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基于前后向矩阵束方法的线性排布无人机集群目标规模估算

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现代雷达 2024年第5期46卷 31-38页

作者：李洋解放军92941部队辽宁葫芦岛125000

利用前后向矩阵束方法,提出了一种有效的“蜂群”无人机群目标个数估计方法用于目标检测。与传统的参数估算方法相比,所提方法对于稀疏信号也能准确地进行估算。首先,在一定的角度或频率下,获取线阵排列群目标的雷达散射截面;然后,根据... 详细信息

利用前后向矩阵束方法,提出了一种有效的“蜂群”无人机群目标个数估计方法用于目标检测。与传统的参数估算方法相比,所提方法对于稀疏信号也能准确地进行估算。首先,在一定的角度或频率下,获取线阵排列群目标的雷达散射截面;然后,根据已知的雷达回波构造Hankel-Toeplitz矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解;最后,通过设置合适的阈值选取比例较大的奇异值,以此准确地估算线阵排列群目标的个数。此外,文中还讨论了不同信噪比对估算结果的影响。为了提高精度,文中采用多组不同方位角度的回波信号来联合估算群目标的个数。仿真结果表明,该方法能够有效、准确地估算线阵排列群目标的个数,而且估计结果不受噪声的影响,具有较好的鲁棒性。

关键词：前后向矩阵束法群目标个数估计 Hankel-Toeplitz矩阵奇异值分解

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人工智能赋能军事技术举措和发展趋势分析

弹箭与制导学报 2024年第4期44卷 94-98,104页

作者：李圆方张胜光陈阳 92493部队辽宁葫芦岛125000

人工智能技术广泛运用于军事领域,显著提升了战斗效率,推动了军事技术的发展。文中对处于人工智能技术在军事领域研究和应用的领先地位的美国状况进行了详细讨论。具体针对人工智能技术在情报、监视和侦察、后勤支持、网络作战、指挥与... 详细信息

人工智能技术广泛运用于军事领域,显著提升了战斗效率,推动了军事技术的发展。文中对处于人工智能技术在军事领域研究和应用的领先地位的美国状况进行了详细讨论。具体针对人工智能技术在情报、监视和侦察、后勤支持、网络作战、指挥与控制、半自主和自主载具以及自主武器等领域的应用进行了深入分析,预测了未来人工智能技术在军事领域的发展趋势。最后指出对国内军事领域开展人工智能技术研究的指导和借鉴作用。

关键词：人工智能技术侦察网络作战指挥与控制载具

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压电加速度传感器电激励自校准方法研究

计量学报 2024年第1期45卷 52-56页

作者：陈乐 92493部队60分队辽宁葫芦岛125000

为解决加速度计难以实现定期校准、校准成本高、难以满足长期工作需求等问题,对带有驱动端口的压电加速度传感器的自校准方法进行了研究。利用振动台校准方法以及基于驱动压电元件的逆压电效应,通过对传感器驱动端口电激励可实现驱动压... 详细信息

为解决加速度计难以实现定期校准、校准成本高、难以满足长期工作需求等问题,对带有驱动端口的压电加速度传感器的自校准方法进行了研究。利用振动台校准方法以及基于驱动压电元件的逆压电效应,通过对传感器驱动端口电激励可实现驱动压电元件的转换灵敏度测试,并实现加速度计的现场原位校准。将校准结果与振动台校准方法的校准结果进行对比,实验结果表明,在频率范围5~10000 Hz,自校准灵敏度结果与振动台灵敏度校准结果一致,误差在±2%以内,验证了该方法的有效性。

关键词：计量学压电加速度传感器自校准电激励现场原位校准

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装备体系试验总体设计与综合评估研究

火力与指挥控制 2024年第9期49卷 191-199页

作者：杨继坤齐嘉兴解放军92493部队辽宁葫芦岛125000

针对以装备体系试验促进装备体系作战能力提升的迫切需求,立足装备体系试验实际,辨析了装备体系试验的整体定位,构建了“一线六层”装备体系试验体系架构,提出了体系试验实施策略集、试验设计流程和实施模式,明确了4个层级的综合评估内... 详细信息

针对以装备体系试验促进装备体系作战能力提升的迫切需求,立足装备体系试验实际,辨析了装备体系试验的整体定位,构建了“一线六层”装备体系试验体系架构,提出了体系试验实施策略集、试验设计流程和实施模式,明确了4个层级的综合评估内容,设计了评估指标与构建流程,总结了4类评估模式,建立了综合评估方法体系,为装备体系试验的深入研究和工程实践提供理论支撑。

关键词：装备体系体系试验体系架构总体设计综合评估

基于卷积神经网络的多路视频多视角场景编解码方法

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长江信息通信 2024年第6期37卷 85-88页

作者：于夫 92941部队辽宁葫芦岛123000

常规的多路视频多视角场景编解码,主要采用视频单帧迭代处理实现编解码过程,忽略了视频中冗余信息对编解码效果的影响,导致编解码结果的视频帧峰值信噪比较低。因此,提出基于卷积神经网络的多路视频多视角场景编解码方法。构建双任务的... 详细信息

常规的多路视频多视角场景编解码,主要采用视频单帧迭代处理实现编解码过程,忽略了视频中冗余信息对编解码效果的影响,导致编解码结果的视频帧峰值信噪比较低。因此,提出基于卷积神经网络的多路视频多视角场景编解码方法。构建双任务的双残差连接块卷积神经网络,在该网络中最小化视频空间点的距离值,匹配得到视频运动估计矢量特征并补偿,降低冗余信息的影响,在此基础上定义多路视频的编码内容,并通过重构解码帧实现多视角场景的编解码过程。实验结果表明:所提方法应用后得出的视频编解码结果,表现出的视频帧峰值信噪比较高,有效改善了视频质量,满足了多路视频多视角场景的实际应用需求。

关键词：多路视频多视角场景视频编解码卷积神经网络视频处理编解码方法

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指控系统性能快速评估的设计与实现

自动化应用 2024年第13期65卷 68-70,82页

作者：潘昶李硕 92941部队辽宁葫芦岛125000

指控系统承担的任务密集、压力大,准确、快速的飞行试验结果分析评估是指挥决策的重要依据。常规的依靠人工方式来监视和分析试验任务已无法满足任务指挥决策的实时性要求。因此,需建立功能完善的分析评估系统,以提高对试验任务及参试... 详细信息

指控系统承担的任务密集、压力大,准确、快速的飞行试验结果分析评估是指挥决策的重要依据。常规的依靠人工方式来监视和分析试验任务已无法满足任务指挥决策的实时性要求。因此,需建立功能完善的分析评估系统,以提高对试验任务及参试设备的综合分析评估能力。从指挥控制系统完成任务的分析评定基本需求出发,分析与评定系统汇集分发能力、装备跟踪捕获能力、实时数据处理能力,为指挥决策提供科学依据和辅助手段。

关键词：指挥决策数据处理快速评估

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天文导航高精度自适应航姿与时间同步技术

舰船科学技术 2024年第11期46卷 156-159页

作者：杜辉中国人民解放军92941部队辽宁葫芦岛125001

船用天文导航设备因采用数学解算平台,在前端原始数采样时需进行滤波处理,数据输出与同步脉冲信号输出存在时延,一旦同步脉冲信号被干扰,对外输出数据将失去实时性。针对此问题,本文提出一种高精度自适应航姿同步技术,通过建立自适应基... 详细信息

船用天文导航设备因采用数学解算平台,在前端原始数采样时需进行滤波处理,数据输出与同步脉冲信号输出存在时延,一旦同步脉冲信号被干扰,对外输出数据将失去实时性。针对此问题,本文提出一种高精度自适应航姿同步技术,通过建立自适应基准脉冲为预处理模块与导航解算模块提供容错空间,结合外部时间信息实时进行时间同步自校正,避免同步信号丢失造成的时间同步异常,实现上级系统对船用导航系统多样化同步需求下高频实时数据输出。试验结果表明,该方法可行有效,可提高航姿信息实时性与可靠性。

关键词：激光陀螺惯性测量单元自适应时间同步

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侧扫声呐检测沉船目标的改进YOLOv5法

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第6期49卷 977-985页

作者：汤寓麟边少锋翟国君刘敏张卫东海军工程大学电气工程学院湖北武汉430033 92116部队辽宁葫芦岛125000 海军海洋测绘研究所天津300061 91001部队北京100841 31016部队北京100088

基于YOLOv3模型的侧扫声呐沉船目标检测方法存在小目标漏警率高、模型权重大、检测速度未能满足实时性需求等问题,根据数据集特点,提出基于YOLOv5模型的侧扫声呐海底沉船目标检测方法。在YOLOv5模型的基础框架下,构建YOLOv5a、YOLOv5b、... 详细信息

基于YOLOv3模型的侧扫声呐沉船目标检测方法存在小目标漏警率高、模型权重大、检测速度未能满足实时性需求等问题,根据数据集特点,提出基于YOLOv5模型的侧扫声呐海底沉船目标检测方法。在YOLOv5模型的基础框架下,构建YOLOv5a、YOLOv5b、YOLOv5c、YOLOv5d、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x 8种不同深度和宽度的模型结构进行对比实验,并选择最优的结构,使用GA+K(genetic algorithm and K-means)算法优化检测框,并对损失函数进行改进。实验结果表明,改进的YOLOv5a模型在交并比阈值设置为0.5和0.5~0.95的平均准确率分别较原始模型提高了0.3%和0.6%,较YOLOv3算法分别提高了4.2%和6.1%,检测速度达到426帧/s,提升了近一倍,更加益于实际应用和工程部署。

关键词：侧扫声呐沉船目标检测 YOLOv5模型损失函数 GA+K算法

基于长短时记忆网络和生成对抗网络的VRB储能系统虚假数据注入攻击检测

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电网技术 2024年第1期48卷 383-393页

作者：陆鹏付华卢万杰辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁省葫芦岛市125105 辽宁工程技术大学机械工程学院辽宁省阜新市123000

随着信息技术的不断发展,直流微电网储能系统已成为深度融合的信息物理系统,而精确的荷电状态估计对储能系统的实时监测和安全稳定运行至关重要。针对全钒液流电池(vanadium redox flow battery,VRB)储能系统荷电状态估计中,由虚假数据... 详细信息

随着信息技术的不断发展,直流微电网储能系统已成为深度融合的信息物理系统,而精确的荷电状态估计对储能系统的实时监测和安全稳定运行至关重要。针对全钒液流电池(vanadium redox flow battery,VRB)储能系统荷电状态估计中,由虚假数据注入攻击导致的异常数据检测问题,提出一种基于长短时记忆网络和生成对抗网络的检测方法。首先,建立了VRB等效电路模型和虚假数据注入攻击模型;然后,通过训练长短时记忆网络和生成对抗网络组成的循环网络,将长短时记忆神经网络嵌入生成对抗网络框架作为生成器和鉴别器来分析电池时序数据,通过判别网络中的判别损失误差和生成网络中的重构残差得到异常损失进行综合判断;最后,以CEC-VRB-5kW型号电池为对象,并构造不同强度的虚假数据攻击进行实验,验证检测方法的准确性与可行性。结果表明,与经典循环神经网络、随机森林、自编码器、长短时记忆网络检测方法进行对比,所提方法具有较高的检测精度,在VRB储能系统荷电状态估计中能够有效辨识虚假数据攻击。

关键词：长短时记忆网络生成对抗网络储能系统 SOC估计虚假数据注入攻击

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