基于CNN-LSTM-attention模型航迹预测研究

以航迹预测方法作为切入点,重庆-广州航路航空器记录的ADS-B数据作为研究内容,提出了一种融合注意力机制的长时序航迹预测方法(CNN-LSTM-attention)。研究运用一维卷积神经网络对航迹数据多维特征进行提取,并将经纬度、高度、速度、航向等的多维特征向量构造成时序形式作为LSTM网络输入,通过赋予LSTM网络隐含层的权重占比并区别不同时序点隐藏层信息对未来航迹预测的影响程度来达到优化预测模型的作用。构建好的CNN-LSTM-attention模型采用Adam优化算法进行训练,LSTM和CNN-LSTM作为实验对比模型,将决定系数R²作为模型评价标准来衡量航迹预测模型的准确性。实验结果表明加入注意力机制的神经网络预测模型CNN+LSTM+attention(卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制)的方法相较于其他两种,其预测精确性更高。     

关于航天工业创新人才开发的思考

随着科技体制改革的不断深入,航天高科技单位正在进一步转轨转型,走军民结合道路,管理模式也在从计划经济体制进一步向市场经济体制转变。日趋激烈的市场竞争使更多的中国航天工业管理者认识到人才是行业的兴业之本。但在经营管理实践中,许多航天企业依然忽视人力资源的开发,特别是科技创新人力资源的开发。企业现有人力资源的潜能得不到充分的开发和利用,严重制约了企业其他资源的有效利用。这已成为部分航天科研院所和企业经济效益不高、亏损面增加的重要原因之一。笔者认为,在探索航天工业转轨转型的有效途径的同时,应该把扭亏重点转向改…     

基于合同网的对地观测资源动态协同规划方法

卫星、无人机等对地观测资源已经成为执行灾害救援、灾损评估等多样化监测任务的主要观测手段,而大规模任务的随机调整和动态执行环境是快速制定对地观测方案的核心难点。针对此问题,提出一种面向不确定环境的对地观测资源动态协同规划方法,以动态高效地制定异构观测资源的协同观测方案。首先,结合合同网协议提出一种自下而上的分布式动态协同框架,以整合空天地异构观测资源构建分布式、动态、松耦合的协同观测网络。然后,根据该协同框架提出多轮组合分配方法及优化算法以快速动态地分配大规模监测任务。最后,通过仿真实验证明,在任务持续并发的动态不确定环境中,基于合同网的动态协同规划方法在提升了约25%任务完成率的同时,降低了约20%的运行时间,实现了任务完成率与方法运行时间的平衡。      

基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标的检测识别是军事侦察和遥感探测领域的一项关键技术。针对现有的传统目标检测方法普遍存在的检测误报率高、环境适应性差等问题,本文设计提出了一种基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法。该方法首先在基于编解码Unet网络架构的基础上,通过引入Swin Transformer的自注意力机制代替常规的卷积核来进行目标特征的分层提取,从而有助于在更大的感受野下挖掘目标在不同尺度下的潜在信息;之后,通过设计一个自底向上的跨层特征融合模块作为网络模型的解码器,可以从复杂背景中保留红外弱小目标特征,并将目标的浅层局部信息和深层语义信息进行充分融合。试验测试结果表明,所提方法在红外小目标公共测试数据集SIRST上能够实现0.747的交并比指标(IoU),以及0.752的归一化交并比指标(nIoU),其性能均优于其它典型方法,在不同复杂场景下均拥有更好的检测效果。     

TC4-DT钛合金线性摩擦焊接头组织特征及其形成机制

研究TC4-DT损伤容限型钛合金线性摩擦焊(linear friction welding,LFW)接头的组织特征及形成机制。利用光镜和扫描电镜对接头各区域微观组织进行表征,利用显微硬度计测试接头的显微硬度分布。结果表明:接头焊缝区(WZ)发生动态再结晶,焊接过程中WZ温度超过β转变点,焊后快冷的条件下发生了β→α′及β→α两种相变并析出了大量α′马氏体以及二次层片α;TC4-DT钛合金母材(BM)组织具有较高的变形抗力,使得接头形成的热力影响区(TMAZ)较窄。TMAZ内组织在强烈的热力耦合作用下拉长变形并破碎,焊后快冷的条件下析出少量α′马氏体及大量二次层片α;毗邻TMAZ的热影响区(HAZ)基本保留了BM不同位向的α集束的组织特征,但受热的影响α集束内α/β相界两侧元素相互扩散,层间β消耗,初生α长大;WZ组织的细晶强化和第二相强化,TMAZ组织的应变强化和第二相强化,以及HAZ内α相的长大使得接头上述区域显微硬度均高于BM。     

基于变步长继承机制的遮蔽盲区算法

提出了一种变步长继承机制的雷达遮蔽盲区优化算法,可为低空作战的突防飞机规划任务航线提供可靠范围依据.该算法以接收的雷达辐射信息和地理高程数据信息为输入,以自适应变步长继承机制为核心思想,利用自然地形自底向上的特性,将雷达模型划分为不同高度的高度层,下一层的遮蔽范围终止点为上一层的采样起始点,利用地形高低缓陡的起伏特性,...     

本质安全不能忽视职业道德教育

本质安全是指一个系统(如人员、设备、制度或其交互作用等)在安全方面具有避免事故发生或自我纠错的内在机制,也就是说系统不会发生事故,或者即使偏离了正常状态,系统的内部机制也能及时发现并纠正,使其回复到正常状态。由本质安全的定义可以得出     

无人系统免疫智能技术

传统的无人系统人工智能技术重点研究人脑思维、感知和肌电反应等领域的科学发现和技术实现。免疫反应是生物体在面临病毒、细菌和天敌时保持生存和健康的独特生理机制,是智能系统技术研究领域的崭新视点。受动物应对病毒侵袭、环境剧变、天敌威胁等不利态势的免疫反应、保护自我和进化机制启发,提出无人系统在包含攻击、干扰、拒止、封锁、损伤、故障和博弈等恶劣环境和对抗模式下的生存安全问题,建立无人系统免疫智能技术的一般框架,架设无人系统和生物体之间免疫机制的桥梁。主要内容包括无人系统免疫智能技术的基本概念、反应机理、关键技术和研究框架,并分别从感知与诊断、适应与激励、学习与进化等技术层面进行了问题描述。最后,对免疫智能技术的未来研究方向和应用领域进行了展望。     

美国航空安全信息共享和分析

1974年环球航空公司514航班事故后,美国NTSB和FAA开始意识到航空安全信息的重要性,首次提出了航空安全信息共享的概念,并先后建立起ASRS项目、ASAP项目,出台了FAR193部以及一系列咨询通告,航空安全信息共享和分析逐步演变成全美范围内实施安全管理的基本要素。2007年,美国启动航空安全信息共享系统(ASIAS)建设,该系统在很短的时间内便得到了整个美国航空界的一致认可和大力支持。该系统的建成标志着美国航空安全信息共享和分析达到了较为成熟的发展阶段,实现了历史性的转变。本文将重点介绍美国航空安全信息共享的背景、历史、挑战和ASIAS未来的发展方向。     

基于通道注意力机制的行人重识别方法

针对行人特征表达不充分的问题,提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中,对关键特征信息进行加权强化;采用动态激活函数,根据输入特征动态调整ReLU的参数,增强网络模型的非线性表达能力;将梯度中心化算法引入Adam优化器,提升网络模型的训练速度和泛化能力。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主流数据集上对改进后的模型进行测试评价,Rank-1分别提升2.17%、2.38%和3.50%,mAP分别提升3.07%、3.39%和4.14%。结果表明:改进后的模型能够提取更强鲁棒性的行人表达特征,达到更高的识别精度。