美将在澳大利亚部署太空雷达和空间监视望远镜

据报道,美国军方2012年11月14日表示将在澳大利亚部署先进太空雷达,帮助跟踪威胁卫星的太空垃圾,并筹备部署新型光学深空望远镜——空间监视望远镜(SST)。两国防部部长在高层会晤之后宣布,美国预备2014年将其目前部署在中美洲安提瓜岛上的C波段雷达迁至澳大利亚的哈罗德.伊霍尔特海军通信站。该C波段雷达一天可以跟踪最多200个目标,还可以     

利用区间广义卡尔曼滤波器跟踪来袭弹道式导弹

用雷达跟踪来袭弹道式导弹，由于其运动模型、测量噪声的不确定性，成为需要研究的重要问题。经典广义卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）不再适用于这种不确定的问题，因此，引入一种新的区间广义卡尔曼滤波（ＥＩＫＦ）方法来跟踪导弹系统。计算机仿真结果表明本ＥＩＫＦ算法对于这种不确定的、非线性弹道式导弹的测量问题是有效的。     

对单脉冲雷达角度跟踪系统的干扰仿真研究

在介绍单脉冲雷达角度跟踪系统原理的基础上,从雷达回波信号的角度建立了两相干干扰源对单脉冲雷达角度跟踪系统进行干扰的具体模型,给出了仿真流程,详细分析了目标雷达波束指向角、两干扰源与目标雷达夹角、两干扰源相位差以及干扰功率比等因素对干扰效果的影响。     

Improved NSGA-II Multi-objective Genetic Algorithm Based on Hybridization-encouraged Mechanism

To improve performances of multi-objective optimization algorithms, such as convergence and diversity, a hybridization- encouraged mechanism is proposed and realized in elitist nondominated sorting genetic algorithm （NSGA-Ⅱ）. This mechanism uses the normalized distance to evaluate the difference among genes in a population. Three possible modes of crossover operators--＂Max Distance＂, ＂Min-Max Distance＂, and ＂Neighboring-Max＂--are suggested and analyzed. The mode of ＂Neighboring-Max＂, which not only takes advantage of hybridization but also improves the distribution of the population near Pareto optimal front, is chosen and used in NSGA-Ⅱ on the basis of hybridization-encouraged mechanism （short for HEM-based NSGA-Ⅱ）. To prove the HEM-based algorithm, several problems are studied by using standard NSGA-Ⅱ and the presented method. Different evaluation criteria are also used to judge these algorithms in terms of distribution of solutions, convergence, diversity, and quality of solutions. The numerical results indicate that the application of hybridization-encouraged mechanism could effectively improve the performances of genetic algorithm. Finally, as an example in engineering practices, the presented method is used to design a longitudinal flight control system, which demonstrates the obtainability of a reasonable and correct Pareto front.     

空间监测技术研究

空间目标监测是利用空间和控制空间的重要基础。文章阐述了空间监测的概念;分析了空间目标与活动监测的基本途径;论述了国外空间目标与活动监测的发展现状;结合我国空间目标探测系统的现状,给出了发展空间目标监测系统的建议。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

战略机动目标定位

本文简述了美国在对苏联战略机动目标方面可能采取的几种措施和在技术上遇到的难题。     

无人机传感器 市场前景广阔

Frost＆Sullivan公司最近发布了一份关于无人机传感器载荷市场的预测报告。该报告认为，由于市场对无人机的需求持续走高，故其机载传感器市场也将在未来获得极大发展，光电（EO）、红外（IR）和具有地面动目标指示能力的合成孔径雷达（SAR／GMTI）三大类传感器将成为所有新型无人机平台的标准装备选项。在最近的实际使用中，这些无人机传感器确实增强了部队的态势感知和交战能力。     

天宫一号,你还好吗？——探寻天宫一号目标飞行器当前状态及未来归宿

神舟十号飞船箭在弦上,即将飞赴太空,与早已运行在轨道的天宫一号目标飞行器"相会"。此时此刻,仰望苍穹,人们纷纷投出探寻的目光:天宫一号,你在太空还好吗?你还会给我们带来什么惊喜?为了将来的空间站建设,你还在做些什么?完美的"体检报告"迎接"贵宾"作为我国首个目标飞行器,天宫一号已经在茫茫太空独自翱翔近两年,其"健康"状况是大