基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。     

数据融合的概念,方法及应用

以指挥、控制、通讯和情报（Ｃ＾３Ｉ）系统为背景，引出了当今迅速发展、日益受到各国工作者和国防部门关注与重视的数据融合技术的概念以及近２０年来的发展历程，详细介绍了实现数据融合的系统模型与系统构成，列出了在不同数据抽象级上进行数据融合的三个层次及其目前常用的数据融合方法。本文还就数据融合在军事上的应用作了较深入的讨论，同时指出了Ｃ＾３Ｉ系统的不断发展对数据融合技术提出了更新的要求以及高新技术的发展对     

组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.     

复合导引头目标信息融合抗干扰技术研究

复合导引头由微波制导至红外制导的过程中,受干扰条件的影响,有可能出现错误交班。为了提高导引头应对干扰的能力,设计了一种微波/红外目标信息融合抗干扰方法,该方法利用微波与红外目标信息进行关联度检测,对跟踪微波与红外运动的趋势进行在线实时判断,及时做出干扰误交班判定。在进行了干扰误交班的情况下,MATLAB数字仿真结果表明,该算法能够准确有效地给出干扰误交班判断,从而保证了在干扰环境下对目标跟踪的稳定性。     

S波自旋单态底夸克偶素衰变到粲夸克对

对S波自旋单态底夸克偶素衰变到粲夸克对进行了研究,同时还研究了S波自旋单态和自旋三重态底夸克偶素衰变到D介子对。利用BaBar实验组测量得到的自旋三重态底夸克偶素衰变到D介子分支比的数据,发现自旋三重态底夸克偶素的色八重态矩阵元远小于理论预言,理论预言要比实验上限大20倍以上;得到S波自旋单态底夸克偶素衰变到粲夸克对的分支比的理论预言,可以进行实验测量从而研究色八重态矩阵元;得到S波自旋单态底夸克偶素衰变到D介子对的分支比的理论预言,与其他理论预言差异较大。这些预言可以通过BelleⅡ的实验进行验证,从而得到更多强子化的信息。      

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

实时数据库的主动机制研究与实现

主动机制是实时数据库管理系统（ＤＢＭＳ）的一个重要功能。在主动机制的基础上,实时ＤＢＭＳ能够根据数据库中某些数据及环境的变化,主动地作出一定的反应,执行预先设计的动作,而不仅仅是被动地执行用户的命令。文中主要介绍一个实时ＤＢＭＳ的主动子系统,采用事件－条件－动作的规则来实现其主动功能;讨论了规则的表示和存储结构,规则子系统的系统结构及与ＤＢＭＳ的联系;并详细介绍了条件评价器、规则检索优化、规则冲突     

基于自适应融合的弹道目标空间位置重构

由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。     

基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。     

基于DDQN的片上网络混合关键性消息调度方法

对片上网络（NoC）承载的混合关键性消息进行实时调度是其应用于航空电子系统片上多核通信的关键。为解决可满足性模理论（SMT）法求解效率低、低优先级消息等待延迟大的问题,提出了一种基于双深度Q网络（DDQN）的混合关键性消息调度方法。将虫孔交换机制下的消息调度问题建模为马尔可夫决策过程,建立包含环境、动作、状态、奖励的多层感知调度模型;随机生成多组分布不同的混合关键性消息作为训练样本,采用DDQN算法求解该调度模型;在此基础上,提出并实现了带孔隙DDQN算法,在保证时间触发（TT）消息可调度前提下为速率约束（RC）消息预留用于虫孔交换的时隙。算例研究表明:所提方法的求解时长及TT消息确定性端到端延迟的平均值均低于SMT法;带孔隙DDQN算法的RC消息延迟较不带孔隙DDQN算法和SMT法显著降低。