基于YOLOv5的近岸SAR舰船目标检测方法

由于类似舰船的陆地目标的干扰和舰船的紧密排列,基于合成孔径雷达(SAR)图像的近岸舰船检测会出现较多漏检和误检,提出了一种基于YOLOv5网络的近岸舰船的检测方法。为提高近岸背景下的检测精度,使用了注意力机制模型和CSL的技术用于改进网络;分析了YOLOv5网络、注意力模型和CSL算法,基于YOLOv5进行了检测实验,引入注意力模型来改进网络;结合CSL算法,重构了YOLOv5旋转检测网络。通过调整训练参数和改进注意力,近岸目标检测网络的测试结果达到mAP 80%以上,证实了CSL+YOLOv5算法实现旋转检测的可行性。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

一种惯性辅助卫星导航系统及其完好性检测方法

针对传统的卫星导航/捷联惯导(GNSS/SINS)紧耦合组合系统中SINS测量影响所有的观测量,以及SINS故障不能被隔离的缺点,给出了一种新的惯性辅助卫星导航紧耦合组合结构及其完好性检测方法.设计了紧耦合系统结构和卡尔曼滤波器,将SINS测量转换为虚拟伪距,作为GNSS伪距测量的扩展,并设计了基于滤波新息的残差检验法(RCTM)和自主完好性检测外推法(AIME)来进行完好性检测.该紧耦合方法可以通过虚拟卫星的选择降低几何精度因子,在提高导航精度的同时便于完好性检测.仿真结果表明惯性辅助卫星导航新方法可以有效地提高导航精度,RCTM法对于阶跃故障和快变的斜坡故障检测是非常有效的,而AIME法对于慢变的斜坡故障检测具有更好的性能.     

面向资源约束航天器控制系统的故障检测研究

针对航天器控制系统的闭环特性和星载计算机存储空间和计算能力等资源受限的特点,研究基于互质分解技术和Youla参数化方法的故障检测方法.考虑航天器控制系统动力学方程和运动学方程,建立线性化系统模型,并给出状态空间表达形式;以状态观测器为基础,利用互质分解技术和Youla参数化方法分别研究控制信号和控制误差与残差的关系,进而给出只与控制信号和控制误差相关的残差设计方法;建立卫星闭环姿态控制系统仿真平台对算法进行仿真验证.仿真结果表明:由于在故障检测过程中避免了观测器的并行运行,因此所提方法在保证故障检测性能的前提下减少了计算量.     

基于光纤F-P可调谐滤波器的有害气体检测方法

光谱分析法在气体成分监测领域有着广泛的应用,实现小型紧凑高分辨率的光谱测量装置是热门的研究课题。文章创造性的提出了基于光纤法布里-帕罗（F—P）的可调谐滤波器提高吸收光谱分辨率,为构建紧凑高分辨率的光谱仪提供了一种新的方案。基于光纤F-P的可调谐滤波器成功实现了微型光栅光谱仪（分辨率约1nm）对甲烷吸收光谱的测量,对比无光纤F—P可调谐滤波器直接测量的结果,该方法测得的吸收光谱强度至少提高了一个数量级。此研究成果可用于紧凑高分辨率的星载气体检测仪的研制。     

基于图像处理路面裂缝自动化检测及识别关键问题研究

论述国内外路面裂缝自动化检测及识别发展现状的基础上,分析了基于图像处理的高速公路路面裂缝检测及识别的关键问题并提出了相应的处理方法。平稳小波阈值方法去噪,改进Canny准则算法边缘检测,BP神经网络识别系统识别。     

基于小波分析的容错组合导航系统故障检测算法研究

针对目前多数故障检测法对缓变的软故障检测不灵敏,延迟性较大,无法判断各种故障类别等问题,在分析利用小波奇异性进行故障检测原理的基础上,提出了一种基于模极大值原理的导航传感器故障检测方法。该算法利用传感器的观测量来诊断传感器是否正常工作,文中给出了利用小波奇异性进行故障检测的原理描述及利用该算法进行故障检测算法流程。该算法不仅对导航传感器软故障具有较高的检测灵敏度,而且可以通过故障点处信号的Lipschitz指数来判断故障类别,为传感器故障隔离和修复提供有效的信息,因此可以更好的保障多传感器容错组合导航系统的可靠性。计算机仿真表明所提方法是有效的,具有较高的实用性。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。     

信号采集卫星系统星地资源快速调度优化方法

针对信号采集卫星系统中,采集目标的优先级和携带的信息量在星地资源调度过程中不断随时间变化的特点,提出了一种基于二次映射编码的动态调度差分演化算法（QMDSDE）。算法将采集目标的优先级和携带的信息量进行加权,作为采集的收益。在迭代求解时,根据卫星可见时间窗口的周期性特点设置固定的检测频率,以当前时刻所有目标收益的平均值和敏感系数的乘积作为检测环境变化的阈值。当检测算子的值大于阈值时,算法通过前向预测模型动态调整搜索方向,寻找问题的实时Pareto最优解。算法采用二次映射编码消除星地资源组合中的无效解,降低了算法的搜索空间,提高了算法的求解速度。经仿真校验,该方法在信号采集过程中,可以得到收益较好的星地资源调度方案,且具备较快的收敛速度。     

一种校正阵面天线单元馈电的方法

文章从一种阵面波束赋形天线单元馈电分析与实测结果比较出发,结合阵列天线工作和测试原理,给出了比较分析结果,并提出了阵面天线除了在生产过程需确保每个单元的馈电满足设计要求外,还需对天线阵面的每个辐射单元进行实际幅相检测,以消除和校正可能存在的误差。