基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的机载多传感器管理

传感器管理在数据融合系统中起着重要作用,机载多传感器系统通常面临着资源受限的状况,如传感器最大跟踪数量小于目标数量,无法保证所有传感器拥有相同精度与参照系等。因此,本文提出了一种基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的多传感器管理算法。首先,将空中目标的自身属性部分量化以得到目标战略优先级;再利用目标的跟踪精度、传感器测量精度和期望的跟踪精度之间的关系,定义了精度预提升矩阵和精度缺乏矩阵。再将上述两部分结合构建目标函数,运用整数线性规划的方法进行优化。最后,仿真试验设置了包括三个机载传感器对4个目标的跟踪任务,对比其他文献中的结果,显示出本文算法更为合理、有效。     

基于特征重用和语义聚合的SAR图像舰船目标检测

针对单阶段算法SSD(Single Shot Detector)检测SAR图像舰船目标时特征利用率不高的问题,提出了基于特征重用和语义聚合的SAR图像舰船目标检测算法。该算法主要包括特征重用算法和语义聚合算法。在SSD检测算法的网络模型中,针对用于目标预测的前端网络进行了改进,通过提出的特征重用算法,将特征图按照通道分成2部分:一部分被卷积处理进行参数学习;另一部分经过池化之后,采用拼接的方式重新利用,可以在进行参数学习的同时,减小参数量和计算量。通过提出的语义聚合算法,将前端网络中位置信息丰富的底层特征和语义信息丰富的高层特征进行融合,提高了区分和定位舰船目标的能力。同时,还根据数据集SSDD中舰船目标尺寸和长宽比的分布情况,减小了锚框的尺寸,增大了锚框的长宽比,使产生的锚框更符合舰船目标特点。实验结果显示,检测准确率在数据集SSDD上从77.81%提升到81.43%,而增加的计算量不显著(平均处理时间从17 ms增加到23 ms)。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。     

透平级通流部分全设计变量多目标优化设计

采用优化设计方法优化某轴流透平级通流部分造型,利用基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线技术的参数化造型方法提取包括叶片和端壁造型的全设计变量,选取级效率最大化和动叶根部最高温度最小化进行多目标优化设计.引入基于并行子空间的组合优化策略,缩短了优化设计周期.优化设计后的透平级效率提高了0.664%,动叶根部最高温度下降达透平级内温度变化范围的1.5%.该工作表明该优化设计方法在透平级设计上具有重大应用价值.      

基于群集智能的协同多目标攻击空战决策

为使各武器平台利用数据链（TADIL）交换和共享信息,自主协同计算实现多目标攻击决策,本文基于NASA/Ames研究中心提出的群集智能（COIN）理论,构建以作战单元为智能体（Agent）的协同多目标攻击决策模型,并通过定义Agent的贡献度扩展群集智能架构,用于解决分布式异构Agent造成的系统难以准确收敛问题。为提高收敛速度,减少求解过程中的盲目搜索和提高已形成解的收敛,研究加入了构造性启发和改进性启发两类启发方法。实验表明所提算法同传统算法相比,具有更好的稳定性和扩展性,减少了计算量,收敛速度也有一定的提高。     

气动与隐身性能计算精度对飞行器设计的影响

将计算精度高的流场和电磁场求解算法引入到飞行器外形多目标优化设计中,研究了气动特性和雷达散射截面算法计算精度对外形设计结果的影响.以无人机外形气动与隐身一体化设计为例的研究结果表明,低精度优化设计的外形在实际应用中难以获得预期的性能,采用高精度计算模型的优化设计可以获得性能更优的外形.     

轴向压缩CFRP材料圆柱壳稳定性优化设计研究

为了提高CFRP圆柱壳的屈曲载荷，降低缺陷对载荷的影响，提出以铺层纤维方向角为设计变量的基于遗传算法的多目标优化方法。采用圆柱壳屈曲理论计算临界载荷和统计方法计算缺陷敏感度，对由个体组成的群体施加选择、交叉和变异等操作，通过多代进化得到问题的pareto最优解。算例优化结果与采用离散方法得到的目标空间比较吻合，验证了方法的准确性和有效性。     

空战多目标分配的指派模型

针对多机协同空战中的多目标分配问题,提出了一种以空战几何态势矩阵为基础,以我方总体几何优势最大为原则,兼顾载机多目标攻击能力的目标分配算法。给出了总体几何态势训算公式及计算流程,将目标分配转化成指派问题后通过lingo 8．0软件编程进行分析研究。仿真算例表明了模型的有效性。     

基于LMI的组合导航多目标控制

针对模型不确定性和噪声非高斯容易导致Kalman滤波精度下降的问题,研究了一类组合导航系统的鲁棒H2/H∞多目标控制问题。将组合导航误差状态方程转化为不确定系统多胞型描述,基于线性矩阵不等式(LMI)将控制器存在条件转化为凸优化问题进行求解。系统的稳定性通过Lyapunov稳定性理论得到保证,通过H2和H∞控制达到抑制干扰的目的,通过保性能控制提高系统的快速性,而对于非零初始条件通过极点配置加速初始阶段的收敛。由仿真结果可以看出,该方法收敛快、鲁棒性强、精度较高。     

利用图像相关等级的目标判别方法及其应用

提出一种根据PCA重构图像与原目标相关等级进行的目标识别方法,解决伪目标参与识别影响识别准确度的问题。首先建立目标模板库特征空间,将定位到的目标对象映入特征空间,利用PCA变换进行图像重构,定义降维重构图像与原目标之间的相关度函数,根据该函数判别图像等级;若原目标与其重构图像相似度很低,认定原目标为伪目标,将其剔除,不进入识别过程;若认定为真实目标后,根据相似性程度,分别选用降维重构图像或原图像作为识别对象,利用Hu不变矩距离分类器进行识别。该方法可有效剔除伪目标,并根据图像质量选用识别目标,提高了目标识别准确度,交通卡口获取的实测车辆图像车标识别试验验证了该方法的鲁棒性和有效性。