多尺度特征融合的Anchor-Free轻量化舰船要害部位检测算法

反舰导弹对舰船要害部位的精确打击能力是精确制导武器的关键技术之一。针对反舰导弹导引头对舰船要害部位检测精度低、特征提取能力不足,预测框的处理降低检测速度等问题,提出了一种多尺度特征融合的Anchor-Free轻量化舰船要害部位检测算法。由于舰船要害部位检测数据具有多尺度、多角度特性,引入多尺度特征融合模块,综合利用不同感受野的检测信息,优化特征提取;利用高效轻量化注意力机制改进Hourglass结构中的跨层连接,提升检测精度,降低算法总参数量;使用迁移学习有效提升算法收敛效果。在建立的舰船要害部位检测数据集和公开的PASCAL VOC数据集进行实验,检测准确率分别提升了4.41%和5.57%,分析算法参数与运算量,设计了模块消融实验,论证了所提算法的有效性。     

基于注意力机制的光伏组件热斑检测算法

热斑现象是造成光伏组件发电能力下降的重要原因之一,热斑检测是光伏电站运维必不可少的工作。然而分布式光伏电站的规模普遍较小、选址分散、环境复杂多样,使用传统的热斑检测算法需要投入大量的人力资源。基于此,提出了一种基于注意力机制的热斑检测算法HSNet。通过图像分割消除反光影响,结合通道注意力机制,学习通道间的特征信息,增强目标区域的重要性,采用自定义锚点的方法提高检测速度,使用焦点损失激活函数和基于物体先验概率的类别预测方式改善训练目标样本不均衡导致的分类准确性低的问题,通过回归方法获取准确的目标位置。实验表明：设计的目标检测算法在窗体回归精度和分类准确性方面均有明显的优势,边界框平均精度和准确率分别提升了3.18%和2.42%。     

进化算法在系统可靠性多目标优化中的应用

为解决复杂系统可靠性设计的多目标优化问题，采用NSGA-Ⅱ进化算法，在一次性获得大量均匀分布的非劣解后，根据定义的满意度函数对每个非劣解进行模糊评价。运用群体排序、小生境、比较操作和精英保留等关键技术，将整个非劣解集分为若干个具有不同性能特征的类，决策者可根据各自的偏好从中选择最终的满意解。分析结果表明，进化算法具有较高的优化效率。     

高距离分辨像雷达目标识别

对雷达目标识别的要求是在不同的探测距离和不同的观测角下都能够达到很高的目标识别精度。雷达自身的特性及复杂背景的影响 ,使得基于距离像的雷达目标识别存在着一定的困难。由于非合作目标总是机动的 ,因而距离像也是非平移不变的 ,距离像在距离门中的位置是不确定的 ,存在不可预估的平移。同时 ,由于一维距离像某一分辨单元回波是该单元内所有散射点回波相干求和的结果 ,因而距离像的波形对目标姿态角的变化比较敏感。因此如何利用现代的信号处理技术和模式识别手段从距离像中进行可靠的特征提取和识别是至关重要的。就此对多种基于高距离分辨像的目标识别方法作了总结和回顾     

机载远距非合作式目标识别（NCTR）技术综述

本文对机载远距NCTR技术在未来战争中的作用、地位和需求进行了分析描述。详细介绍了国内外机栽远距NCTR的技术发展现状、技术特点和发展趋势。机载远距NCTR技术是现代战争中不可缺少的一项关键技术，特别是在今后多兵种联合作战的情况下显得更为重要。该技术将作为机载火控雷达的一个重要功能，为机载武器系统提供正确攻击目标的参数，也为战场态势分析和战略决策提供依据。NCTR关键技术的突破，在提高各国空军武器装备的性能、制空能力和生存能力等方面都起着重大的作用。     

应用BP网络校正的卡尔曼滤波器

当目标作机动飞行时,由于未知机动引起的估计误差的影响,卡尔曼滤波器的跟踪性能将会严重下降。提出了一种应用BP神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,BP网络可以辨识非线性机动,修正卡尔曼估计值,改善跟踪效果。同时还研究了BP网络的自适应算法。对两个变加速机动目标的跟踪结果表明,经过BP网络校正的卡尔曼滤波器不会发生误相关,跟踪的精度较高。     

低(负)仰角跟踪的综合平滑算法

分析多径测角误差的形成机理，阐明在多信息源的跟踪系统中，对跟踪数据作综合平滑算法的原理、计算方法及实现，以及由这种软件控制的跟踪系统的外场实验结果。     

一种数字式动目标跟踪技术

介绍一种在某型号雷达中成功应用的全数字式动目标跟踪系统。和差三路Ｉ和Ｑ正交信号经模数（Ａ／Ｄ）转换后在数字信号处理器中进行动目标显示（ＭＴＩ）滤波、距离跟踪，同时提取角误差信号作为天线角伺服系统的输入，以实现对目标的角度跟踪。该跟踪系统可以有效地抑制对中低空目标回波影响较大的地杂波及海杂波等干扰信号，从而极大地改善了跟踪雷达的中低空性能。     

一种模糊多传感器跟踪系统

许多多传感器目标跟踪系统都是在假定数据关联过于复杂、集中式融合办法的计算要求过多而难于实现的情况下提出的。此外还需假设噪声分量相对较小、无漏检，扫描周期相对较短等等。业已证明，在采用这些假设条件生成模拟数据进行测试时，许多多传感器跟踪系统都能有效地工作。然而深入研究了几组实际数据的特点之后，就会发现这些假设并不总有效的。本文首先介绍了一种实际的多传感器跟踪环境的特点，并解释了在这种环境下现有系统不能有效完成任务的原因。然后给出克服这些系统缺陷的种数据融合方法，方法分为3步；（Ⅰ）采用一种自适应学习方法估算同步误差；（Ⅱ）漏检时调整目标的测量位置；（Ⅲ）采用一种基于模糊逻辑的算法预测下一个目标位置。为做出性能评估，我们采用不同的实际数据集和模拟数据集对融合方法进行了测试，结果令人满意。     

高速高精度AD变换器在雷达跟踪系统中的应用

针对雷达数字动目标跟踪系统对模数（AD）转换电路的要求，讨论了AD转换芯片（ADC）的信噪比、孔径时间、采样速度和孔径抖动等关键技术指标，并据此确定合适的ADC。还结合实际的高速高精度AD电路的设计，介绍了AD转换电路的电源、数字与模拟电路的隔离、信号驱动等电路的设计原理，以及印制板电路布线和布局的一些原则和方法。实测数据表明，设计的AD电路应用于雷达数字动目标跟踪系统是成功的。