基于YOLOv5的光学遥感图像舰船目标检测算法

针对YOLO(you only look once)v5算法在应用于光学遥感图像舰船目标检测任务时所面临的小目标误检率、漏检率较高的情况，提出一种基于YOLOv5改进的光学遥感图像舰船目标检测方法。首先对路径聚合网络结构进行改进，设计语义信息增强模块提取更富语义信息的浅层特征，增强对小目标特征的表达能力；然后使用Swish函数作为激活函数，提高网络对数据非线性特征的表征能力，加快模型的收敛速度；最后针对舰船目标的尺寸特点优化检测端结构，移除大目标检测头以减少推理计算量。测试集上的实验表明，该方法相较改进前将检测精度提高了5.2%且推理时间有所减少，在保证检测实时性的同时增强了模型的小目标辨别能力。     

海军新型舰船修理价格管理的思考

为了规范海军新型舰船修理价格管理工作，提高舰船维修管理费使用效益，针对现有舰船修理价格管理模式存在的不足，从遵循舰船修理价格形成机制的角度，提出了分阶段报审价，以及定期调整修理价格的管理模式，并重点对新型舰船首次等级修理前的报价工作进行了规范。     

基于容迟网络模型的帆船VMG监测系统设计

本文介绍了一种采用容迟网络模型设计的帆船运动多参数监测系统,以实现多节点的协同监测.利用排队论的理论方法,对系统牺牲实时性换取数据利用率、系统可靠性的性能进行了仿真分析,得出在资源受限的环境下(丢包率0.1),容迟系统可以提高约17.3%的数据利用率,显著提高了监测结果的客观性.通过样机设备在实际训练中的使用,验证了该设计方法的可行性、可靠性.     

基于偏最小二乘法的BP网络在舰船维修费用预测中的应用

针对在建立多层前馈(BP)神经网络模型时,存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,应用偏最小二乘法(PLS)得到的主成分数和主成分与自变量、因变量的权值对BP网络进行改进,并构建用于舰船维修费用预测的PLS-BP神经网络模型。实验结果表明,采用PLS-BP网络模型对舰船维修费用进行预测可以获得更高的精度。     

极端海况反常波遥感识别技术

海洋灾害是当今的一个热点问题,尽管国内外有关于赤潮、飓风（台风）、海啸等海洋灾害的监测研究,但是国际上对另一类海洋灾害即反常波的研究很少,国内对反常波的遥感监测研究重视程度不够,而反常波对海上舰船航行安全危害极大,因此,利用数值模拟方法和卫星SAR图像对反常波遥感机制、识别技术及相应的软件系统研究非常重要。     

改进的快速扩展随机树在航迹规划中的应用

通过在快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree)算法的基础上融入状态-时间空间(state-timespace)的思想,使改进后的算法能够有效地处理动态环境中的航迹规划问题。仿真试验首先采用四元素法建立航天飞行器的六自由度动力学模型,在三维空间中验证该算法搜索高维空间的能力。其次运用改进的算法在动态环境中进行航迹规划试验,证明了该算法的有效性。     

穿越恶劣天气区域的无人机航迹规划

研究无人机穿越恶劣天气区域的航迹规划问题. 充分考虑无人机飞行过程中可能遭遇的恶劣天气,并建立数学模型. 以人工势场法为基础引入附加控制力,航迹规划任务通过优化附加控制力实现. 采用任务完成概率这一关于空间的客观物理量刻画势场,从而解除了过去建立势场的苛刻要求. 仿真结果表明所提出的方法能有效完成恶劣天气条件下的无人机航迹规划任务,同时,继承了传统人工势场法的优点,改善其容易陷入局部极值、势场的建立缺乏实际意义的固有缺陷.      

竞争粒子群算法及其在UUV航迹规划中的应用

提出一种竞争粒子群算法. 在粒子进化过程中,每个粒子每次进化都会向两个速度方向进化,其中一个速度方向侧重于全局搜索,另一个速度方向侧重于局部搜索,然后对得到的两个同源子粒子进行比较,保留较优的子粒子,淘汰较差的子粒子,最终得到下一代子粒子种群. 利用几个测试函数对算法性能进行分析验证,并与BPSO、LWPSO、EPSO、TVAC算法进行比较,结果表明所提算法在搜索精度、稳定性以及搜索速度上均优于BPSO、LWPSO、EPSO、TVAC算法. 最后,将竞争粒子群算法应用于UUV航迹规划中,得到了较优的规划航迹.      

基于北斗导航的通航航迹引导与管理系统研究

提出基于北斗导航的通航飞行航迹引导系统设计方案,方案设计使用北斗作为导航源、系统建立自己的导航数据库系统、并生成通航飞行计划航路航迹、使用北斗系统进行定位引导、根据我国空域要求制定偏航边界告警门限等方法构成一个可运用的导航监管系统.对实现北斗在我国航空运行中的实际应用,提高通航目视条件下的飞行安全具有极大意义.     

基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划

为了解决三维复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划方法.模拟真实的地理环境,建立三维地形模型和禁飞区模型,构造合理的评价函数.在改进算法中,设计一种基于贪婪思想和变异策略的初始化方法,提升了初始种群的平均适应度值;将一种非线性递减函数引入距离控制参数,解决了灰狼优化算法开发能力不足的问题;设计一种动态加权平均和静态平均混合的位置更新策略,解决了灰狼优化算法位置更新策略不灵活的问题.仿真结果表明:该算法相比于其他几种相关算法,航迹代价较小、收敛速度较快且效果更稳定.