基于卷积神经网络的遥感图像舰船目标检测

针对遥感图像背景复杂、受环境因素影响大的问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)相结合的舰船目标检测方法,利用卷积神经网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的特征选择和提取过程,在复杂海况背景图像的处理中体现出较优的性能;同时,由于军舰样本获取难度大,应用迁移学习的概念,利用大量民船样本辅助军舰目标的检测,取得较好的效果。通过参数调整与实验验证,此方法在自行建立的测试集上检测率达到90.59%,对光照、环境等外界因素具有一定程度的鲁棒性。     

海上舰船目标的机载高分辨率ISAR成像

本文提出了机载高分辨率二维逆合成孔径雷达(ISAR)对舰船目标的侧视成像问题。通过采用舰船运动的简单模型，避免了采用高级的联合-时间频率(JTF)变换。研究了包括运动估计与校正、最佳处理时间与持续时间估计以及目标形状提取的鲁棒处理方案。强调了这样一个事实，即该处理的鲁棒性造就了单个ISAR成像分析而不必由一组雷达图像进行数据融合。     

舰船及其海面背景SAR成像模拟研究综述

舰船及其海面背景SAR成像模拟是发展海洋遥感的重要途径。针对舰船及其海面背景不同于陆地目标的特性,从SAR成像模拟的方法及优缺点出发,对其研究现状进行了综述。介绍了舰船隐身的主要技术途径,并对今后进一步的研究方向进行展望。     

基于改进YOLOv3的SAR舰船图像目标识别技术

合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别(ATR)技术是人工图像解译的关键技术之一。针对传统的SAR舰船目标检测算法大多受限于场景且泛化能力较差的问题,设计了一种基于改进YOLOv3网络的检测模型。将YOLOv3与DenseNet网络融合,使用稠密网络模块代替用于提取中小尺度特征的残差网络模块,通过训练得到模型的最优权重,实现端到端的目标检测。使用综合交并比(GIoU)损失代替交并比(IoU)边界框回归损失,提供更加准确的边界框位置信息,提高检测精度,采用中国科学院空天信息研究院制作的SAR图像船舶检测数据集进行测试。测试结果表明:与原YOLOv3算法相比,改进后的YOLOv3检测准确率提高了1.4%。     

基于浅海声信道特征测量的舰船水下辐射噪声源级获取方法

针对浅海信道环境下舰船水下辐射噪声测量问题,介绍了一种基于水域声信道传播特征的舰船噪声源级工程测试方法,该方法通过多基元空间能量平均方法来实现.通过探讨以能量平均声压级曲线来表征浅水域水下声传播特征,提出了一个适用于浅水域声传播规律的计算经验公式.对所提测量方法的可行性和准确性进行了仿真分析和湖上试验,结果证明了采用空...     

燃气轮机分布式供能系统的特点和应用

结合实例,介绍了以燃气轮机作为动力装置的2种分布式供能系统的特点和应用,分析了分布式供能系统能够产生的经济效益和社会效益。     

燃气轮机分布式仿真的现状与展望

燃气轮机仿真正在从单一的、定制的仿真程序,向多学科综合的、适应各种需要的仿真环境发展。由于燃气轮机各个部件模型通常使用不同的编程模型和编程语言,需要在系统层次采用统一的编程模型来进行集成,同时屏蔽编程语言的差异。本文从编程模型的角度出发,对各种分布式仿真技术进行比较分析,并介绍了国内外燃气轮机仿真的发展现状。最后对国内燃气轮机分布式仿真的发展方向进行了探讨。     

可扩展的燃气轮机仿真对象模型

应用面向对象的分析与设计方法进行可扩展的燃气轮机仿真建模研究。将燃气轮机仿真的各种计算任务概括为部件计算、流路计算和系统状态计算三个层次,并在此基础上提出节点-连接器-部件模型,构造了一个部件模型、工质流程及仿真算法均可扩展的仿真类属框架,并通过一个三轴燃气轮机的容积效应法仿真验证了该模型的有效性和可扩展能力。      

国外陶瓷静子叶片的设计和试验

评述了国外金属和陶瓷多层混合式静子叶片的主要特点、设计要点、材料选择和试验方法     

一种窄带平稳随机过程功率谱的简化拟合方法

基于平稳随机过程的基本原理,建立了拟合窄带平稳随机过程的功率谱所需的成形滤波器的简化模型,推导了窄带平稳随机功率谱的峰值、峰值频率、带宽与成形滤波器相应参数之间的关系,给出了拟合窄带平稳随机过程功率谱的简化方法。应用此方法对美国海军 CVA59航空母舰海上运动的垂荡、纵摇和横荡运动分量的 3个具体的功率谱实例进行了拟合,通过对将实测值与拟合结果进行比较,表明 :这种方法能够很好地拟合典型的对称窄带平稳随机过程,对于对称性不好和带宽较大的的功率谱,拟合的误差相对大一些。