面对复杂地形条件下的无人机突防任务, 粒子群算法(PSO)在寻找最优路径的过程中易陷入局部最优、搜索时间过长等困境。针对上述问题, 在PSO中引入球坐标系, 将所得的路径看作向量。通过向量的距离、仰角和方位角与无人机的速度、俯仰角和转向角的相互关系来实现粒子的迭代更新。最后, 引入随机自适应惯性权重, 弥补粒子前期局部搜索能力与后期全局搜索能力的不足。仿真结果表明, 改进算法能够有效规避威胁区域, 收敛速度更快, 收敛精度更高, 且不易陷入局部最优。

针对我国高寒高海拔地区矿产资源丰富，而低温、低气压、冻融循环、生态脆弱等特点，导致现有的开采理论与技术不能满足矿产资源的安全高效开采的问题，对高寒高海拔地区爆破技术开展了大量文献调研，总结出高寒高海拔地区爆破施工难点主要分为：高原、冻土、生态环境三方面的问题。针对“高原”问题，提出加强安全管理措施，保证施工人员的安全; 成品炸药添加防冻剂、粒状硝酸铵添加防结块剂等方法保证炸药性能; 导爆管雷管进行泄压处理提高其传爆可靠性等措施来解决。针对“冻土”问题，采用深孔药壶爆破，并调整装药结构、施工组织等方法来改善冻土爆破效果; 采用超钻、清淤、护孔等方式解决钻孔难的问题。针对“生态环境”问题，以“预防为主，保护优先，开发和保护并重”为原则，尽量避免爆破开挖对施工点周围生态环境的破坏、减少冻土的热融等方式保护生态环境。对导爆管雷管、电子雷管、现场混装炸药技术在高寒高海拔地区的应用进行详细介绍，导爆管雷管的缓慢泄压可有效降低盲炮的产生; 电子雷管的施工效率较导爆管雷管提升3倍左右，且其可进行网路检测，可保障准爆率; 现场混装炸药技术有降低现场施工人员劳动强度、提高工作效率、扩大爆破规模、改善爆破效果等优势。并展望未来高寒高海拔地区现场混装炸药爆破技术、隧道型电子雷管、矿山复绿等技术研究方向及发展趋势。

随着非**无人机的普及，无人机检测技术已经成为安全领域的研究热点，基于此，提出了一种基于优化YOLOv4的低空无人机检测与跟踪方法，所提方法首次将基于卷积神经网络（CNN）的检测技术与跟踪算法相结合用于低空无人机的动态检测。首先，根据多尺度特征融合的思想对原始YOLO网络结构进行优化；然后，在此基础上结合DeepSORT多目标跟踪算法，构建了低空无人机检测与跟踪模型。在自建数据集LARotorcraft上进行了训练和对比实验，实验结果表明，所提模型能够有效降低小目标漏检率，在保证实时性的前提下，检测平均精度达到77.2%，并且实现了视觉目标的稳定跟踪。

基于中国地区11个IGS观测站的对流层天顶延迟和气象环境等实测数据，分析了国内外常用的三种对流层折射率剖面模型的预测精度，重点研究了三种模型在高海拔地区的适用性和随季节变化的适用性。结果表明：在高海拔地区，指数模型和分段模型精度较高，Hopfield模型在除高海拔外的地区，表现出更大的优势；总体来看，分段模型和Hopfield模型的精度在春、冬季较高，夏、秋季较差，指数模型精度与季节关系不大。该结论对于对流层折射误差修正模型的应用研究具有重要参考价值。