国防科技技术预先研究基金(40405070102)
- 作品数：10 被引量：142H指数：4
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- 相关机构：中国人民解放军军械工程学院清华大学军械工程学院更多>>
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- 基于中心线预估计的蛇形机动弹道识别算法
- 2015年
- 针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性差,识别精度不高的问题,提出了基于中心线预估计的蛇形机动模式识别和幅度估计算法。该算法先检测运动模式切换点即拐点,采用拟合直线倒逼法解决了当前航迹拐点检测算法抗噪性差的问题;再对模式切换后的飞行航迹进行大致的方向拟合,结合周期性零点个数和航迹在中心线波动相差范围进行机动模式识别;进而利用相邻周期性零点间距离中心线最大值点进行幅度估计。仿真结果表明:该算法的模式识别率可达到98.4%,幅度估计值与真值的相对误差均值为6%。
- 郑昌艳梅卫刘恒王刚
- 关键词：目标识别
- 蛇形机动目标航迹旋转对射弹脱靶量的影响被引量：3
- 2015年
- 结合蛇形机动目标对抗舰炮或高炮的作战过程,定义了航迹直角坐标系和航迹旋转角,在最小二乘法下建立了一次假定和二次假定的平滑滤波模型,推导出目标运动参数、理想弹着点和射弹脱靶量的函数关系式,证明了航迹旋转并不影响目标运动参数的求取,但是能够引起射弹脱靶量的变化,其原因在于理想弹着点位置的旋转影响了射弹飞行时间。若此因素可忽略,则旋转角度与脱靶量无关。对主运动方向指向炮位原点的目标进行了仿真,验证了上述结论。
- 付强朱纪洪王春平
- 关键词：突防概率脱靶量
- 未来空域窗弹丸散布中心配置方法被引量：11
- 2013年
- 为对付机动目标,未来空域窗射击体制应运而生。未来空域窗的设计构造,是通过对弹丸散布中心进行合理配置实现的。提出了一种新的弹丸散布中心配置方法:散布角均分法,并提出了一种修正的空域窗半径计算公式,解决现有公式计算精度不高的问题。运用仿真算例对其效果进行验证,仿真结果表明,散布角均分法改善了空域窗内的平坦性、扩大了空域窗的有效面积,适于配置未来空域窗内的弹丸散布中心。
- 刘恒梅卫单甘霖张小伟肖颖
- 基于位置量变化率的蛇形机动弹道识别被引量：6
- 2013年
- 为提高高炮武器系统对空袭兵器的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法不便使用的现状,提出了基于位置量变化率的蛇形机动模式识别及幅度估计算法。它利用目标航迹中的特征点,对航迹进行区间分段,然后对各区间内的位置量变化率进行匹配,识别目标的运动模式,进而利用极值点估计其机动幅度。仿真结果表明:该算法的模式识别率可达到97.4%,幅度估计值与真值的相对误差均值为3.85%,是有效的。
- 刘恒梅卫单甘霖
- 关键词：目标识别模式识别
- 飞行可视化仿真系统设计与实现被引量：3
- 2013年
- 为了实现飞行仿真的人在回路控制和视景可视化,建立了飞机运动/动力数学模型和气动力/重力模型实时计算飞行参数和旋转四元数,并基于Matlab/Simulink环境构建仿真模块,利用V-realm Builder设计VRML三维虚拟现实空间用于视景可视化仿真,通过Simulink三维动画模块集将操纵设备、飞行控制模块与三维虚拟空间连成全仿真系统。仿真结果表明,仿真系统可实现飞行可视化仿真,视景界面逼真,能够准确、实时地输出飞行参数,可按照控制指令完成飞行动作,系统操纵性、通用性和可扩展性较好。
- 王刚梅卫刘恒肖颖
- 关键词：飞行仿真虚拟现实四元数
- 基于多时间窗口的空中目标机动模式提取及识别方法被引量：5
- 2016年
- 针对现有空中目标机动模式识别算法中,机动模式提取方法实用性差和识别率不高的问题,提出了基于多时间窗口的空中目标机动模式提取及识别方法。该方法构造了多个不同尺度的时间窗口并制定了相对应的多时间窗口识别机制,使得机动模式的提取和识别环节之间相互配合,从而实现机动模式的识别,时间窗口采用的是卷积神经网络分类器。仿真试验证明,该方法对5种机动模式类型的识别率均达到了90%以上,有效解决了现有提取方法完全依赖特征点寻找、提取精度不高的问题,提高了机动模式识别的准确性及鲁棒性。
- 郑昌艳梅卫冯小雨
- 关键词：卷积神经网络
- 基于卷积神经网络的空中目标战术机动模式分类器设计被引量：3
- 2015年
- 针对现有空中目标机动模式识别算法鲁棒性和抗噪性差的问题,提出了利用卷积神经网络直接对航迹数据进行非人工特征提取,从而实现机动模式识别的算法。针对目标机动段难以分割的现实情况,提出了滑动时间窗口的模式识别方法,并给出了基于滑动时间窗口的机动模式识别流程。对空中目标进行了航迹仿真,并进行了数据预处理,为卷积神经网络提供了合理训练样本。通过仿真实验确定了适合于机动模式识别的卷积神经网络的结构和参数,实验结果表明,构造好的卷积网络对机动模式的识别率达98.4%,并且在结合机动触发点后,对连续航迹的识别取得了良好效果。
- 郑昌艳梅卫
- 关键词：卷积神经网络航迹仿真数据预处理
- 基于改进Faster R-CNN的空中目标检测被引量：108
- 2018年
- 相比传统图像目标检测算法,基于大数据和深度学习的检测算法无须人工设计特征,且检测性能更稳健。在防空应用背景下,自建了空中目标静态和视频图像数据集用于训练和测试,改进了基于深度学习的目标检测框架Faster R-CNN,将其专用于空中目标检测。结合空中目标检测任务的特点和需求,提出膨胀积累、区域放大、局部标注、自适应阈值、时空上下文等改进策略,弥补了Faster R-CNN对弱小目标和被遮挡目标不敏感的缺陷,提高了检测速度和精度。实验表明,改进后的Faster R-CNN在应对弱小目标、多目标、杂乱背景、光照变化、模糊、大面积遮挡等检测难度较大的情况时,均能获得很好的效果。数据集上测试结果的平局准确率均值较改进之前提高了16.7%,检测速度提高了3倍。
- 冯小雨梅卫胡大帅
- 关键词：机器视觉卷积神经网络
- 基于目标姿态的弹目碰撞检测模型
- 2016年
- 为通过弹目碰撞检测统计命中弹数并计算武器系统的命中概率,研究建立基于目标姿态的弹目碰撞检测模型,根据目标外形建立等效几何体,利用空间解析几何分析弹丸与目标的位置关系,给出弹丸与目标碰撞的判读条件和计算公式。该模型不用考虑复杂的坐标变换,不涉及力学和动力学内容,能够高效地进行弹目碰撞检测。仿真实例结果表明:目标姿态能对碰撞检测产生明显影响,忽略目标姿态的检测模型会造成错判和漏检;同时也验证该模型的准确性和实时性。
- 王刚梅卫刘恒
- 关键词：仿真碰撞检测命中概率
- 小样本数据的三种区间估计方法性能分析被引量：4
- 2014年
- 针对小样本数据的区间估计问题,将Bootstrap分析方法中的重复抽样思想引入到灰色估计理论中,提出改进的小样本区间估计算法。该算法首先对原始样本进行抽样处理获取新样本,然后基于灰色距离测度计算满足一定灰色置信度的灰色置信区间。针对3种不同灰色距离测度方法得到的置信区间,选择区间位置和区间宽度作为评价指标,以严谨的数学证明分析比较3种区间估计方法的性能。理论分析结果表明,灰色估计值离样本中最小值的距离最远是第3种方法置信区间位置最优的充分不必要条件;3种方法置信区间宽度的相互关系仅由灰色置信度决定。最后通过仿真验证了所提算法的有效性以及理论分析结果的正确性。
- 刘恒梅卫单甘霖
- 关键词：数据处理小样本
