基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

应用禁忌遗传算法的空间目标协同监视资源调度方法

针对空间态势感知领域的空间目标协同监视问题,提出应用禁忌遗传算法的空间目标协同监视资源调度方法。按照资源调度系统的调度能力、目标容量、响应时间等需求,对协同监视的4种任务模式、目标函数、问题建模、求解算法进行具体分析。仿真结果表明:该方法可支持20颗卫星调度、监视跟踪目标容量1000个,在优化求解速度、精度等方面具有明显优势,可应用于我国空间目标协同监视集成管理系统。     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

空间目标碰撞概率的等效矩形域快速算法

针对线性相对运动假设下的碰撞概率计算问题,提出了等效矩形域方法。利用该方法将概率积分计算进行近似处理,推导出概率密度积分的解析表达式。针对空间目标误差椭球形状固定的情况,给出了最大碰撞概率的计算方法。对目标在交会时刻相距较远和接近碰撞的情况进行了碰撞概率以及最大碰撞概率计算。通过将计算结果与空间压缩无穷级数法的对比,验证了等效矩形域方法近似计算碰撞概率积分的可靠性,同时对于不同的碰撞概率计算情况,等效矩形域方法显示出更高精确度和更好的估计偏差稳定性。     

利用捷联导引头打击机动目标的自抗扰制导律设计

针对导弹制导系统中存在模型不确定性和目标机动信息难以获取等特点,提出了一种线性自抗扰(LADRC)制导律的设计方法。该方法以捷联导引头弹目视线角为输入量,对控制对象模型已知部分进行前馈补偿,对控制对象模型的不确定部分和目标的未知信息通过线性扩张状态观测器(LESO)进行估计并予以动态补偿,对改造后的系统再利用比例微分(PD)控制,完成制导律的设计。该方法无需获取目标运动加速度即可实现对加速运动机动目标的打击。仿真结果表明,弹道末端需用过载小于导弹的最大可用过载,脱靶量满足指标要求,具有很高的工程应用价值。     

基于大数据的空间目标监测数据管理系统设计与应用

针对空间目标探测与识别试验系统监测站(简称监测站)海量目标识别数据管理效率不高、数据分析处理能力不足、观测数据使用效益未完全发挥、对系统服务性能提升贡献度不高的现状,利用Hadoop等大数据技术开发具备数据存储管理、分析挖掘、质量评估等功能的平台,建立系统设备性能状态主动受控式预警系统,解决了海量观测数据存储管理的难题。同时,综合利用大数据分析结果,挖掘探索监测数据相关性与影响规律,为提升空间目标监测系统服务性能提供可靠支撑。