摘要：在长时视觉跟踪中,目标重检测是目标丢失后重新跟踪到目标的关键环节,但由于背景干扰及大量相似物的引入,导致目标重检测的性能不佳,针对该问题,提出了一种基于双重调制的目标重检测方法.首先,设计了搜索帧特征调制器,以增强搜索帧特征与目标之间的相关性,提高目标重检测方法处理复杂背景干扰问题的能力;其次,设计了候选区域特征调制器,以增强候选区域特征对目标的响应,提高目标重检测方法处理相似物干扰问题的能力;为验证所提算法的有效性,选取了TransT和ToMP作为基础跟踪器,与所提算法一起构成了2个长时视觉跟踪算法,在UAV20L、LaSOT、VOT2018LT和VOT2020LT等4个数据集上进行了测试.实验结果表明,所提算法显著提高了以上2个基础跟踪器的长时跟踪性能.

摘要：针对提高地基精确跟踪雷达地杂波仿真置信度问题,提出了一种基于统计模型与地形匹配相结合的地杂波仿真方法,对地杂波干扰在幅度谱和功率谱的分布规律进行分析,并结合雷达实际部署位置,充分考虑地形遮蔽对雷达探测的影响,建立各量化方向地形剖面、遮蔽角、地理特征数据库,并通过数字卷积方式形成与探测信号波形匹配相参的地杂波回波信号序列.仿真结果表明该方法所需信号合成功率低,能有效控制信号处理规模,更符合地形遮蔽条件下雷达实际工况.

摘要：为解决复杂飞行动作识别准确率低的问题,提高飞参数据分析的准确性和可靠性,提出一种基于时间卷积网络映射锚框的飞行动作识别方法.该方法通过改进YOLOv3网络结构构建FD_Net识别模型,将复杂飞行动作识别转化为时间维度上的区域划分和分类问题;提出复杂飞行动作关键特征参数选择方法,构建包含25个特征参数的输入体系;采用基于尺度伸缩的数据增强方法解决样本不均衡问题;设计预测框回归、置信回归和分类回归的损失函数完成模型训练.实验结果表明,与现有方法相比,所提方法在复杂飞行动作识别中准确率提升显著,计算效率明显改善,验证了方法的有效性和实用性.

摘要：为降低短路等破坏性实物试验的风险性,针对某小型飞行器供电架构,设计相应的短路故障保护与供电余度转换机制.基于AMESim建立整机电力系统与后端负载模型,注入保护逻辑用以模拟实际故障,预测现象.所建立的供电和机电管理模型可一定程度上模拟发电机主馈线短路、汇流条短路等故障,并自动执行保护逻辑.仿真结果表明,短路保护中汇流条电压中断转换时间小于50 ms,后端作动器和电动泵在非应急状态短路故障下可正常工作,所设计保护逻辑基本恰当.系统短路最大冲击电流为2 898.5 A,电机最大反向电流为38.4 A,为后续器件选型和实物试验提供参考.

摘要：针对现代战争中载机与地空导弹之间的复杂攻防对抗问题,提出了一种基于神经网络的在线决策方法.该方法同时考虑载机机动生存与挂弹命中地面目标的双重约束,对载机机动策略与发射时机进行综合优化,以提高作战任务的成功率并满足实时决策需求.首先建立了反辐射导弹、地空导弹和载机的动力学模型,并构建了包含三者的攻防对抗场景模型,通过仿真分析了不同机动策略与发射时机对作战结果的影响,定义了操作时间来衡量任务成败;其次,采用遗传算法针对离散-连续混合参数问题进行离线优化,得到最优的载机机动策略和反辐射导弹发射时机,以此构建神经网络训练样本集,并搭建了神经网络模型进行训练和检验.最后,通过仿真算例验证了神经网络在线决策的有效性,结果表明该方法能够显著扩大反辐射导弹的优势区,提高任务成功率,且预测时间短,满足实时决策需求.

摘要：针对现有的航空自组网资源分配方案在跨洋场景应用中存在控制开销大、时隙利用率低等问题,基于分簇式航空自组网提出一种改进学习自动机算法的时隙分配(ILASA)方案.首先,给出分簇式航空自组网络模型;其次,设计了时隙帧结构,改进了学习自动机算法的时隙分配模式并优化了奖惩机制中的概率更新方法,通过增加时隙预约机制来解决学习自动机算法存在的概率选择偏差问题;最后,基于OMNeT++平台搭建网络模型进行仿真.结果表明:所提方案能减少由于控制信息造成的资源开销,有效降低网络平均端到端时延,提高网络吞吐量及数据包投递率.

摘要：针对在广播式自动相关监视信号在低信噪比,低相对延时的情况下解交织成功率低的问题,提出了基于VMD-SSA-ICA的ADS-B信号解交织方法.该方法首先采用变分模态分解方法对交织信号进行模态分解.其次基于奇异谱分析方法对各个模态进行重构,消除模态混叠,有效地分析ADS-B信号的潜在结构;然后用独立成分分析算法进行解交织.最后利用Dn-CNN神经网络对输出信号进行去噪处理,实现了信号分离与去噪的一体化.实验结果表明,该方法能够在信噪比为8～15 dB的情况下,分别实现60.92%～99.94%的信号解码成功率;针对不同信号相对时延的实验结果表明,算法在相对时延为0～10 μs的情况下仍保持稳定的解交织性能.由此可见,该方法显著提升了ADS-B信号解交织算法的鲁棒性和抗干扰能力.

摘要：针对未来局部战场空域内大批量、高密度无人机冲突检测效率低、准确性不高的问题,通过构建无人机保护区模型、战场空域栅格化模型提取每架无人机的空域位置矩阵,运用矩阵Hadamard积计算方法及合数质因数分解的性质对无人机冲突检测,找出发生冲突的无人机编号、位置、高度等信息,实现对空域内高密度无人机间冲突的实时快速检测.并在此基础上,通过设置运行层、避让层和碰撞阈值的方式,评估出可量化的空域容量.仿真结果表明,与传统方法相比,基于矩阵Hadamard积计算的冲突检测方法能够将冲突检测的复杂度由O(Cn-2n)降为O(n-1),将800架无人机冲突检测时间控制在40 ms以内,显著提高了冲突检测效率.通过基于可接受碰撞概率的容量评估方法对冲突集合进一步处理,能够演算出可靠的空域容量,为局部空域内大规模、高密度无人机安全高效运行提供技术支撑.

摘要：针对无人机算力有限、存储空间小和实时性高的特点,提出一种基于Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)的可解释的无人机网络入侵检测方法KIDS.受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发,KAN利用样条参数化的单变量函数取代了传统的线性权重,从而动态地学习激活模式,能够有效提取流量序列数据特征并以更轻量化的网络结构实现优异的无人机网络入侵性能.此外,可视化参数化的样条函数能够进一步探索和解释模型在流量特征提取阶段的决策过程,从而增强模型应用的可信度.最后,在真实无人机网络流量数据集UAV-IDS-2020进行广泛实验.结果表明,KIDS以更低的模型复杂度实现了优异的检测性能,且在跨机型入侵检测任务中表现出显著的泛化性能.

摘要：为优化单级直馈线圈发射器的结构参数和3级直馈线圈发射器的能量分配,建立了3级直馈线圈发射器的场-路耦合数学模型和有限元分析模型,采用数值计算方法和有限元分析方法计算了2种模型的准确性,结果显示2种模型计算的运动数据和电路数据基本吻合,证明了2种模型具有较高的准确性.基于建立的3级直馈线圈发射器的参数化模型,采用差分进化算法实现了单级直馈线圈发射器结构参数的优化和3级直馈线圈发射器能量分配的优化,结果显示迭代过程具有良好的收敛性,单级优化60次收敛,3级优化100次收敛;经过优化,单级出口速度由27.5 m/s提升到30.8 m/s,输出效率提升了6%,单级电流峰值由19 kA下降到8 kA,降幅为57.9%,3级出口速度由56.4 m/s上升为60.4 m/s,输出效率提升了5%,3级电流峰值由25 kA下降为10 kA,降幅为60%,证明了差分进化算法针对直馈线圈发射器多维优化问题具有良好的寻优能力,该优化方法和结果可为直馈线圈发射器参数优化设计提供参考.

摘要：针对目前空中目标威胁评估方法存在的不足,提出一种基于后悔理论和多准则联合的空中目标威胁评估模型.首先从个体威胁、个体价值及威胁紧迫性3个方面构建评估指标体系,引入皮尔逊相关指数对熵权法进行改进得到各指标的客观权重;之后建立基于后悔理论改进三支决策方法的威胁评估模型;最后基于不同评估准则构建多玩家博弈模型,求解纳什均衡进而得到目标的威胁分类及排序结果.仿真结果表明,所提方法能够根据指挥员决策的偏好提供定制的分类和威胁排序结果,验证了方法的有效性.

摘要：机载曲线轨迹大前斜视合成孔径雷达(SAR)因飞行灵活、覆盖范围广,在灾害监测和资源勘探等领域中具有重要应用价值.然而,较大的前斜视角会引入显著的空变相位误差,导致传统成像算法在场景边缘区域出现严重散焦甚至无法成像的问题.针对上述问题,提出了一种机载曲线轨迹SAR的RAA剩余空变相位误差补偿算法.首先,建立精确的剩余空变相位误差模型,并深入分析了其空间分布特性.随后,通过建立慢时间域与空间频域的映射关系,推导出剩余相位误差在空间频域的解析表达式,进而设计出一种结构简洁、计算高效的空变相位误差补偿滤波器.该滤波器采用分块处理方式,在空间频域实施逐块相位校正操作,有效抑制了由曲线轨迹和大斜视角引起的空变相位误差.与传统算法相比,所提算法在保持较低运算复杂度的同时,显著改善了场景边缘区域的成像质量.仿真和实测实验结果表明,所提算法边缘点目标的方位向散焦现象被显著抑制,图像分辨率、峰值旁瓣比和积分旁瓣比更接近理论值,有效实现了大前斜视下的宽幅成像.

摘要：针对现有语义分割算法在无人机航拍影像的重点区域检测中存在的分割精度低、检测速度慢的问题,提出了一种改进PP-LiteSeg的轻量级无人机影像语义分割算法.该算法首先设计了一种复合注意力融合模块,在统一注意力融合模块中引入无参数注意力机制SimAM,增强全局上下文信息,提升输出特征的信息丰富度;之后,通过将主干网络中卷积的计算方式由普通卷积替换为部分卷积与小尺度卷积核结合的方式,减少模型参数;同时,设计了新的主干网络SDTCM_PNet,通过更改主干网络中短期密集连接模块在多层感受野下的特征拼接方式,进一步提升模型的轻量化程度.在自采的无人机航拍影像数据集上进行的实验结果证明了本文算法的有效性.同时将算法在嵌入式设备上进行了部署试验,结果验证了本文算法满足实时性要求.

摘要：针对多层反导体系协同拦截分析难、量化难的问题,基于超网络理论构建"三域四网"协同拦截模型,提出以杀伤链为节点、协同关系为边的拦截网络建模方法,结合Kuramoto协同动力学模型解析横向与纵向协同对体系的支撑作用.结合仿真平台实验数据,分析表明:相关性分析上协同拦截网络结构性指标与毁伤率明显相关,证实网络结构特征可有效表征作战效能;自同步分析显示,横向与纵向协同兼有的方案能够充分发挥横向协同资源密度叠加效应和纵向协同任务接力优势,使体系同步水平即全局序参量达到0.93,优于单一协同模式.研究表明,"空间资源密度叠加十时间任务接力"的双维协同机制是提升多层反导体系整体效能的关键,为协同优化提供了基于超网络建模与协同动力学的量化评估理论与方法依据.

摘要：为保证进近管制区空中交通服务质量与飞行安全,提出一种基于时空感知Transformer模型的4D航迹预测方法,将轨迹预测转换成时间序列预测问题,通过挖掘航迹历史飞行数据的时空特征作为模型输入,综合考虑起飞机场、航空器类型、尾流类型、落地跑道、航空器位姿等关键维度,采用门控循环单元(GRU)提取航迹数据中时间依赖性,并结合时间卷积-门控循环单元网络(TCN-GRU)提取航迹数据的空间特征,从而构建4D航迹时序预测模型,实现高精度的多步航迹预测.实验表明,提出的预测模型相较于传统Transformer模型,随着步长的递增,预测精度的均方根误差减少 了 20.1％,平均绝对误差减少了27.82％,该研究成果对于提升空中交通的效率和安全性具有重要意义.

摘要：针对雷达发射信号为线性调频信号的间歇采样转发干扰,提出一种基于YOLOv8算法的间歇采样转发干扰抑制技术,通过短时傅里叶变换进行时频分析,联合改进后的YOLOv8算法对时频信息增强后的时频分布灰度图进行干扰特征识别,最后在时频域设计滤波器对干扰信号进行抑制.仿真对比实验结果表明,该方法在低信噪比、弱干扰、多点源协同等复杂干扰场景下具有较好的干扰抑制效果,且相较于其他方法,解决了干扰与目标时频分布交叠无法识别的问题,具有较强的稳健性.

摘要：随着现代探测技术持续增强,可见光、红外、雷达等联合探测技术被广泛应用,如何在多频段同时达成优异的隐身性能成为关键挑战.在此背景下,研究人员提出并验证了一种一体化兼容红外发射率空间可调与雷达散射截面(RCS)缩减的多功能柔性超表面,兼具红外伪装与雷达隐身等功能.其样品结构自下而上依次为气凝胶毡/ITO/Air/PET/ITO,功能层通过在PET上蚀刻ITO贴片单元形成编码超表面进行设计.该表面通过微波漫反射方式实现了RCS缩减,通过调控ITO占空比实现红外发射率的空间可调.仿真与实验结果表明:样品大约在6～12 GHz波段能有效抑制电磁波的后向散射,实现雷达隐身;红外发射率可调范围约为0.25～0.45,实现红外伪装;同时,样品具备良好的隔热能力与柔性特性,进一步拓展了应用范围,且一体化设计有助于减轻工程中的结构厚度与加工复杂度问题.综上所述,该超表面设计在多频谱兼容隐身和红外伪装领域具有良好的应用前景.

摘要：随着可穿戴设备对柔性电子设备需求的不断增加,离子凝胶材料因其柔性和导电性而备受瞩目.基于离子凝胶基金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET),通过凹形与凸形模具模拟拉伸和压缩弯曲应变,结合电学测试与COMSOL多物理场仿真,系统揭示了弯曲应力对器件性能的调控机制.结果表明,当弯曲半径达到28.5 mm时,器件开关比从2 658降至2 215,饱和载流子迁移率由16.1 cm2/(V·s)下降至8.6 cm2/(V·s),降幅达53％,回滞窗口扩展9.3％.结合仿真结果显示,当米塞斯应力超过100 MPa时,弯曲应力不仅影响开关电流比、载流子迁移率与回滞窗口,还会通过界面陷阱态和能带调制导致阈值电压正向漂移,并且拉伸应变较压缩应变对器件性能的影响更为显著.这些发现为离子凝胶基柔性可穿戴电子设备及相关智能传感器的设计提供了重要的技术储备.

摘要：针对无人机平台下车辆目标检测存在的尺度差异大、密集分布不规律和类别不平衡导致的模型规模及精度受限问题,提出一种基于YOLOv7改进的YOLO-QYF车辆目标识别方法.引入QARepVGG模块替换基准模型中运算量较大的扩展高效层聚合网络模块,在保证模型性能的同时缩减模型参数.使用内容感知特征重组模块有效减少特征图传递过程中信息丢失,同时添加坐标注意力机制增强对感兴趣目标的定位能力.最后,引入WIoU损失函数解决样本不平衡问题,提高模型泛化能力.实验表明,该方法在自由流、同步流和阻塞流3种交通流情况下,平均精度分别达到96.4％、95.6％、94.5％,相比基准模型分别提高2.0％、1.6％、3.4％,帧速率分别为81.62、78.13、76.34;在VisDrone2021数据集该方法的平均精度达到了60.6％,相比基准模型提高了1.4％.