用雷达图像作非协同式空中目标识别：识别率作为信号带宽函数

尽管非协同式目标识别与高可靠敌我识别极其相关，但一直是一个有等解决的问题，过去提出并研究了许多方法，如：利用目标的红外、声学、光学或雷达特征等，其中一些方法是无源法，其优点是不会对被观测目标发出报警，不足之处是观测距离有限，边缘分辨率低，本文介绍的方法是在利用飞机雷达图像的基础上提出的，所研究的是一维雷达图像（通常所说的高距离分辨率剖面图）和二维逆合成孔径雷达（ISAR）图像。     

改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

基于有限元Craig缩聚模型的基础激励和载荷识别

载荷识别是用有限自由度的加速度测量值推断外力.基础激励是在基础自由度上加给定的加速度时间历程激振结构,求整个结构的动响应.利用Craig减缩模型的性质,及界面自由度的已知运动可求出整个结构其余自由度的动力学响应,完成基础激励求解.在此基础上用已知的界面自由运动和求得的非界面自由度的动力学响应,代入结构动力学方程即可实现载荷识别.本方法唯一能给基础激励和载荷识别结果带来的偏差是Craig缩聚模型与原始有限元模型间的差异,对此用频响分析的方式,直接从频响曲线的变化来确定缩聚模型的精度.算例表明这一新的基础激励和载荷识别途径是有效的.      

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

宽带高性能SMA匹配负载的研制CSCD

本文介绍一款高性能SMA匹配负载的设计、制作及测试。匹配负载制作难点在于高性能微波电阻选型、过渡段匹配设计及电阻段外导体渐进线设计。本文应用CST仿真软件对产品结构进行整体仿真,优化得到合理结构。仿真中应用TDR模块看见结构找到不匹配点。产品测试达到设计目标:DC^18GHz,驻波比小于1.07。测试结果验证设计方法有效性。     

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

基于深度学习的焊缝PAUT数据智能化分析方法

超声相控阵检测技术(PAUT)凭借其突出的技术优势被广泛应用在船舶、铁路、石油石化和航空航天等诸多领域。在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中,对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式,判读效率较低,对检测人员的判读经验有较高要求,难以满足自动化超声检测的要求。基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型,通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合,并结合焊缝的三维结构信息,识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置。实验结果显示: 缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.644 9,较为接近缺陷的真实空间位置,可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位。      

基于AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案研究

线路故障电弧的特征随着电力电子技术的提高更趋复杂,传统的故障电弧识别方式已无法应对新型用电系统。对比传统故障电弧识别方案,研究故障电弧产生类型和新型检测技术,提出基于谐波因素、总谐波畸变率、电流零休时间、电流变化速率、电流周期性等典型时域、频域特征的AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案。该方案运用回归算法向量机对特征图进行分类处理,通过正向传输运算、反向传输运算和迭代回归运算三个步骤执行卷积神经网络,频繁迭代回归以获得最佳特征识别图。本文以调光器的故障电弧识别为例,对故障识别方案进行验证,结果表明采用此方案可实现更高效、更精准、更稳定地识别故障电弧。     

宙斯盾弹道导弹防御系统最新升级获美国海军认证

美国海军认证通过了洛马公司对宙斯盾弹道导弹防御系统所做的最新升级改进。夏伊洛军舰将是首艘升级为宙斯盾BMD4．0．1配置的军舰。该军舰将部署在日本横须贺港。第二代系统采用了宙斯盾BMD信号处理器,从而改进了目标识别能力,并按照开放架构准则,综合了商业现成技术。洛马公司BMD开发项目负责人表示,这是向完全开放架构迈出的第一步,使系统能以更低的费用进行更快的升级。第二代宙斯盾BMD系统改进了现有系统的重要能力,在处理复杂威胁和战术策略方面更具先进性。