基于视线角序列的机动目标视线角速率计算

 依据拦截弹与机动目标间的相对位置关系,采用导引头球面模型,基于当前统计模型,实现了强跟踪状态自适应滤波,计算出了可用于制导的视线角速率。该算法利用导引头球面模型,将测角信息转换成距离信息,进行方差自适应调整和卡尔曼滤波。在只给出视线角序列信息的情况下,根据相对状态滤波结果求出所需的视线角速率。     

发动机进气压力控制系统噪声抑制方法

高空台进气压力控制系统具有大时滞特性,被控对象受到输入噪声、相位延迟等不确定因素的影响,导致控制系统难以精准控制,给控制器的设计带来挑战。针对该问题,首先采用基于跟踪微分器(TD)的测量噪声抑制对系统输入噪声进行估计,通过引入基于跟踪微分器与Fal函数滤波算法的相位补偿进行了补偿器设计。然后对高空台进气压力控制系统设计了跟踪微分器的测量噪声抑制算法,并进行了滤波特性分析。在设计相位补偿方法时,不仅考虑了测量信号中随机噪声的分离,还对微分信号中的抖动信号进行了滤波,使得系统初始信号和滤波后的光滑微分信号重新构成新的有用信号,最终解决了输出信号的相位滞后对控制精度影响的问题。通过数值模拟对经典fhan算法和提出的Fast+PA(Phase Advancer)算法进行了比较,验证了Fast+PA算法噪声抑制的优势。结果表明,Fast+PA算法通过调整重要参数滤波因子h₀和向前预报补偿因子λ的值既能消除颤振及保证滤波的效率,又具有较好的相位补偿和动态响应能力。     

进动弹道目标平动补偿与分离

弹道目标在中段高速运动时会造成微多普勒曲线的叠加折叠,此时传统的平动补偿方法并不适用于弹道目标。在分析进动锥体弹道目标各个散射点的频率特性后,发现曲线交点处的频率完全是由平动引起的。根据这一特性,提出一种利用时频图交点信息进行平动补偿的方法。首先,得到回波信号的时频骨架图;然后,采用基于双边滤波器的Harris角点检测方法提取出时频骨架中的角点进而得到时频图中的交点坐标;最后,利用交点坐标估计出平动参数进行平动补偿。针对传统Viterbi算法在曲线交点容易产生错误关联的问题,提出一种利用交点信息的分段Viterbi算法对补偿后的时频曲线进行分离。仿真实验验证了所提方法的有效性。      

一种可变锚框候选区域网络的目标检测方法

目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导（AG）模块,通过对候选区域网络（RPN）的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制（NMS）算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS（Cf-NMS）算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。      

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

火星大气进入段抗饱和固定时间阻力加速度跟踪制导律设计

研究了具有固定时间收敛特性的火星探测器大气进入段的标称轨迹跟踪制导问题。首先,针对横向运动,给出与速度成线性关系的航向误差漏斗走廊形式,完成了倾侧角的反号逻辑设计。与横程漏斗走廊反号逻辑相比,该逻辑计算量小,更适用于宇航计算机。与航向误差宽度走廊反号逻辑相比,该逻辑在高速状态下能够避免倾侧角的频繁切换,可提高任务成功的概率。其次,针对纵向运动,通过RBF神经网络补偿了倾侧角饱和问题,利用积分滑模设计了阻力加速度固定时间饱和跟踪制导律,其不仅可有效消除滑模控制的抖振问题,且将跟踪误差以两种不同形式引入制导律,能够加速收敛,能够保证跟踪误差在固定时间内快速收敛至0。最后,通过数值仿真验证了所设计的横向倾侧角切换逻辑和纵向制导律对标称轨迹的快速、精确跟踪能力。     

基于相对最值点的最小二乘直线检测方法

为了解决传统目标检测中遇到的检测速度慢、精度低等问题,本文提出一种新的图像特征——相对最值点,并依据相对最值点提出一种新的最小二乘直线检测的方法。该方法首先搜索Canny边缘的闭合包络,并寻找闭合包络的相对最值点。包络上相邻相对最值点之间长度满足阈值要求的即为疑似直线的两端点,进而利用最小二乘拟合方法获得该疑似直线的拟合方差,最后利用拟合方差与拟合直线长度之比作为直线判定的标准用来检测出图像中的直线。实验表明,本方法与传统方法如PPHT直线检测、LSD直线检测方法等相比,检测直线的精度更高,检测速度更快。     

相关函数在涡流检测信号提取分析中的应用

为降低涡流检测信号处理的硬件复杂程度及提升后续数据分析处理灵活度,在不借助复杂硬件自平衡技术电路前提下,在LABVIEW图形化软件平台中设计了相关函数算法程序,对示波器MDO4024C所采集的原始交流电桥信号及电桥激励信号分别进行自相关及互相关运算去噪,提取分析不锈钢管不同位置的涡流信号的幅值及相位,最后再将检测信号在极坐标图中分析显示。实验结果表明,这一方法可有效实现对不锈钢管缺陷涡流信号的去噪及特征信号提取。     

集团化实验室信息管理系统中台建设实践

中台通过重新构建企业级的服务能力,消除企业内部各业务部门、各分子公司间的壁垒,可更好的适应企业发展。描述了当前中台发展现状,结合集团化计量检测机构特点,提出了实验室信息管理系统中台的一种划分方法,为集团化实验室信息管理系统建设提供一种解决方案。实现企业业务、资源、财务的综合管理,提升企业管理能力。     

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。