基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低,参数关系映射单一的问题,提出一种基于神经网络的不确定性分析方法,利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性,设计了能够替代复杂系统的神经网络结构,能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例,建立了仿真分析模型,并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比,验证了此方法的准确性和计算效率。     

液体火箭发动机健康监控技术研究现状

液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。     

关于地球转移轨道碎片的轨道寿命问题

低轨卫星的轨道寿命主要取决于大气的耗散作用,其轨道在不断变小(即高度降低)变圆的状态下进入地球稠密大气层中陨落。但地球转移轨道(GTO)碎片的运行轨道是一个近地点高度为200km,远地点高度达36000km的大偏心率(e=0.73)椭圆轨道,其轨道寿命主要由第三体(日、月)引力摄动所决定,而且还与其轨道的初始状态有密切关系。本文将根据地球卫星轨道变化规律进行理论分析,阐明力学机制,并给出相应的数值验证。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

火箭发动机涡轮泵故障检测及预测算法研究

涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。     

视频条件下SAR仿真

分析了合成孔径雷达信号处理过程,在视频条件下使用VC 6.0与SimuLink结合构建了机载合成孔径雷达仿真系统软件,采用RD算法实现了点目标成像仿真,与在中频条件下相比速度上具有显著的优势。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

相位检测误差对核磁共振陀螺输出频率的影响

针对核磁共振陀螺中采用相位检测方案时可能引起额外频率误差的问题,提出了通过控制电子顺磁共振失谐量及静磁场扰动来抑制额外频率误差的方案。基于Bloch方程,推导了惰性气体原子系综输出频率的表达式,并将相位检测的过程包含在内。建立了考虑相位检测误差的核磁共振陀螺频率误差方程,给出了相位检测引入的额外频率误差表达式并进行了数值仿真。仿真结果表明,通过设定合适的共振失谐量,其额外频率误差至少可以抑制1个数量级,而通过精确地抑制静磁场的一阶及二阶扰动,可以进一步抑制1～3个数量级,将额外频率误差降低到nHz量级。     

飞机全电刹车系统的发展与关键技术研究

刹车系统是影响飞机起降安全的关键功能子系统之一,全电刹车是刹车系统的发展方向,是多电飞机重要的组成部分;与传统的液压刹车系统相比,全电刹车系统具有架构简单、可靠性高、经济性好等明显优势;本文首先对国内外全电刹车发展现状进行收集和整理,通过对比分析,找到国内外全电刹车技术上的差距;然后,根据样件试验情况,从自身角度出发,对全电刹车系统的关键技术进行梳理和分析,为国内全电刹车的研究和发展提供参考;最后,对国内全电刹车的发展现状进行思考。