根据两颗导航星信息估计捷联惯导系统误差的一种方法

针对高机动短时间飞行的飞行器,介绍了一种根据它相对2颗导航卫星的伪距离和伪速度信息,估计捷联惯导系统定位和定速度误差的方法.考虑到由确定飞行器相对每颗星的径向距离和速度的非线性方程施加的约束,根据这些误差矢量长度最小值的条件确定误差值.用空间解析几何法得出了计算捷联惯导系统误差估值的最终算法,这种算法能给出非线性最小值问题的精确解.     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

基于Transformer模型的卫星单目位姿估计方法

鉴于测量精度高、设备成本低等优点,基于单目图像的卫星位姿估计方法在交会对接、空间攻防等应用中具有广泛前景。得益于强大的特征提取与表达能力,卷积神经网络在目标单目位姿估计应用中取得了明显优于传统方法的性能表现,但已有基于卷积神经网络的方法存在诸如归纳偏置、绝对距离描述不直接、长距离建模能力不足等问题。聚焦卫星单目位姿估计应用需求,针对以上问题,创新地将Transformer模型应用于卫星目标位姿估计中,提出了一种新颖的端到端卫星单目位姿估计方法。首先,设计了一种基于关键点集合的卫星目标表示方法,并构建了基于该表示方法的损失函数,进一步,结合关键点回归任务特点,设计了端到端的关键点回归网络模型,并改进了用于特征提取的主干网络结构。在公开数据集上实验测试结果表明：本文方法实现了可靠、高效的卫星目标单目位姿估计,并取得了优于已有同类方法的性能。     

基于高分辨率网络的单声道歌声分离

单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题,利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势,提出基于高分辨率网络的单声道歌声分离算法。设计并构建适合单声道歌声分离的高分辨率网络,输入歌曲的时频谱图到网络,得到预测的伴奏和歌声时频谱图。结合歌曲相位进行重构,得到伴奏和歌声的时域信号。实验表明,在公开数据集MIR-1K上,所提算法的SNR、SIR、SAR指标均优于当前代表性算法,提高了分离后伴奏和歌声的质量。      

凹槽对涡轮叶片前缘换热特性影响的实验研究

为了探究带有凹槽造型的涡轮叶片前缘结构的换热特性,采用瞬态热色液晶技术研究了凹槽对涡轮叶片前缘外表面换热系数的影响,获得了不同主流雷诺数以及湍流度下涡轮叶片原始前缘结构及带两种不同深度凹槽的前缘结构外表面的换热系数分布数据,并采用努塞尔数评估对比了三种结构下的换热特性。实验结果表明：原始前缘结构存在高换热系数区,随着湍流度的增大,高换热核心区显著增大;由于凹槽对滞止区域的流动产生了影响,带凹槽的前缘结构在不同工况下均表现出将原始结构高换热核心区分割为凹槽两侧突出边缘的高换热区和槽内低换热区的分布特征;凹槽可以显著降低前缘表面的换热强度,带浅凹槽的前缘结构在前缘表面的面平均努塞尔数相比原始前缘结构降低约7.9%~14.5%,带深凹槽的前缘结构相比原始前缘结构降低约9.1%~20.9%;与Reg=200,000相比,当Reg=150,000时,带凹槽的前缘结构相比原始结构的低换热优势更强。     

抵御对抗样本攻击的指纹室内定位方法

随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l₂范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。      

基于IoU约束的孪生网络目标跟踪方法

基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。      

基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策

针对变体飞行器的自主变形决策问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象,利用DATCOM计算气动数据,并通过分析获得变形量与气动特性之间关系;基于给定的展长和后掠角变形动力学方程,设计DDPG算法学习步骤;针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛,变形误差保持在3%以内,训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性,可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。