基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

空间目标碰撞概率的等效矩形域快速算法

针对线性相对运动假设下的碰撞概率计算问题,提出了等效矩形域方法。利用该方法将概率积分计算进行近似处理,推导出概率密度积分的解析表达式。针对空间目标误差椭球形状固定的情况,给出了最大碰撞概率的计算方法。对目标在交会时刻相距较远和接近碰撞的情况进行了碰撞概率以及最大碰撞概率计算。通过将计算结果与空间压缩无穷级数法的对比,验证了等效矩形域方法近似计算碰撞概率积分的可靠性,同时对于不同的碰撞概率计算情况,等效矩形域方法显示出更高精确度和更好的估计偏差稳定性。     

100 kWe级空间快堆核电源系统仿真平台开发与应用

空间核反应堆电源作为一种具有竞争力的空间电源方案,正逐渐受到关注及应用。本文针对一个100 kWe级锂冷快堆耦合布雷顿循环的空间堆核动力系统方案,修改了RELAP5程序中的物性程序、换热模型,程序中的中子动力学模块使用蒙特卡洛方法计算快堆物理参数与堆芯控制调节参数,由此集成并建立一个空间快堆核动力系统综合仿真平台,应用该平台对100 kWe级空间堆核动力系统进行了稳态模拟与事故分析。结果表明:在瞬态发生后系统各参数变化符合预期,验证了各部件及控制系统的功能性及有效性;同时,还初步进行了仿真平台用于100 kWe级空间反应堆核动力系统设备的设计优化的实践,为空间快堆设计与安全分析提供了技术储备。     

基于弹道动力特性考虑的不完全测量数据处理方法

针对试验任务中数据丢失的情况,讨论了如何结合遥测信息,充分考虑弹道动力特性提供样条节点,最终获得目标高精度的位置和速度参数估计的问题。首先,介绍了样条节点的概念及其反映的物理背景;然后,结合遥测数据处理的相应理论,提出了遥测弹道具有充分反映动力特性、保形的特点;最后,结合最优节点搜索方法和节省参数建模理论,运用样条约束的联合处理手段,采用改进Gauss-Newton法求解非线性方程,给出了相应的实测数据处理算例。结果表明,基于靶场现有高精度测量设备的跟踪数据,充分考虑弹道的动力特性,在某些数据丢失的情况下,仍然可以提供高精度弹道参数。相对于传统的融合低精度测元进行数据补偿的方法,文中所介绍方法对提高全程弹道精度具有重要意义。     

高速旋转冲压增程弹用进气道复杂流场数值模拟

采用块结构网格与二阶精度流场分区求解技术,对高速旋转、含侧向支柱冲压增程弹丸进气道内外复杂流场进行了数值模拟,得到了高速旋转工况下对应于不同来流马赫数和攻角,以及临界工况时超音速进气道内外流场复杂的波系结构。在旋转工况下,进气道流场结构与不旋转时相似,但旋转速度以及攻角的存在对冲压发动机进气道的总体性能产生了负面影响,进气道总压恢复系数和动能系数均有所降低,而流场畸变指数则显著增大;冲压发动机进气道在较低马赫数工作时的综合性能优于在较高马赫数工作时的综合性能。     

PE燃料热解过程对H2O2-PE固液发动机点火的影响

通过85%H2O2-PE固液火箭发动机中含有液体层的燃料热解模型,计算了PE燃料的热解过程,分析了燃料热解过程对点火时间的影响,计算结果和试验值一致。H2O2的流量对点火过程起决定性作用,当氧化剂流量低于最小点火流量时,发动机将无法点火。     

激光捷联惯导量化热设计指标控制方法

随着机载激光捷联惯导向小型化方向发展,惯导结构的热设计正面临着更加严峻的挑战.针对设计中经常出现因无法在设计前期进行热设计指标控制而导致后期设计返工的问题,提出了一种热设计量化控制方法,即根据估算的整机功率计算箱体外表面积,再对箱体外表面积可达性进行判断,如可达则以该参数作为控制指标进行设计,如不可达则采用可达的最大表...     

倾转四旋翼飞行器垂直飞行状态气动特性

综合采用基于滑移网格技术的计算流体力学(CFD)方法与悬停状态气动干扰试验方法,对倾转四旋翼(QTR)飞行器垂直飞行状态的流场进行模拟与试验,研究飞行器垂直飞行状态气动特性以及部分参数对气动特性的影响.结果表明:倾转四旋翼飞行器在垂直飞行状态,前后旋翼之间干扰不明显,但旋翼与机翼的干扰明显;旋翼旋向对旋翼与机翼的干扰不...     

一种Ka频段双通道遥测设备的无杆标校方法研究

Ka频段双通道遥测设备的和、差通道存在相位差,并且随环境变化而变化,需要在基带终端通过校相才能实现相位差的校正,最终完成对目标的自主跟踪。在靶场中,以往都是通过架设标校杆进行基带校相,这种方法可以实现相位标校的目的,但是随着遥测设备作战领域已经向深海、高原等区域拓展,受到这些特殊位置环境等对架设标校杆的种种限制。本文重点研究了在高原环境下,不架设标杆校,通过偏馈天线发射信号,实现和、差通道相位零值标定的目的。本文给出了基于偏馈天线的无杆标校原理和方法,并通过实验验证了本文方法的有效性。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。