基于改进YOLOv5的飞行员异常行为识别方法

为了快速准确地识别飞行员在驾驶舱内的异常行为,以保证航空安全,设计了一种基于改进YOLOv5算法的驾驶舱内飞行员异常行为识别方法。在YOLOv5的骨干网络中加入坐标注意力机制,获取在位置和方向上的特征信息,增强对注意力信息的敏感程度;改良交并比作为损失函数,提高模型计算速度和精度。训练自制飞行员异常行为原始数据集,实验结果表明,在模拟飞行驾驶舱中进行测试,能够准确快速识别飞行员的3种异常行为,平均精度达到98.3%,满足了识别要求。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

基于综合卫星遥感的典型铁路设施提取方法研究

随着遥感技术在铁路行业应用的深入,应用多源遥感对铁路设施状态进行观测成为学界和产业界关注的热点。针对铁路设施状态定量化监测问题,应用InSAR技术可以获得铁路设施沉降信息,沉降信息的分析提取往往要借助设施的类别、位置等属性,否则无法进一步对特定铁路设施的沉降进行量化评估。文章综合利用星基光学与微波遥感影像,通过目标检测技术对铁路设施进行自动提取,确定铁路设施微波散射点与光学属性中类别与位置的对应关系;选取典型区域,以接触网立柱为例,利用多源遥感影像对文中提出的提取方法进行验证,结果显示：综合光学遥感影像的高空间分辨率以及SAR影像对铁路设施特异性散射的特征对铁路设施进行提取,提取准确率较光学遥感影像提取准确率提高2.8%,较SAR影像提取准确率提高9.2%,同时提取结果中设施位置更准确,可减少因设施的错误监测造成的行车安全影响,为InSAR对铁路设施形变的定量化监测提供参考。     

非合作目标安全走廊设计及飞越逼近轨迹优化

为提高空间非合作目标近距离逼近轨迹的安全性,同时对接近时间及所消耗燃料进行优化,针对空间失效自旋非合作目标近距离接近问题,给出了失效卫星动态安全走廊,并以飞越逼近方式抵达走廊入口,进一步提出了飞越逼近轨迹优化方法。首先,在建立失效卫星自旋模型的基础上,规划了安全区与禁飞区,提出了2种安全走廊的选择依据。其次,采用飞越逼近作为近距离接近方式,以节约燃料和缩短逼近时间为目标对两脉冲机动模型进行优化,选择3种优化算法得到接近轨迹。仿真结果表明:安全走廊的选择与卫星失效自旋的形式、外形以及接口位置有关;在飞越逼近两脉冲机动模型的优化问题中,采用Fgoalattain算法进行优化处理更具优越性。      

基于改进YOLOv3和卡尔曼滤波器的飞机检测追踪方法

精确的飞机检测与追踪方法可以有助于提升我国军事实力,但是目前对小目标飞机进行有效追踪方法较少。基于深度学习的目标追踪方法较传统的方法性能更佳优越,因此针对传统方法对于小目标追踪性能不佳,本文提出了一种基于YOLOv3以及卡尔曼滤波器的飞机追踪方法以获得更好的追踪性能,该算法首先通过改进的YOLOv3算法对视频中的图像进行检测,在识别到视频中的飞机之后,通过卡尔曼滤波器对飞机的运动轨迹进行预测,并通过匈牙利算法进行数据关联。实验结果显示,该算法对小尺度飞机的检测性能较传统的YOLOv3有接近5%的提升,且对飞机的追踪效果精度高且实时性能,具有较高的军事应用价值。     

月面飞行器动力下降段多目标轨迹规划

针对未来月面着陆动力下降段轨迹规划需综合考虑多性能指标的问题,提出一种对飞行轨迹先优化后决策的多目标轨迹规划方法.在多目标进化算法MOEA/D-AWA(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with adaptive weight adjustment)的框架下对轨迹规划的多个指标进行分解,得到若干个单指标的子问题.将凸优化算法作为求解单目标轨迹优化子问题的底层算法,嵌套在MOEA/D-AWA的框架中,经过迭代优化获得一组动力下降段飞行轨迹,其构成多目标轨迹规划问题的帕累托最优解集.根据模糊决策理论对各个帕累托最优解对应的多个轨迹指标逐步降阶并进行综合评估,经过决策得到多指标约束下的飞行轨迹.仿真实验表明,该轨迹规划方法能够在综合多目标的情况下,优化获得一组动力下降轨迹集合,且能够根据不同任务要求从中决策出最优的动力下降段轨迹,可有效解决月面飞行器的多目标轨迹规划问题.     

雷达海杂波时频谱特性分析

针对海杂波背景下目标检测问题的实际需求,整理分析了STFT、WVD、PWVD和SPWVD 4种常见时频分析方法及其优缺点,并基于实测数据对海杂波的时频处理结果进行了对比分析。分别对纯海杂波单元和目标单元实测数据进行处理,将利用4种时频分析方法得到的结果进行对比、分析和总结。对4种方法在时频分辨率、目标能量积累程度、对海杂波抑制能力和平滑程度上各自特点进行分析,并总结得到相应的结论。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

反舰导弹8字形二次攻击目标搜索效能评估模型

针对反舰导弹在一次攻击时未搜索到目标或搜索到目标后受电子干扰等因素,导致丢失目标而失去攻击机会的问题,通过分析反舰导弹的目标搜索过程,从充分利用剩余航程的角度出发,探讨了8字形二次攻击目标搜索的问题,研究了采取该方式搜索的效能影响因素,构建了8字形二次攻击搜索效能评估模型。通过仿真计算验证,论证了该模型的准确性,对研究反舰导弹二次攻击相关问题有一定的参考价值。     

基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法

针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。