模糊特征目标的相对熵识别法

针对模糊特征的目标识别问题，提出了一种结合模糊建模和改进CRITIC方法的相对熵识别方法。计算多个时刻观测值的统计特征，通过模糊建模将观测值转化为模糊数；基于模糊数距离测度，定义并计算目标特征值和观测值之间的相似度；对CRITIC方法进行改进，提出一种目标特征客观权重的求解方法；根据相似度和特征权重，使用相对熵排序法得到识别结果。仿真结果显示：模糊特征能够更好地体现识别中的不确定性，所提方法对模糊特征的目标识别率高，实时性和鲁棒性好，具有一定的应用价值。     

基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法

通过对跨模态检索问题的研究，属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性，但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描述的属性信息，构建了基于文本属性和图片属性的双重属性空间，并通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络，提高了所提取图文特征的可区分性和语义表达性。跨模态行人重识别数据集CUHK-PEDES上的实验评估表明，所提算法的检索准确率Top-1达到了56.42%，与CMAAM算法的Top-1（56.68%）具有可比性，Top-5、Top-10相比CMAAM算法分别提升了0.45%、0.29%。针对待检索图片库中可能存在身份标签的应用场景，利用行人的类别信息提取属性特征，可以较大幅度提高跨模态行人图片的检索准确率，Top-1达到64.88%。消融实验证明了所提算法使用的文本属性和图片属性的重要性及基于双重属性空间的有效性。      

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。     

面向联结翼总体设计的气动弹性优化

由于前翼和后翼的连接关系，联结翼飞行器气动和结构特性与常规布局飞行器有所不同，相互连接的机翼形成一个复杂的过约束系统，布局参数繁多，多学科设计空间增加，分析困难。为分析不同布局参数对联结翼整体性能的影响，基于工程梁理论，对不同前后翼连接位置、前/后掠角、上/下反角、端板高度、根梢比等参数的联结翼开展气动弹性优化研究，以最小结构质量为目标，在静气动弹性与颤振等条件约束下，通过遗传算法对联结翼梁架结构翼盒剖面参数展开设计，并采用高精度计算流体力学/计算固体力学（CFD/CSD）耦合方法分析优化后的模型升阻特性。通过气动弹性优化，分别得到最佳结构性能和最佳气动性能的联结翼布局参数，结果表明：这种针对联结翼每个重要参数的最优解集可发现联结翼设计的规律，并为设计提供支撑。