Jerk模型用于高速机动飞行器跟踪的性能分析

针对高速机动飞行器的跟踪应用,对SJ(Singer Jerk)、CSJ(当前统计Jerk)、MCSJ(修正当前统计Jerk)和αJ等4种主要Jerk模型进行了综述。比较了它们的建模假设、设计参数以及实际应用时的限制因素。基于UKF(无迹卡尔曼滤波)算法,分别在单台和2台雷达的测量条件下,在3种滤波参数集设置下,利用各模型对近空高速滑翔飞行器进行了跟踪仿真。飞行器真实飞行轨迹根据简化动力学方程通过四阶龙格库塔数值积分方法得到。仿真结果表明:4种模型都具有很好的初值鲁棒性;在目标弱机动段落,4种模型具有较好的参数鲁棒性;但在强机动段落,SJ、CSJ、MCSJ等3种模型的参数鲁棒性很差,滤波误差发生严重突跳,αJ模型的参数鲁棒性最好。针对高速机动飞行器的跟踪应用,αJ模型的综合性能最优,而MCSJ模型最差。     

基于 Kriging模型机翼平面外形气动优化设计

使用基于Kriging模型的优化设计方法,进行了非常规布局机翼的平面外形多目标优化设计。利用CFD技术进行机翼升力系数和阻力系数的气动计算,通过拉丁超立方试验设计生成样本点,建立了Kriging代理模型,结合多目标遗传算法对机翼平面外形进行多点多目标优化设计,最终得到了Pareto最优解集。根据设计需求,从Pa-ret0前沿选取一个非劣解作为优化结果。结果表明：陆ging模型与cFD计算误差很小,可信度高;在不问设计状态下,机翼气动性能都得到了提高,表明优化设计方法具有可行性和高效性。     

基于多通道天线高分辨率星载SAR 实现方法研究

对基于多通道天线实现高分辨率星载SAR的方法进行了深入研究,建立了三通道天线SAR的回波信号模型,提出了一种回波处理方式,将单发三收模式下的回波数据转变为传统的单发单收模式下的回波数据,可用常规条带式成像方法进行成像处理.对采用多通道天线实现高分辨率星载SAR涉及到的脉冲重复频率PRF偏离问题进行了深入分析和研究,推导出PRF偏离造成的虚假目标的理论位置和虚假目标与真实目标的峰值功率比值,计算机仿真试验证明了上述内容的有效性.      

美国空军进行下一代双任务导弹研究

据每日防务10月13日报道，美国空军已委托3个工业团队探索未来空射导弹的概念，该导弹既能击落飞行目标又能打击地面目标。     

基于深度学习的小目标检测研究进展

随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测（SOT）作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。     

基于极限学习机的修正当前统计模型跟踪算法

针对当前统计(Current Statistical,CS)模型由于先验知识的缺乏和其结构特点导致的跟踪精度降低的问题,通过使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)并根据目标历史状态信息,实时估计并修正CS模型的加速度估计值,提出了基于ELM的修正CS模型跟踪算法.ELM的训练结果表明...     

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.三种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.     

结构/非结构网格中的数值优化计算

非结构网格因其在处理外形方面所具有的特殊优越性而倍受关注.在结构/非结构网格中做了粘性流动的数值优化计算,优化计算包括单目标和双目标气动优化,以及反设计计算,即从初始翼型不断修型而实现给定翼型的外形及压力分布的目标.算例及其结果分析证明了该方法用于翼型的修型和设计计算的有效性.      

空间机动目标的跟踪和定位

轨道机动控制过程中，推力加速度的不确定性是机动目标运动的主项摄动。通过对推力加速度和机动目标运动建模，在地心惯性系建立了增广系统状态动力学模型，在地平测量坐标系建立了离散量测模型，同时讨论了机动目标增广状态非线性动力学模型的线性化问题。给出了扩展卡尔曼滤波实时估计增广状态向量的算法，仿真分析证明所述算法稳定、收敛，对机动目标具有较高的定位精度。     

临近空间高超声速多目标检测前跟踪算法

针对临近空间不同径向距离高超声速目标难以同时被有效检测的问题,提出一种通过峰值聚优改进Hough变换积累结果的检测前跟踪(TBD)算法。采用径向距离-时间坐标描述数据,减少量测误差影响,规格化坐标使2个维度处于同一量级。进行Hough变换,分割参数单元进行点数积累和能量积累,采用标签矩阵记录每个量测点曲线经过的参数单元,遍历所有量测点将每个量测点只存于其所能构成能量积累值最大的参数单元,得到新的点数积累和能量积累结果。只对点数积累空间设置门限提取目标航迹,进行航迹约束和合并,输出最终航迹。仿真结果显示,算法将3个目标全部检测出的概率可达到90%,具有较好的多目标检测性能。