智能博弈趋势下未来空天防御体系展望

当前,军事智能化正成为继机械化、信息化之后推动新一轮军事变革的强大动力,深刻影响着未来战争的制胜机理、作战规则及战争形态.本文全面分析了智能化在未来空天防御体系的应用优势,结合国外智能化防御体系发展特点,提出了未来智能空天防御体系发展设想,梳理了空天防御体系智能化关键技术,阐述了空天防御体系智能化变革的重要意义.     

基于深度卷积网络的SAR图像目标检测识别

在SAR图像解译应用领域,目标的自动检测与识别一直是该领域的研究重点和热点,也是该领域的研究难点。针对SAR图像的目标检测与识别方法一般由滤波、分割、特征提取和目标识别等多个相互独立的步骤组成。复杂的流程不仅限制了SAR图像目标检测识别的效率,多步骤处理也使模型的整体优化难以进行,进而制约了目标检测识别的精度。采用近几年在计算机视觉领域表现突出的深度学习方法来处理SAR图像的目标检测识别问题,通过使用CNN、Fast RCNN以及Faster RCNN等模型对MSTAR SAR公开数据集进行目标识别及目标检测实验,验证了卷积神经网络在SAR图像目标识别领域的有效性及高效性,为后续该领域的进一步研究应用奠定了基础。     

深空遥操作大回路延时研究

深空探测是航天未来发展的重要领域,遥操作技术是深空探测的重要研究内容,是人类开展深空探测不可或缺的重要支撑技术。对遥操作交互模型进行了研究,阐述了典型深空遥操作闭环系统的遥控、遥测功能实现过程,基于深空遥操作的直接控制模式,对回路延时组成参数进行了分析,给出了回路延时各参数的工程测算方法,提出遥操作中遥测数据判读时刻的修正方法。理论分析表明,该方法提高了连续指令发送效率,充分利用了系统资源,缩短了任务执行时间。     

基于蚁群优化的长短时神经网络变外形飞行器故障模式识别

变外形飞行器机械结构复杂,在变外形过程中发生故障的概率大,传感器测量成本高,针对这些问题,提出了一种基于长短时神经网络进行飞行器测试故障诊断的方法。首先根据变外形飞行器的气动参数模型和非线性动力学模型,构建变外形飞行器执行机构故障特征数据库。然后针对变外形飞行器发生故障时的序列化特征数据,提出基于长短时神经网络的执行器故障诊断框架。利用蚁群优化算法对网络训练的超参数进行优化,提高故障诊断的准确性与泛化性。通过仿真验证了该方法可实现变外形飞行器的低成本、高效率、高精度的故障快速定位。     

基于结构特征比对的指纹识别方法

针对通常的指纹识别算法都不支持指纹的旋转和偏移的问题 ,文中首先提出一个在二维平面上点与点之间的距离与平面的旋转和平移无关的数学模型。然后在分析指纹特征点的基础上提出一个基于指纹结构特征的比对算法 ,该算法主要是利用特征点之间的距离、类型和跨越纹线等结构信息来进行比对。最后用实验证明这一算法的可行性     

基于离散小波变换的近程信号自动识别

进行信号识别的关键在于利用有限信号数据提取出有效的信号特征,然后根据这些特征作出判决。文中阐述了利用离散小波变换对近程信号进行分解处理,并结合具体应用背景,提取小波分解的细节作为信号识别的特征参量。仿真实验表明,基于小波分解的特征提取过程对噪声有较好的抑制能力,小波变换的应用能够有效提高对近程信号识别的能力。     

Resilience optimization for multi-UAV formation reconfiguration via enhanced pigeon-inspired optimization

This paper develops a novel optimization method oriented to the resilience of multiple Unmanned Aerial Vehicle(multi-UAV) formations to achieve rapid and accurate reconfiguration under random attacks. First, a resilience metric is applied to reflect the effect and rapidity of multi-UAV formation resisting random attacks. Second, an optimization model based on a parameter optimization problem to maximize the system resilience is established. Third, an Adaptive Learning-based Pigeon-Inspired Optim...     

设计特征模型中的加工特征识别

当特征设计方法产生的模型中存在正特征或出现特征相关时,则无法直接得到加工特征。提出设计特征模型中的加工特征识别算法,即：工艺毛坯与设计特征模型的差得到零件加工区域,设计特征的规则化处理得到规则化设计特征模型,利用它可以从零件加工区域中逐步分解出所有的加工特征。     

雷达目标识别技术现状

近年来,在雷达目标识别技术的几个主要研究方面已取得若干进展。在雷达面临隐身、干扰、低空突防和反辐射导弹的“四大威胁”情况下,研究解决目标识别问题有其急迫需要性。本文综合介绍国外近年来公开报导的一些研究成果。着重对分类识别技术的两个主要方面--极化识别,波形、频响和极点识别--的原理和方法加以阐述。最后作出评价和发展趋势的预测。     

合成孔径雷达图像目标识别问题研究

首先对合成孔径雷达 (SAR)图像目标识别的研究背景和国内外发展现状作了简单介绍 ,然后分析了SAR图像目标识别问题的复杂性 ,讨论了SAR目标识别系统的一般方案与方法 ,提出了基于多源信息融合和人机协作的识别框架 ,进而展望了SAR图像目标识别技术今后的发展方向。