基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪研究进展

随着无人机航拍的数据采集愈加便捷，以无人机为平台的多目标检测与跟踪技术发展迅速，在智慧城市、环境监测、地质探测、精准农业和灾害预警等民用和军事领域有着广泛的应用前景，近年来深度学习的突飞猛进也为其提供了多种更为有效的解决思路。然而，无人机视角下目标外观发生突变、目标区域被严重遮挡以及目标消失和重现等挑战性的问题尚未完全解决。综述了基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪算法，总结了该领域的最新进展，包括多目标检测、多目标跟踪2个模块。多目标检测模块划分为双阶段与单阶段两个部分。对于多目标跟踪模块则依据基于检测的跟踪和联合检测的跟踪2个经典框架，分别阐述了2类算法的原理并分析其优缺点。随后对现有的公开数据集进行统计分析，并对基于无人机航拍视频的多目标检测与跟踪领域内标杆挑战赛VisDrone Challenge近年来的最优方案进行了对比分析。最后总结了无人机视角下多目标检测与跟踪亟待解决的问题并展望未来可能的研究方向，为后续相关研究的人员提供参考。     

共轴刚性旋翼直升机与单旋翼直升机操稳特性对比研究

为研究共轴刚性旋翼直升机与传统单旋翼直升机飞行动力学特性的差异,分别针对两种构型的直升机建立了飞行动力学模型。根据全机平衡方程进行了不同飞行速度下两种构型直升机的配平特性验证计算;依据“小扰动”假设建立了线化运动方程组,对悬停及前飞状态下的样例直升机进行了操稳特性的对比计算与分析。结果表明:两种构型样例直升机在操稳特性总体表现较为相似。在稳定性表现上,单旋翼构型直升机的非周期模态、螺旋模态及前飞时的操纵性能均优于共轴刚性旋翼构型直升机;不同于单旋翼构型,悬停及前飞状态下共轴刚性旋翼直升机的滚转与偏航操纵性能均变差。     

舰载航空装备修理级别分析

修理级别分析(LORA)是装备保障性分析工作的重要内容。在总结现有研究成果和经验的基础上,结合某舰载航空装备维修保障实际,提出了基于因素分析法的修理级别综合分析方法。基于单因素给出了经济性和非经济性分析方法和模型。基于多因素方法给出了扩展LORA-BR模型和模糊层次分析法(FAHP)模型。最后,以多因素FAHP方法进行了实例分析。为舰载航空装备修理级别分析进行了有益探索。     

星载GNSS接收机抗单粒子及干扰方法

针对星载GNSS接收机易受单粒子影响和地面干扰的问题，研究星载GNSS接收机抗单粒子及干扰方法。根据星载GNSS接收机在轨测试数据，分析星载GNSS接收机异常原因、机理，提出星载GNSS抗单粒子及地面干扰方法，可规避或检测GNSS异常并自动处置恢复。该方法已应用于某型号星载GNSS接收机，经过分析，结果表明：该方法可有效保障GNSS接收机正常工作，不影响卫星载荷任务，取得了良好的使用效果。