基于深度学习目标识别的航天员训练场景理解技术

增强现实(AR)是航天员训练的有效途径,其关键技术是场景重建与空间定位。针对当前AR设备只能进行场景空间静态识别,无法感知目标动态变化的问题,提出了深度学习与AR技术相结合的目标识别与位姿估计方法。采用YOLO v5神经网络实现了小训练样本量的操作目标识别,结合深度信息实现了目标点云分割,与目标CAD模型点云进行ICP匹配后估计出目标的三维空间位姿,从而在AR显示空间中实现目标的动态定位与虚实融合。结果表明：YOLO v5的识别平均精度可以达到0.995,虚实结构可以准确叠加。该方法可有效提高AR设备的场景理解能力,扩展航天员AR训练手段。     

通信信号智能调制识别对抗攻击研究

基于深度学习技术的通信信号调制识别算法由于其优秀的特征提取能力,极大地提升了调制识别任务的精度,但是对抗样本特性的存在,导致基于深度学习的调制识别模型的安全性受到了极大威胁,通过在训练好的调制识别网络中添加设计好的特定微小扰动,就可以使得调制识别模型完全失效。研究了基于深度学习的调制识别模型及其对抗样本攻击方法,提出一种基于快速梯度符号法的定向扰动生成方法,该方法在扰动和原始信号功率比为-21 dB的条件下,针对11类常见的不同调制种类的通信信号生成扰动,实现对通信信号调制识别模型的定向攻击,为智能调制识别模型的攻防对抗提供参考。     

基于卷积Token的Vision Transformer模型的人脸表情识别

人脸表情识别有着广泛的应用。本文使用基于卷积Token的Vision Transformer的混合模型实现表情识别。混合模型能够更好地捕捉人脸表情的局部特征以及局部特征之间的相关性。实验使用RafDB和Fer2013Plus数据集,并对比了ResNet、DenseNet、Swin Transformer和CVT模型的精度和分类混合矩阵分析在人脸表情识别中的表现。     

多项式非线性系统的多维频率响应函数

应用多维频率响应函数进行非线性系统的谱分析,是线性系统谱分析的推广。讨论了多项式非线性动力学系统的多维频率响应函数(MFRF)的结构形式及推导方法,证明多项式非线性动力学系统的高阶频率响应函数完全由一阶频率响应函数表示。并且讨论了多维频率响应函数的极点。为这类系统的参数识别和响应的谱分析提供了基础。     

结构惯性参数动态测试与识别

提出了一种结构惯性参数测试、识别方法。采用试验模态分析技术,将被测结构柔性悬挂,对结构激振,测量激振力和响应,经信号处理、参数识别,最后可得到结构的质量、质心坐标、主惯性矩、惯性主轴等全部惯性参数。某直梁的计算机仿真计算及实际测试结果表明本文提出的理论方法是正确的、有效的。     

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。     

气浮支承式触针测量系统径向动态性能研究

触针表面形貌测量仪是生产科研中应用广泛的仪器,杠杆式触针由于其结构原因,在测量时会产生非线性误差,影响测量结果的精度。介绍了一种气浮触针式测量传感器,触针轴运动方向与位移测量方向一致,有效地避免了非线性误差;在研究中建立了气浮支承式触针测量系统的运动模型,分析了测量系统的动静态特性,研究了影响气浮支承径向动态性能的因素,进行了径向刚度和动态参数的理论仿真模拟,并通过动态特性试验测试和分析得到传感器最大扫描频率为125Hz;搭建了气浮触针式表面形貌测量系统并进行测量试验,得到传感器测量的相对误差为0.8%。     

变截面梁式压电智能板振动控制的小波模式

基于 Daubechies小波理论的尺度函数变换 ,对于变截面悬臂板结构的弯曲建立了由压电片感应器的观测电量识别挠曲变形构形的显式关系式。此基础上 ,采用具有位移与速度信号负反馈控制律后 ,建立了抑制振动的压电动力控制程序。由于小波尺度函数逼近具有低带通性质 ,即具有自动滤除高频分量的能力 ,该控制程序将不会出现由观测溢出与控制溢出耦合而造成的控制失稳 (即在抑制低频 (阶 )扰动时系统激发出高频 (阶 )扰动的现象 )。数值仿真结果表明 :该控制方法所能控制的模态阶数与压电片数相同 ,而且其控制程序在抑制外界干扰方面是有效的。