基于容器云的地面测控资源池日志管理系统的研究

新型航天地面测控装备基于商用服务器集群，采用虚拟资源池架构和容器云技术，按需进行测控资源调度和测控业务能力生成。和众多服务设备一样，日志是系统故障诊断的主要途径，由于海量日志可能分散在资源池系统中的不同位置，传统的流式日志采集和分析模式难以大批量管理信息，经常导致系统异常发现不及时、排查效率低、定位难度大等问题，日志的检索和统计缺乏行之有效的手段，弊端明显。针对这种地面测控资源池系统的运维管理需求，本文设计了一种基于容器云的日志管理系统，将平台日志和应用日志聚合管理，根据用户需求和运维目的分类检索并定制可视化日志显示，为使用者精准分析系统异常、快速进行系统维护提供有效支撑。     

基于改进式YOLOv2的红外图像目标识别方法

针对智能化导引头信息处理算法设计验证需求，本文对多类型目标、海陆空背景辐射特性数据进一步挖掘，提出引入深度学习算法应用于外场红外数据二次分析挖掘的方法。选择采集得到的包括车、船、无人机(UAVs)、客机等类型的红外数据，针对红外图像与可见光图像不同的成像特性，利用改进式YOLOv2红外目标检测与分类算法，融合多级特征，增加一个重组特征图，实现对红外弱小目标智能化快速分类研究，对提取的海量视频库中的目标红外辐射特征进行分类整理。     

高致密弹携式蜂群布局与多体分离方案

为解决蜂群突防能力弱、作战半径小的弱点，加快形成分布式协同作战的平台级能力，提出一种弹携式蜂群无人机作战系统，利用导弹载体内埋搭载多架小型低成本无人机，通过导弹-蜂群多级运载的战术制定，实现蜂群的快速有利部署。采用兼顾总体相容性的气动布局优化设计技术，综合运用布局选型、数值仿真分析及风洞试验验证，完成一种高致密嵌入式的蜂群布局方案设计，依靠对翼面折叠的小型无人机沿集束柱周向布置的内埋措施，可实现单枚导弹搭载80架小型蜂群无人机的运载能力。针对导弹-蜂群高速多体分离的设计难点，采用优化的分离策略设计，基于改进延迟分离涡模拟方法及重叠网格技术进行蜂群多体分离仿真，结果能够满足蜂群无人机的安全分离。最终的设计方案既保证了蜂群多体量饱和式攻击的作战效能，又实现了系统突防能力和续航能力的显著提升，可满足未来强对抗战场的多种作战使用需求。