基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案.     

机场探鸟雷达技术发展与应用综述

探鸟雷达已成为机场鸟击防范中重要的鸟情观测工具。首先,在介绍探鸟雷达技术起源的基础上,分析了目标回波幅度、飞行速度、飞行高度、轨迹特征、微动特征等飞鸟目标特性。然后,介绍了Merlin雷达、Accipiter雷达、Robin雷达以及Aveillant雷达等四种典型的机场探鸟雷达系统及国内的探鸟雷达技术研究现状,并分析了天线、雷达波形、目标检测与跟踪、目标识别与分类等雷达关键技术,进而对典型探鸟雷达系统的性能指标做对比分析。最后,从雷达与光电技术融合、探鸟与驱鸟联动、鸟情信息分析等方面讨论了探鸟雷达的应用情况,并做出结论与展望。     

哈姆巧战萨姆

一个神秘的武器从飞机腹部下沉,喷着尾气,像无人驾驶飞机一样飞向目标,这就是早期的空对地导弹. 空对地导弹与普通炸弹的主要区别是:空对地导弹有动力装置和制导装置,所以它能攻击远距离的点状目标.     

末段高空区域防御系统成功拦截两个目标

10月5日,末段高空区域防御（THAAD）系统在夏威夷考艾岛的太平洋导弹靶场成功跟踪了两个目标,并利用两个拦截导弹成功进行了拦截。其间,第一枚THAAD导弹拦截了一枚空中发射的近程弹道导弹目标。片刻之后,第二枚THAAD导弹拦截了一枚海上发射的近程弹道导弹目标。自2005年以来,该计划已完成12个飞行试验,实施了99次拦截。     

美空地弹完成第二次系留飞行试验

联合防区外武器（JSOWC-1）是联合防区外武器的最新型,今年3月8BJSOwC-1完成了计划进行的三次系留飞行试验的第二次。它除了具有热成像末制导,还增加了Link-16武器数据链和移动海上目标打击能力。JSOWC-1可在明显降低风险的条件下提供最优的精度。对于这型武器,还将继续对其进行改进和提高,以更好地满足战机的需求。     

基于人工智能技术的雷达目标检测

强杂波背景下的目标检测是各国争相研究的热点,传统的雷达目标检测技术无法实现,人工智能技术的出现,其在目标识别和特征提取方面的独特优势,使得强杂波背景下的目标检测成为可能,利用人工智能神经网络的强大非线性预测能力对海杂波的非线性动力方程进行逼近,实现了对海杂波的非线性预测,提出了一种基于神经网络技术的强海杂波背景下的脉冲多普勒雷达导引头小目标检测方法,使得强海杂波背景下的目标检测能力有2 dB到6 dB的提升。     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低,功耗低的优点,在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点,提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法,可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点,并结合星图识别的结果选择部分帧,使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后,使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中,目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法,减少了在轨任务中相关参数的调节,进一步提升了算法的自主性.     

曲线拟合参数估计法的目标散射中心提取

提出了一种基于几何绕射理论(GTD)模型的曲线拟合参数估计法,用于目标散射中心的提取.根据二维散射中心GTD模型,分角度分离目标的距离向散射中心,对不同角度的散射中心距离和幅相进行曲线拟合,提取目标二维散射中心参数,可估算散射体的曲率半径,较精确地计算转台中心至天线的距离.算例表明:对大角度成像、遮挡、平板散射等用该法重构的雷达散射截面(RCS)与原始数据较吻合.     

卡尔曼滤波的极坐标算法及应用

介绍了极坐标下卡尔曼滤波算法,给出模型的推导过程及卡尔曼滤波的标量计算式,并给出了空舰攻击中目标速度的计算方法.实践证明该算法是一个收敛快、精度较高的算法.