姿态测量在民用和军用等领域均发挥着极为关键的作用, 是实现和发展车载、船载、机载仪器设备的自动化与智能化的重要一环。因此, 针对具体的应用场景设计出满足相应需求的姿态测量系统, 研究不同类型的测量传感器数据的融合机理, 探索优化传感器布局与系统结构, 实现精确、稳定、鲁棒、适应性强的姿态测量具有广泛的应用前景和实用价值。介绍了视觉与双惯性组合测量系统的研究进展; 总结了组合测量系统中系统结构设计、视觉与惯性传感器外参标定、双惯性传感器差分研究和数据融合算法研究等关键技术的发展现状。根据现有研究情况, 对未来的视觉与双惯性组合姿态测量的发展进行了展望。

温度变化时, 光学镜片参数的变化使得光学系统产生离焦, 无热化设计就是为了补偿温度变化的影响, 使得像面与探测器位置相匹配。常规的无热化设计主要考虑了温度对折射率的影响, 而对于光机结构变形对光学元件位置、角偏、面型造成的影响考虑不足。完整分析了温度对光学系统的影响, 较为全面地考虑了光学、结构的热效应, 研究了基于光机热集成仿真技术的光学系统无热化设计方法, 以一个卡式光学系统的被动无热化设计为例说明了该方法的有效性。

针对磁信标产生的超低频磁场定位中磁信标磁场中心难以标定的问题, 提出了一种基于磁偶极子磁感应强度分布特征的高精度磁信标标定方法。为描述磁信标在空间中任意位置产生的磁场分布情况, 建立磁信标的等效磁偶极子模型, 通过磁感应强度不同方向的分量与位置关系解算出磁信标线圈磁场的中心位置, 利用自适应指数平滑算法减弱自身波动对磁感应信号的影响, 实现对磁信标磁场中心的高精度标定。对标定方法进行有限元仿真, 仿真结果显示, 使用磁感应强度分布特征对磁场中心的标定精度在毫米级别, 通过对标定前后定位精度的对比发现, 标定后的磁信标定位精度得到有效提高。

针对四旋翼无人机视觉伺服过程中易受到干扰的问题, 利用积分反步滑模控制方法设计基于图像的四旋翼无人机视觉伺服抗干扰的非线性控制器。选择图像矩作为特征, 利用虚拟相机平面改进存在模型不确定和外部干扰的动力学模型。针对难以直接测量的虚拟平面的线速度, 通过反步法设计线速度估计器, 提高了控制的准确性。通过Lyapunov理论证明了所提出的全局积分反步滑模控制器的稳定性。仿真实验结果证明了设计的控制器的有效性和鲁棒性。

针对多AUV系统的传统领航者队形控制方法中存在的易受环境扰动影响和易崩溃等问题, 提出了基于人工势场的改进虚拟领航者方法。设计了一种四层结构的编队体系分层框架, 并对其中队形设计层与行为控制层进行了描述; 分别针对虚拟领航者对AUV成员施加的斥力与引力、AUV成员间的斥力与引力、障碍物对AUV施加的斥力设计了适当的人工势场函数, 并考虑了最大通信距离带来的约束。通过仿真验证, 对比分析了传统领航者-跟随者法与改进虚拟领航者法的队形轨迹与位置偏差的误差曲线, 证明了所设计的算法能完成队形控制任务, 编队控制效果优于传统领航者方法。

针对当前YOLOv5s的颈部特征提取网络PANET的特征提取不足、常规卷积Conv消耗了大量的参数量和计算量的问题, 提出一种轻量化目标检测算法(RFBG-YOLO)。首先,为了提升检测器识别效果, 提出多分支空洞卷积结构RFB-Bottleneck来提升PANET的特征提取能力, 提高模型检测精度; 然后, 为了使模型更加轻量化, 引入GhostConv卷积减少模型参数量, 提高检测速度。在PASCAL VOC数据集上的结果表明, 在检测速度影响很小的情况下, RFBG-YOLO 算法的mAP@0.5为80.3%, 与YOLOv5s算法相比提高了2.2个百分点, mAP@0.5∶0.95为55.1%, 与YOLOv5s算法相比提高了4.2个百分点, 模型参数量为5.2 MiB, 与YOLOv5s算法相比降低了2.0 MiB, 因此提出的RFBG-YOLO算法在保证模型轻量化的同时, 具有足够高的检测精度, 可以满足在轻量化目标检测场景下检测准确度的要求。

针对存放大量杂物的室内环境或室外高楼林立的城市场景的复杂环境, 提出一种以Theta*算法做全局路径规划、改进动态窗口法(DWA)追踪路径节点的方法来实现四旋翼在三维环境下的路径规划。相较于先全局静态路径规划后路径C2连续性优化的方法, 所提方法可躲避地图中未知障碍物信息并且生成的曲线符合无人机(UAV)动力学约束, 保证UAV能够跟随路径而不会发生速度剧烈变化导致姿态错乱的情况。算法最终不仅生成规划好的避障路径, 而且也生成电机的转速变化。所提方法可实现在无干扰情况下, 仅跟踪电机转速变化就能进行轨迹跟踪, 简化了UAV的控制难度。

成像过程中目标表面常存在大区域耀光、光斑等镜面反射光的干扰, 直接限制识别、匹配等视觉性能。提出一种基于光学偏振成像的镜面反射分量分离算法, 抑制目标表面镜面反射的影响。结合双色反射模型的偏振成像机理分析, 利用体反射与镜面反射的起偏特性差异, 提出了基于Stokes参数的体反射强度反演机制; 构建CbCr空间双色度矢量约束, 实现CbCr空间下镜面反射分量的物理隔离; 同时联合遍历式最小二乘法进行反射系数的快速求解, 高效引导镜面反射分量分离, 恢复目标表面原有细节信息。实验结果表明, 所提算法能准确抑制分离镜面反射分量, 极大保留目标原有色彩、结构、纹理特征, 场景适应性强, 目标还原度高。

对抗激光半主动制导导弹, 高重频激光干扰是一种有效手段。为分析高重频激光对采取不同脉冲录取技术的导弹的干扰效能, 建立了高重频激光干扰效能模型。分别对导引头波门首次干扰成功的概率、第二次干扰成功的概率以及将目标指示信号诱偏出波门所需干扰次数进行了仿真模拟, 研究了高重频激光重复频率、波门宽度等因素对干扰效能的影响。仿真结果表明, 对采取首(末)脉冲录取技术的导弹, 干扰重复频率越高, 波门宽度越宽, 干扰成功的概率越高, 将目标指示信号诱偏出波门所需的次数越少。对采取最优时序脉冲录取技术的导弹, 首次干扰时, 干扰重复频率越高, 波门宽度越宽, 干扰成功的概率越高; 在首次干扰成功的条件下, 第二次干扰成功的概率随干扰激光重复频率的增长而趋于平缓; 并且将目标指示信号诱偏出波门所需的最佳干扰频率位于波门宽度倒数附近。研究成果可为装备研制及作战运用提供参考。

针对传统视觉SLAM对环境语义信息理解不足的问题, 语义视觉SLAM借助语义路标提高机器人的定位精度。语义路标的准确关联是实现机器人深层定位和导航的关键, 错误的关联将导致机器人定位丢失。针对动态扰动和观测噪声扰动所产生的高关联模糊性问题, 提出利用非参数聚类和随机近似推断结合的方法提高语义路标关联的准确性, 通过正确的数据关联实现机器人的准确定位。仿真和KITTI数据集上的实验结果表明, 在噪声干扰下该算法能够提高语义路标数据关联的准确性和鲁棒性, 融合语义信息和几何信息优化机器人和语义路标的位姿, 提高机器人的定位精度。

在电子侦察卫星支援对海作战背景下, 为充分发挥卫星作战潜能, 提出了基于萤火虫麻雀算法(FASSA)优化支持向量回归(SVR)的卫星作战效能评估模型。首先, 运用萤火虫算法(FA)对麻雀搜索算法(SSA)进行改进; 然后, 建立了电子侦察卫星作战效能评估指标体系; 最后, 运用FASSA算法优化SVR的相关参数, 依据所构建的效能评估指标体系, 构建了电子侦察卫星作战效能评估模型。仿真结果表明, 该模型具有较高的效能评估精度, 在各项指标上均优于其他模型。

介绍了区块链的技术特点和在无人机群**应用上的技术优势, 提出了面向无人机群**应用的区块链体系架构。对基于区块链的无人机群**应用研究现状做了全面梳理, 并分析了当前区块链技术在无人机群**应用上的挑战和解决方案, 为未来无人机群基于区块链技术的**化应用提供了研究思路。

相较于大中等目标, 像素点小于32×32的小目标由于存在特征信息少、像素低等问题, 检测精度较差, 导致水下机器人、无人机等设施对小目标物体的分类与定位精度低。为了提高相关设施对小目标的检测精度, 分析了通用的深度学习目标检测算法现状, 阐述了阻碍小目标检测技术发展的问题, 对提升小目标检测精度的数据增强、特征融合、分辨率提升、上下文信息等多种类型算法进行了重点分析, 最后归纳总结了各算法在MS COCO数据集上的AP与APs性能, 并对小目标检测的未来发展方向进行了展望。

民机复杂航电系统的高效研制需要各种综合验证平台的有力支持。首先, 通过梳理复杂航电系统的工程活动, 确认所需综合验证平台的类别; 其次, 对综合验证平台进行功能分析, 提出了通用功能定义; 再次, 采用维度分析方法分析了综合验证平台的现状, 并提出了优化思路; 最后, 针对用途广泛的设备级综合验证平台进行了顶层规划和统一设计, 开发了通用的设计模型, 并提出了设计模型的实施规范要求。

针对近年无人机在全球定位系统(GPS)信号较差情况下利用光流进行定位导航时精准性不足的问题, 提出了一种改进的光流跟踪算法, 利用快速特征点提取和描述(ORB)算法提取特征点并送入LK两帧差分的光流估计算法金字塔中, 利用双向参考追踪估计下一帧的特征点, 同时校验并补充当前帧特征点, 消除错误点后得到由初步可信点与补充可信点组成的点集坐标从而估计无人机位姿。从多种环境中提取特征点后进行真机实验, 实验结果表明, 改进的光流跟踪预测控制方法在综合环境下具有较好的定位跟踪效果和较好的准确性,能在军用等更复杂的环境中有更好的应用。

针对带有未知外部干扰的多智能体系统, 提出了一种带有预设性能的鲁棒仿射编队控制算法。在有向图下, 利用符号拉普拉斯矩阵, 根据领航者的状态, 给出了跟随者距离误差动力学模型。然后, 利用输入到状态稳定(ISS)和李雅普诺夫稳定性定理, 不仅证明了所提控制算法的收敛性和稳定性, 抑制了系统的外部干扰, 还保证了系统的误差状态收敛到预设的性能函数内, 保证系统具有良好的暂态行为。最后, 仿真结果验证了跟随者在外部干扰下依然能够跟随领航者, 验证了所提算法的有效性。

机载红外对抗系统正在向系统化、综合化方向发展。作为红外对抗中重要的干扰手段, 红外干扰弹和定向红外对抗系统的协同使用是一个关键。通过分析红外干扰弹和定向红外对抗系统的干扰机理, 构建了综合红外对抗系统模型, 研究了协同使用流程和规则。仿真实验验证了协同使用策略对正交四元红外导引头的有效性。

面向航空航天应用的时间触发以太网(TTE)对通信实时性、消息安全性提出了严苛要求, 高效的全局静态调度技术有利于充分保障不同消息的服务质量。针对实时性最高的时间触发(TT)消息决定了低优先级速率受限(RC)消息的发送时刻这一问题, 提出一种基于快速增量的TTE优化调度技术, 通过快速增量基本调度单元回溯修正多跳延迟, 优化TT消息静态调度表, 提升RC消息传输性能, 最后将网络调度算法应用于时间触发航电系统网络拓扑模型进行验证。仿真实验表明:在保障TT消息满足传输约束的情况下, 该TTE优化调度技术有效提升了网络实时性能, RC消息的平均端到端延迟最高优化14.08%, 最坏端到端延迟最高优化22.86%。

图像分割在日常生活中扮演着重要角色, 传统的K-means图像分割具有随机性且容易陷入局部最优等缺陷, 使得分割质量大大降低。为改善这些现象, 提出一种基于Halton序列改进蝠鲼觅食优化(HMRFO)算法的K-means图像分割, HMRFO采用Halton序列初始化种群, 使得个体位置充分均匀, 再引入折射反向学习提升算法的全局搜索能力, 最后引入新型的高斯变异策略, 减小算法陷入局部最优的概率。在6个基准测试函数中对比了5种算法, 验证了HMRFO的有效性及可行性。同时, 将其应用于K-means图像分割中, 与其他4种算法进行对比, 结果显示HMRFO优化K-means具有较好的分割质量及泛化能力。

在高速运动目标逆合成孔径雷达(ISAR)成像中, 基于传统线性调频(LFM)信号参数估计进行相位补偿的方法存在计算复杂和误差大等问题, 对此提出一种基于卷积神经网络(CNN)的线性调频信号调频斜率估计方法。首先采用Wigner-Ville分布的时频分析方法对一定范围调频斜率的线性调频信号生成时频图像构建训练集; 其次将高速运动目标回波信号经Wigner-Ville分布处理的时频图输入到卷积神经网络中, 对回波信号调频斜率进行识别; 接着通过识别的调频斜率对目标速度进行反演, 进而构建补偿信号并对回波信号进行相位补偿; 最后通过距离多普勒成像算法处理后可得到清晰的ISAR像。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。