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圖像目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)的軍事化應(yīng)用綜述[其他][其他]

隨著各國軍事力量的不斷增強，武器的現(xiàn)代化與智能化要求越來越迫切，故以計算機技術(shù)等為代表的高新技術(shù)在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深入，其中圖像處理技術(shù)也成為各國軍事研究的熱門話題之一。首先闡述了圖像處理技術(shù)的概念，其次介紹了熱門研究課題——目標(biāo)識別的基本原理以及以此為基礎(chǔ)的紅外跟蹤技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，最后整理了目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)在軍事領(lǐng)域的具體應(yīng)用與面臨的挑戰(zhàn)，并對未來發(fā)展形勢做出了展望，為目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)在軍事領(lǐng)域中的創(chuàng)新突破和工程研究提供參考方向。

發(fā)表于：7/28/2021 2:27:00 PM

基于新型微組裝技術(shù)的X波段高隔離開關(guān)的設(shè)計[其他][其他]

為實現(xiàn)X波段四路并行開關(guān)電路并有效提高通道間隔離度，提出了基于新型微組裝技術(shù)的X波段高隔離開關(guān)的方案。根據(jù)指標(biāo)，對單刀雙擲開關(guān)進行性能分析和控制電路設(shè)計，同時，在結(jié)構(gòu)方面進行腔體和多層板層疊設(shè)計，保證了4個開關(guān)之間的隔離。采用軟件建模與仿真，并對其通道間的隔離度進行了測定，以減小腔體效應(yīng)。經(jīng)過優(yōu)化，在中心頻率處可以將端口的隔離度控制在50 dB以上。利用微組裝工藝，實際制作了X波段開關(guān)組件，通過實測數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果對比，驗證了組件性能的優(yōu)越性。該設(shè)計方法獨特，實用性強，適于在實際工程中推廣。

發(fā)表于：7/28/2021 2:23:00 PM

E波段集成雙工-功分器的設(shè)計[其他][其他]

雙工器和功分器是通信系統(tǒng)中兩個重要的器件，為了減小通信系統(tǒng)的尺寸，將功分器集成到雙工器內(nèi)部形成雙工-功分器。與一般雙工器相比，可以實現(xiàn)兩輸出端口功分輸出。該雙工-功分器主要由矩脊波導(dǎo)過渡、脊波導(dǎo)帶通濾波器和脊波導(dǎo)功分器組成。基于消失模的脊波導(dǎo)帶通濾波器有插入損耗低、結(jié)構(gòu)緊湊、通帶及阻帶帶寬寬等優(yōu)勢。用HFSS進行建模仿真優(yōu)化，仿真結(jié)果表明在71～76 GHz波段，回波損耗大于12.9 dB，S32和S42基本維持在-3.8 dB左右；在81～86 GHz波段，回波損耗大于12.5 dB，S31和S41基本維持在-3.85 dB左右，通道之間的隔離度大于43.2 dB，兩輸出端口的幅度基本一致。實物的測試結(jié)果與仿真結(jié)果呈現(xiàn)良好的一致性。

發(fā)表于：7/28/2021 2:18:00 PM

用于巡航導(dǎo)彈突防航跡規(guī)劃的改進深度強化學(xué)習(xí)算法[其他][其他]

為了解決巡航導(dǎo)彈面臨動態(tài)預(yù)警機雷達威脅下的突防航跡規(guī)劃問題，提出一種改進深度強化學(xué)習(xí)智能航跡規(guī)劃方法。針對巡航導(dǎo)彈面對預(yù)警威脅的突防任務(wù)，構(gòu)建了典型的作戰(zhàn)場景，給出了預(yù)警機雷達探測概率的預(yù)測公式，在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一種引入動態(tài)預(yù)警威脅的獎勵函數(shù)，使用深度確定性策略梯度網(wǎng)絡(luò)算法(Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG)探究巡航導(dǎo)彈智能突防問題。針對傳統(tǒng)DDPG算法中探索噪聲時序不相關(guān)探索能力差的問題，引入了奧恩斯坦-烏倫貝克噪聲，提高了算法的訓(xùn)練效率。計算結(jié)果表明，改進的DDPG算法訓(xùn)練收斂時間更短。

發(fā)表于：7/28/2021 2:13:00 PM

等離子體鞘套局部電磁傳輸通道法[其他][其他]

根據(jù)RAM-C高超音速飛行試驗數(shù)據(jù)，給出一種鞘套反演建模法，能夠以一維實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維局部電磁傳輸通道。在此基礎(chǔ)上，采用非均勻介質(zhì)射線跟蹤法，研究鞘套對L和S波段部分頻點的能量傳輸干擾。研究發(fā)現(xiàn)，在所關(guān)注頻段，鞘套顯示出一些新的影響特征，例如傳輸匯集效應(yīng)，電磁能量在局域具有沿特定方向傳輸?shù)默F(xiàn)象。該研究結(jié)果可進一步促進對電波在鞘套中傳播行為的理解，也為相關(guān)問題研究提供了一種更貼近實際物理背景的建模方法。

發(fā)表于：7/28/2021 2:09:00 PM

高增益圓極化星載相控陣天線設(shè)計[其他][其他]

針對衛(wèi)星X波段通信系統(tǒng)大范圍數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?，設(shè)計具備高增益圓極化可寬角度電掃的星載相控陣天線。此天線陣元采用底饋的饋電方式，利用切角技術(shù)實現(xiàn)圓極化，利用開槽技術(shù)實現(xiàn)小型化。天線陣列錯層排布，使其整體的輻射性能最優(yōu)化。通過發(fā)射組件模塊、波束控制模塊和電源模塊的合理布局和設(shè)計優(yōu)化，使其電掃波束可在離軸角0～60°、方位角0～360°內(nèi)變化。此單機經(jīng)加工后測試結(jié)果良好，對X波段通信系統(tǒng)尤其是相控陣天線的設(shè)計有一定的指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：7/28/2021 2:03:00 PM

基于邊緣智能的心電信號處理方法及監(jiān)測系統(tǒng)[其他][其他]

邊緣智能是邊緣計算和人工智能相結(jié)合的產(chǎn)物，它的特性使其特別適合用于進行實時心電信號分析。心電圖中體現(xiàn)的心電信號能夠反映人體的心率等生理信息，通過對心電信號的分析及狀態(tài)類型的分類可以檢測人體是否患有心率失常等疾病。然而傳統(tǒng)的心電信號分類研究是針對大量樣本進行的單純分類研究，并不適用于實時小樣本分析的邊緣智能場景。提出了一種可行的心電信號處理方法，并設(shè)計了一個基于邊緣智能的心電監(jiān)測系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明，該心電信號處理方法具有一定的實用性，能夠在一定程度上滿足邊緣智能場景的要求。

發(fā)表于：7/20/2021 4:29:06 PM

慣性測量單元姿態(tài)融合的動態(tài)分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對慣性測量單元背景噪聲和器件漂移等問題，提出了一種基于梯度下降法、互補濾波和卡爾曼濾波的融合算法。首先，利用加速度計和磁力計的數(shù)據(jù)通過幾何計算得出姿態(tài)角。其次，利用梯度下降法，將加速度計和陀螺儀的數(shù)據(jù)進行基于四元數(shù)法的數(shù)據(jù)融合，得出姿態(tài)角。接著，利用互補濾波法將姿態(tài)數(shù)據(jù)再次結(jié)合。最后，利用卡爾曼算法對結(jié)合后的數(shù)據(jù)進行濾波處理。通過動態(tài)實驗表明，經(jīng)過此融合算法的慣性測量單元與傳統(tǒng)算法相比，數(shù)據(jù)輸出更加準(zhǔn)確，連續(xù)性提高，并擁有很好的平穩(wěn)特性。

發(fā)表于：7/20/2021 4:05:02 PM

一種基于NB-IoT的物聯(lián)網(wǎng)燃?xì)獗硌芯吭O(shè)計[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

針對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和智能燃?xì)獗韺Φ凸呐c強連接的需求，提出了一種基于NB-IoT技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)智能燃?xì)獗淼脑O(shè)計方案。該方案采用瑞薩R7F0C004芯片作為MCU采集燃?xì)庥嬃繑?shù)據(jù)，以N700-58為通信模組實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)由CoAP協(xié)議封裝后發(fā)送到電信AEP平臺，再由AEP平臺推送到燃?xì)獗順I(yè)務(wù)管理平臺系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。測試結(jié)果表明，所設(shè)計的燃?xì)獗斫K端無論是在連網(wǎng)收發(fā)數(shù)據(jù)，還是在低能耗方面都達到了預(yù)期的設(shè)計目標(biāo)，能夠很好地滿足應(yīng)用需求。

發(fā)表于：7/20/2021 3:57:43 PM

空天地一體化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與智能管理[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了克服空天地一體化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(Space-Air-Ground Integrated Network，SAGIN)由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜和業(yè)務(wù)多樣而導(dǎo)致的不同網(wǎng)絡(luò)間的協(xié)同困難，提出了基于移動邊緣計算(Mobile Edge Computing，MEC)的SAGIN多維管理架構(gòu)。通過將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)劃分為數(shù)據(jù)層、控制層和管理層，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息由各網(wǎng)絡(luò)層逐層匯總和分層處理，網(wǎng)絡(luò)管理策略由MEC統(tǒng)一制定，并逐層轉(zhuǎn)發(fā)，實現(xiàn)不同網(wǎng)絡(luò)間的協(xié)同管理?；谒峒軜?gòu)搭建網(wǎng)絡(luò)仿真平臺，并通過強化學(xué)習(xí)方法制定網(wǎng)絡(luò)協(xié)同策略，仿真結(jié)果證明了該架構(gòu)的可行性。

發(fā)表于：7/20/2021 3:52:48 PM