Hybrid integration method for highly maneuvering radar target detection based on a Markov motion model

To detect highly maneuvering radar targets in low signal-to-noise ratio conditions, a hybrid long-time integration method is proposed, which combines Radon-Fourier Transform (RFT), Dynamic Programming (DP), and Binary Integration (BI), named RFT-DP-BI. A Markov model with unified range-velocity quantification is formulated to describe the maneuvering target’s motion. Based on this model, long-time hybrid integration is performed. Firstly, the whole integration time is divided into multiple time segments and coherent integration is performed in each segment via RFT. Secondly, non-coherent integration is performed in all segments via DP. Thirdly, 2/4 binary integration is performed to further improve the detection performance. Finally, the detection results are exported together with target range and velocity trajectories. The proposed method can perform the long-time integration of highly maneuvering targets with arbitrary forms of motion. Additionally, it has a low computational cost that is linear to the integration time. Both simulated and real radar data demonstrate that it offers good detection and estimation performances.     

某型飞机阻力伞抛放系统故障模式分析

针对某型飞机阻力伞系统放伞、抛伞故障,通过分析系统的组成、工作原理、常见故障模式以及故障原因,提出了改进建议,为该型飞机阻力伞抛放系统故障的排除提供思路。     

直升机风险科目“斜坡起降”驾驶要领探讨

直升机在执行“紧急救援”和“抗震救灾”等特殊任务过程中往往不得已要进行风险科目“斜坡起降”。在这种情况下，操作上稍有不慎就会酿成重大事故，有的新机型在进行“斜坡起降”这一科目试验时甚至请国外飞行员来完成这项工作。文章就直升机“仰坡起降”、“顺坡起降”、“左横坡起降”和“右横坡起降”的操作要领作几点阐述，供飞行试验工程技术人员和飞行人员参考。     

某靶用型无人机发动机空中停车故障分析

针对某新型靶机出现的发动机空中停车故障,对测控站记录数据进行分析,发现了转速采集系统和ECU控制系统存在的缺陷,并提出了解决措施。     

动平台条件下基于全站仪的标校技术

舰船靠泊码头进行起降引导系统标校时,甲板处于晃动状态,架设在甲板上的全站仪无法满足置平要求,针对这一问题进行了动平台条件下基于全站仪的标校技术研究。首先,建立全站仪测量数学模型,以全站仪在动态条件下的测量数据为基础,将测量数据经空间几何运算后求得任意两目标点在甲板固连坐标系下的相对位置;其次,根据空间物体几何不变的性质,设计实验进行不同倾斜条件下的全站仪数据测量和相对位置偏差求解;最后,通过仿真分析了测量误差对相对位置平均偏差的影响。结果表明,全站仪在动平台条件下其测距、测角精度能满足标校要求。     

基于分数阶微积分理论的最优导引律设计

随着技术的发展及战场环境的日益复杂化,拦截机动目标的需求越来越大。然而传统制导律在拦截机动目标时存在制导精度差、末端过载突变的问题,故提出了一种基于分数阶微积分理论的最优导引律。首先,介绍了分数阶微积分的定义、性质及其数字实现方法;然后,分析了弹目相对运动关系,通过分数阶变阶次建模和最优控制理论推导出了分数阶导引律;最后,仿真结果表明：与传统比例导引法相比,所设计的分数阶最优导引律能够保持比例导引法良好的追踪性能且拦截时间能够缩短2s,末端过载值趋近于0。该方法解决了传统比例导引法在末端由视线角速率发散而导致的末端过载突变问题。     

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.     

点目标假设下的二维精度体系研究

点目标假设下,在二维圆概率偏差线性公式的基础上,给出了基于纵横向均方根误差分段的精确公式。同时应用概率论正态分布理论,对二维情况下均方根误差、圆概率偏差和概率偏差的相互关系进行了研究,通过理论推导和数值计算给出了二维精度指标相互转换的拟合公式,完善了满足工程应用的二维精度体系。研究结果可在精度指标的论证、设计和考核中使用。     

通信拓扑切换下的多飞行器协同拦截方法

针对通信拓扑切换条件下的多飞行器协同拦截问题,提出了一种基于扩张状态观测器的协同制导方法。建立协同制导设计模型,将协同拦截问题转换为视线稳定条件下的剩余飞行时间调节问题。为解决机动目标状态不确定的问题,将目标的状态视作扰动,设计扩张状态观测器来估计机动目标的状态,并在制导律中对目标的机动进行补偿。利用有限时间一致性理论进行一致性控制协议的设计,实现各飞行器剩余飞行时间的有限时间一致,并利用Lyapunov稳定性理论分析通信拓扑切换情况下闭环系统的有限时间稳定性,给出了系统一致收敛时间。仿真结果表明,在通信拓扑变换的情况下,设计的观测器能够有效估计目标状态,且协同制导律能够满足对剩余飞行时间的控制要求,进而实现协同拦截。     

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法,具有较为灵活的并行化跟踪方式,能够较好地维持跟踪目标的假设状态,具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段,但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器,实现视频图像中的飞行器跟踪,跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象,跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法,建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪,在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型,通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据,检验飞行器目标的跟踪效果。