轨道转移飞行器复杂环境下假星干扰与星图识别研究

通过复杂环境下假星模拟,研究假星数目及K矢量查找角距阈值ε对星图识别成功率的影响,采用惯性数据辅助识别的方法,改善了星图识别的成功率.星图识别仿真结果表明,存在假星情况下,假星数目的增加及K矢量查找角距阈值ε的增大会降低星图识别成功率,假星数为7,ε取8″时,成功率仅为42.7％;惯性数据辅助识别相较于传统星图识别成功...     

基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。      

基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

基于大数据的空间目标监测数据管理系统设计与应用

针对空间目标探测与识别试验系统监测站(简称监测站)海量目标识别数据管理效率不高、数据分析处理能力不足、观测数据使用效益未完全发挥、对系统服务性能提升贡献度不高的现状,利用Hadoop等大数据技术开发具备数据存储管理、分析挖掘、质量评估等功能的平台,建立系统设备性能状态主动受控式预警系统,解决了海量观测数据存储管理的难题。同时,综合利用大数据分析结果,挖掘探索监测数据相关性与影响规律,为提升空间目标监测系统服务性能提供可靠支撑。     

复杂电磁环境中智能决策对抗技术的应用

当前雷达技术的发展突飞猛进,复杂的电磁环境已经是战场必须面对的现实情况,提出了一种可适应战场复杂电磁环境的智能干扰技术,主要从分选、干扰策略和干扰效能评估等方面讨论了整个智能对抗干扰的原理,对战场指挥决策有一定参考价值。     

基于相似度的卫星预复振试验结果评价方法

卫星大量振动试验结果表明,预振和复振响应普遍存在不同程度的差异现象(“预复振差异”)。针对该问题,工程上主要依靠设计师的经验分析进行故障定位,效率低、准确性差。基于此,文章首先提出了预复振响应的相似度分析方法,利用全频段相似度分析进行故障定位,进一步针对故障部位的响应进行分频段相似度分析,得到预复振差异频段,为设计师校核和改进结构提供量化的标准;然后,基于该方法建立了卫星振动试验结果评价的详细流程;最后,以某卫星承力筒为研究对象,设计了激振试验,分析结果表明：该方法可以实现卫星预复振试验结果的量化评估,提高产品研制效率。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

大型客机后缘铰链襟翼巡航变弯度气动性能数值研究

更高、更快、减阻是飞机设计三大永恒的追求。传统的固定翼飞机在进行优化设计时需兼顾各种飞行条件,寻求一个折中的最优解,而变弯度机翼的概念能有效解决这个问题,符合上述飞机设计的三大追求。着重研究大型宽体客机后缘襟翼刚性变弯度对巡航气动效率及跨声速抖振边界的影响。首先基于下垂式铰链襟翼机构,编制了机构引导下带扰流板联合偏转的后缘襟翼运动仿真程序,以自动生成不同襟翼偏角的巡航构型。在此基础上对巡航构型进行非稳态气动计算,获得跨声速区机翼抖振边界。以该抖振边界作为约束条件,以襟翼偏角、迎角为双变量,获得Cl-K关系图,得到最优升阻比曲线。本文中襟翼偏角变化为0°~±3°,间隔1°;迎角范围为-2°~5°,间隔1°。计算结果表明,变弯度构型较不变弯度构型升阻比有所提高,抖振边界约提高10%;变弯度构型可提高不同设计点的气动效率,实现减阻省油;跨声速区机翼抖振边界的提高扩大了飞行包线,使得飞机能飞得更高、更快。     

飞机框肋类零件外形样板三维快速设计原理及算法

作为近年来飞机型号研制中常用的内外形控制与协调方式,飞机样板因其使用便捷、成本低廉、技术成熟等优势,在当前飞机研制中仍具有不可替代性。在当前智能化技术快速发展的数字化环境下,依赖二维图纸的样板设计技术已明显成为制约飞机研制效率和周期的重要因素,研究和开发以框肋类零件三维几何模型为基础的样板三维设计技术已成为当前航空产业的迫切需要。针对上述问题,对框肋类零件样板的一大分支--外形样板的三维快速设计原理及算法展开研究,提出钣金零件几何属性提取及外形样板三维快速设计算法,主要内容为:提出框肋类零件基础结构特征定义及提取方法,基于提取结果构建零件弯边特征并计算样板设计所需几何属性,提出外形样板轮廓计算及补加添加算法,最终实现零件外形样板三维模型生成。经由实例测试,验证此算法的可行性与有效性。