空间模拟碎片释放装置技术方案

为配合空间碎片主动清除技术的演示验证试验,提出了一种空间模拟碎片释放装置的技术方案:由模拟碎片及分离解锁装置组成。模拟碎片不具备任何合作特征,最初通过压紧杆与分离解锁装置相连,释放时由火工切割器切断压紧杆,模拟碎片在压缩弹簧的驱动下与分离解锁装置分离。最后,通过静载、模态、运动特性分析及分离解锁试验验证了该释放装置设计的正确性。     

临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法.算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型...     

射频阵列仿真系统的目标位置精度分析

射频阵列仿真系统是一种比较理想的导弹武器系统抗干扰试验环境,目标位置精度是射频阵列仿真系统的关键指标。阐述了影响目标位置精度的主要原因,并结合测量数据对其进行分析,为工程应用提供了参考。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

机载超短波干扰装备战术性能评估方法研究

分析机载超短波干扰装备在现代作战中的作战对象和任务使命,从侦察能力、测向能力、干扰能力和系统稳定性四个方面构建衡量超短波干扰装备战术性能的指标体系,提出运用模糊综合法分析其综合性能的方法,并通过实例验证了评估方法的可行性.     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

一种基于稀疏分解的微多普勒频率估计算法

目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达同波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪（MP）具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。-     

一种基于机动辨识预测的空空导弹导引律

现有的空空导弹导引头在有噪声和干扰的环境下获得目标精确信息存在时间延迟,且新一代目标的机动能力更强,不对导弹加以补偿会造成较大脱靶量,所以需对目标状态有效预测。针对新一代目标规避空空导弹常用的大机动模式,为满足新一代空空导弹发展需求,设计了一种新型复合导引律。从目标自身出发,研究高机动目标规避导弹采用的典型机动形式,对机动轨迹进行离线建模,构建具有扩展能力的目标机动模型库。设计自适应滤波器对测量噪声进行降噪。同时,利用模型库设计了机动辨识预测器,对目标实际机动进行在线辨识。基于在线辨识的结果对目标机动进行预测,并对时间延迟进行补偿和修正,实现对高机动目标的精确打击。仿真结果表明:该方法对不同类型的机动目标均有较高的预测精度和命中精度。     

判断力权值的确定方法及AHP中群组判断矩阵的形成

在ＡＨＰ模型中，请一组专家对某一属性进行评价，根据专家的判断能力，给出判断力权值，再通过适当的数学处理方法，可得最优判断矩阵，这是ＡＨＰ中构造判断矩阵的一种新方法。     

基于多核融合的目标大面积遮挡处理方法

提出了一种基于多核融合的目标遮挡处理方法,用于提高大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性.与现有基于单个对称核加权直方图的mean shift跟踪算法不同,该方法以目标区域内的多个非中心位置为核函数中心,构建多个非对称核加权直方图.由于这些直方图对目标的不同区域赋予了不同的权重,使得在遮挡发生时总存在一些直方图受影响较小.依据各个直方图分别进行mean shift迭代获得一组目标位置估计后,利用D-S证据理论融合判定最终的目标位置.实验结果表明,该方法在目标被大面积遮挡时仍能够获得准确的跟踪.