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复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
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针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划(ADP)理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习(SNIRL)算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习(IRL)算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。 相似文献
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针对椭圆轨道卫星近/远地点的星下点对全球或特定纬度区域的访问问题,提出一种连续小推力下的对地覆盖控制策略。首先,推导了自然摄动对卫星拱线变化的影响,并探讨了进行小推力覆盖控制的必要性。然后,针对燃料消耗的优化问题,将控制方程展开成含傅里叶级数的形式,用以获得便于星上计算的解析形式的次优解,同时探讨了截取阶数与优化程度的关系。在进行拱线控制的同时,通过合理设置约束,对椭圆轨道的近地点高度进行保护,确保卫星安全运行。仿真结果表明,提出的方法能够以适当的燃料消耗代价实现椭圆轨道的近/远地点的全球覆盖控制或特定纬度区域的反复推扫,且控制力在可接受的范围内。 相似文献
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利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明:该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。 相似文献
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随着航天技术的快速发展,高功能密度的小卫星技术也日趋成熟,并在国民经济和军事国防中发挥着越来越重要的作用,建设巨型小卫星星座已经成为当前航天发展的一个重要领域.然而大量小卫星入轨不仅造成轨道空间异常拥挤,而且对空间环境造成了巨大的威胁,严重影响了人类航天活动的正常开展,引起了业界和国际社会的广泛关注.分析当前巨型小卫星星座及空间碎片环境的现状和发展趋势,研究巨型小卫星星座对空间碎片环境演化的影响,对其进行参数化的评估,给出减缓或者治理小卫星带来的空间碎片问题的合理建议,不仅能够为空间碎片环境的治理提供一定的理论基础,而且有利于促进和规范巨型小卫星星座合理有序发展,保障太空安全和空间资源的可持续利用. 相似文献
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