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复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
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提出一种升力式再入航天器进入稠密大气后的轨迹规划方法。在预先设定攻角剖面的前提下,利用路径约束(驻点热流、动压和过载)在高度-速度(H-V)剖面内直接获得轨迹下边界;利用终端约束确定以轨迹下边界为基准的高度增量,进而通过下边界与高度增量的加和形成满足要求的再入轨迹。其中,增量的形式选取为分段二次型函数,其大小可通过割线法快速获得。倾斜角大小可根据纵向动力学方程反解得到,其方向依据航向误差角走廊确定。通过对典型工况的仿真,结果表明所提方法能够快速规划出再入轨迹,且适应性好。 相似文献
993.
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交会对接微波雷达多径试验是在地面模拟两个飞行器在轨交会对接过程中由舱体表面及遮挡对微波信号造成反射干扰的一种试验,其目的是验证激光雷达系统功能及安装位置的合理性。在近20 m远的距离上,对飞行器舱体上的微波雷达天线和微波应答天线进行角度及距离的精确测量。文章通过对试验环境、测量项目分析及不同精测方案比对,采用激光跟踪仪直接测量舱体结构,获得了准确的基准数据,有助于指导微波雷达在飞船轨道舱上的精确安装和提高交会对接微波雷达多径试验的精度。激光跟踪仪首次应用于交会对接微波雷达多径试验,相比经纬仪在航天器基准测量中具有更大的优势。 相似文献
999.
1000.