基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

无线传感器网络定位算法改进

提出了一种建立在TEEN协议基础之上反应式网络的应用.反应式网络是一种对适时性要求较高的网络,用三角定位法对传感器节点进行定位,在定位的基础上,使得簇首节点的选定更为容易,在一定程度上能节省节点能源、延长网络寿命.     

基于最短路径的SCI网络拓扑结构研究

 从航空电子系统的需求出发,对可扩展一致性接口(SCI)网络的拓扑结构进行了最短路径（跳数）研究。利用图论中的邻接矩阵变换方法,根据航空电子系统中SCI节点端口数的限制及SCI网络的小环组合结构的特点,对SCI推荐的网格形和蝶形两种网络进行了平均最小跳数的计算和分析,得出了SCI网络中小环方向的改变对平均最小跳数有影响的结论,并得到了该两种网络结构中平均最小跳数最少的拓扑形式。     

层次化的网络设计与实现

随着通信技术和计算机技术的发展,网络结构的选择直接影响着网络的运行效率、可靠性和网络安全.层次化网络设计在网络结构设计中比以往使用的非层次化网络设计有着很多优势,也是网络结构的设计趋势.     

时间的模糊区间段表示及其运算

介绍了Allen的区间代数及其扩展--INDU网络,将Heisenberg不确定性原理应用于INDU网络,将INDU的25种基本关系中两区间有端点相等的或区间段相等的这15种关系删除,这15种关系在现实世界中是不可能出现的,就产生了有10种基本关系的FINDU网络,给出了FINDU网络的复合运算表.FINDU网络在军事多自主体系统中可以得到很好的应用.     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

基于多目标优化的星空认知网络鲁棒波束成形算法

卫星通信(SC)网和无人机(UAV)通信网之间频谱共享、相互融合,能较大提升频谱效率,有望成为第6代移动通信的关键技术之一。与现有文献不同,本文在系统非完美信道状态信息(CSI)的条件下,考虑了次级用户可达速率最大化和发射功率最小化2种准则,利用加权切比雪夫方法构建满足概率约束的多目标优化问题(MOO);由于该问题较为非凸,利用概率公式、半正定松弛等方法将其转化为凸问题,并进一步通过半正定规划(SDP)求解,得到鲁棒波束成形权矢量,获得2种性能指标间的帕累托最优权衡。计算机仿真验证了所提鲁棒波束成形算法的有效性和优越性。     

存在干扰下的无人机中继站波束成形算法

无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。