基于改进型CFAR的SAR图像目标检测算法

针对传统的双参数恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法存在的虚警率高、实现过程繁琐、算法执行效率低等问题,提出了一种改进型的CFAR检测算法。该算法根据SAR图像的统计直方图,对可疑的目标像素进行预筛选,再用2个滑动窗口对像素进行判别。改进型的CFAR检测算法简化了原检测算法的结构,降低了检测结果的虚警率,提高了算法的计算效率,并在国际公开的雷达数据集上进行软件与DSP硬件的应用验证,测试表明该算法的有效性。     

双星定位入站信号中同步头序列的检测

对双星定位入站信号快捕系统进行了理论分析,导出了同步头序列的最佳检测系统以及同步头序列的准最佳检测系统,同时对准最佳检测系统的性能进行了分析,测试表明理论分析和实验结果是一致的。     

双并联前向神经网络及其在飞行故障检测仿真研究中的应用

首次把飞行故障检测视为一个非线性数据分类问题,从而可望借助人工神经网络来处理。为了克服ＭＬＦＮＮ在数据分类中存在的学习慢与分类精度低,发展了由ＭＬＦＮＮ和ＳＬＦＮＮ并联并可接收编码输入的ＤＰＦＮＮ模型,还将训练ＭＬＰ的有关算法推广到ＤＰＦＮＮ情形。用计算机仿真了若干飞行故障模式并用于测试ＤＰＦＮＮ。     

余度管理中故障监控门限值的选取

本文讨论了余度管理中故障监控门限值的选取。门限值的选取对监控系统性能有很大影响。本文通过分析的方法求门限值的最优值。该方法具有一定的准确性,可以作为实际选取门限值的参考。     

基于部件跟踪滤波器的解析余度技术

研究一种以发动机部件跟踪滤波器(CTF)为基础的解析余度技术, 它将CTF与故障检测、隔离和适应逻辑进行了有效的综合, 以改进发动机数控系统的可靠性。仿真表明, 本文所设计的解析余度技术, 在传感器无故障时, 机载模型能正确跟踪发动机的变化。当传感器发生故障时, 在不损坏机载模型的情况下, 又能及时、有效地进行硬、软故障的检测、隔离与适应。      

云层和降水中湍流区雷达检测的自适应算法

应用自适应算法综合理论，研究出了检测云层和降水中湍流区雷达信号的一些新算法。本文分析了这些新算法的有效性，首先对气象雷达信号进行了仿真，然后通过对处理过程的建模和测试，分析比较了算法的有效性。结果表明，与广泛使用的脉冲对算法相比，新算法有着明显的优势。     

基于VXI总线的某型飞机地面检测系统的设计实现

介绍了一种基于VXI总线的某型飞机地面自动测试系统的设计与实现过程。详细论述了该系统的硬件结构和在LabWindows/CVI环境下的软件模块化设计。该系统具有操纵简便、测试速度快、精度高、可靠性高和系统开放等特点,在部队外场恶劣的工作环境中运行良好、性能稳定。     

基于YOLOv7通道冗余改进的飞机蒙皮损伤检测

为提高蒙皮损伤检测的自动化程度,提出一种基于改进YOLOv7通道冗余的机器视觉检测方法。首先针对飞机蒙皮损伤数据集背景单一的特点,提出增强型颈部特征融合改进算法,提高了飞机蒙皮损伤的识别精度和检测速度;其次针对主干特征提取网络的卷积通道冗余的问题,引入部分卷积PConv(Partial convolution),提出主干特征提取网络轻量化,减少模型的参数量,同时提高损伤的识别效率。试验部分首先在飞机蒙皮损伤数据集上探索了不同增强型颈部特征融合改进算法,确定了最优的改进方案;接着在飞机蒙皮损伤数据集上做消融和对比试验,改进算法与原YOLOv7算法比较,m AP(Mean average precision)提升了2.3%,FPS(Frames per second)提升了22.1 f/s,模型参数量降低了34.13%;最后将改进的YOLOv7模型与主流目标检测模型对比,证明了改进算法的先进性。