种基于联合注意力和CenterNet的低空无人机检测方法。针对通用目标检测算法小目标漏检率高的问题, 引入解耦的非局部算子, 捕捉光学图像目标区域的关联性。利用无人机群个体间的相似性, 将离散的无人机特征相互关联, 降低漏检率。为获得更加精准的检测框, 对CenterNet的标签编码策略和边界框回归方式进行优化, 引入定位质量损失, 提升检测框定位质量。实验结果表明:优化后的S-CenterNet算法相比原始CenterNet算法平均准确率提升了8.9%, 检测框定位质量有明显改善。