海天背景舰船红外目标识别技术研究

通过对舰船红外目标特性与识别方法的讨论,给出了图像序列目标识别算法流程以及仿真实验的结果,并对工程实现自动目标识别的硬件、算法和软件设计进行了讨论,具有较好的理论和应用价值。     

弹道导弹预警系统目标运动建模和类型识别

针对弹道导弹预警系统的识别任务,建立了弹道导弹和飞机类目标的运动模型,通过分析弹道导弹和飞机目标间的运动特性差异,采用灰色关联分析方法建立了目标类型识别模型,给出了进行目标类型识别的具体步骤.具体的算例验证了基于灰色关联分析的目标类型识别模型应用于目标识别的可行性和有效性.     

基于双重容量识别标准的航空网络关键航段识别方法

对航空网络中的关键航段进行有效识别存在传统识别方法单一,网络性能评价指标不全面等问题,提出一种基于双重容量识别标准的航空网络关键航段识别方法。通过建立脆弱识别标准和瓶颈识别标准,从航段容量变化对航空网络综合性能影响的角度对网络中的关键航段进行识别,并在网络性能评价阶段,采用一种基于AHP的航空网络综合性能评价指标,使用基于UE模型的空中交通流量分配模型,对该识别方法的有效性进行验证。结果表明:该方法能够对航空网络中的关键航段进行有效识别。     

大涵道比涡扇发动机低压转子现场动平衡技术

针对大涵道比涡扇发动机,建立基于最小二乘影响系数的低压转子现场动平衡方法,研制动平衡测试系统,搭建模型转子实验器,开展相关动力学特性计算与动平衡实验,并在真实发动机台架实验中验证其正确性、有效性与可靠性.结果表明:采用跟踪高脉冲、定比例方波的方法识别高齿信号,并对振动信号进行整周期截取、插值处理与多次平均,能够保证转速与相位测量的准确度与稳定性.1号支点对风扇不平衡较为敏感,5号支点对涡轮不平衡较为敏感,而2号支点对两者均敏感,但对风扇不平衡的敏感度更大.在保证动平衡效果的前提下,与三圆平衡法相比,低压转子现场动平衡技术能够提高操作便捷性,减少起停次数,降低时耗,具有一定的工程应用前景.      

基于深度森林的卫星ACS执行机构与传感器故障识别

针对卫星姿态控制系统（ACS）闭环回路的故障难以辨识的问题,引入深度森林算法,实现执行机构与传感器故障识别。首先针对可获取的少量卫星姿态控制系统遥测数据,结合系统动力学特性,研究合适的特征选择和特征提取方法,再结合深度森林算法进行故障信息学习与辨识,建立故障预测模型,实现执行机构故障与传感器故障的识别。半物理仿真结果表明：在存在气浮台干扰力矩、卫星转动惯量未知、飞轮非线性特性、闭环故障传播等多种不利因素情况下,深度森林算法对于执行机构和传感器故障具有高效的识别能力。     

航空发动机盘腔积液的故障识别

针对航空发动机盘腔积液故障难于监测和诊断的问题,将积液问题分为早期积液和严重积液,分别进行振动特征提取。研究了不平衡量和早期积液对转子振动的影响规律,基于幅频特性曲线区域面积分布特点,提出一个早期积液故障识别准则;分析了严重积液转子失稳振动特征,发现积液转子在发生失稳时会出现振动幅值突增、次谐波分量突增和拍振,基于振动特征提出三个严重积液故障识别准则。结合航空发动机实际工况,提出一套完整的积液故障监测方法和诊断流程,能够实现在转子失稳前发出预警,避免故障升级。通过30组实验数据进行验证,所提出的积液故障识别方法准确率达96%,具备工程应用价值。     

受限资源下制导武器末制导机器视觉技术研究

针对精确制导武器末制导机器视觉技术应用需求,研究了基于卷积神经网络的、针对复杂背景及小目标的自主目标检测识别算法,并分别进行了网络性能评估和硬件资源需求定量评估。针对最优算法,提出了基于嵌入式受限资源下的高精度神经网络压缩算法,并对算法进行了普适性评估。基于GPU嵌入式平台,实现TensorRT路线网络优化,并在速度和精度两方面均衡考虑下,对裁剪与量化算法进行了详细实验验证。实验结果表明,高精度神经网络压缩算法在硬件资源受限条件下,可以有效提升推理速度,最终经算法优化后的网络结构,可以获得3倍以上的速度提升,网络精度损失小于5%。     

基于卷积神经网络对磁异常信号的识别研究

航空磁探反潜作为航空反潜的重要手段,在其中发挥了重要作用。针对目前航空反潜作战中,磁干扰信号极大地影响对水下目标磁探测效果这个问题,文章先对输入信号进行预处理,并使用卷积神经网络实现对2种信号的识别。实验结果显示,卷积神经网络的方法对信号的识别率达到了85%,能够有效对信号进行准确地识别。     

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.