一种面向服务的空战实体建模方案

重用性和互操作性是仿真建模的核心目标,然而由于传统建模范式的"强计划"性特征,导致仿真系统中各模型要素之间关联协议的固化,从而使得模型的可重用和互操作水平较低.提出一种面向服务的空战仿真实体建模方案,将遍布于其中创建、协调、通信等各方面的关联协议有效抽取并集成为一系列通用的仿真服务.这些仿真服务具有一致性的普适接口和充分的机器可处理性描述,从而为复杂关联协议的可编制和动态绑定能力提供支持,使空战仿真实体成为服务化的仿真系统,进一步促进了其可重用和互操作水平.     

基于影像边缘信息的Moravec算子阈值选取方法

文章阐述了自动选取阈值方法的研究现状,针对Moravec点特征提取算子,通过计算机仿真对实验结果进行了比较研究.在此基础上,提出一种基于影像边缘信息的计算机自动选取阈值方法.实验证明具有更好的精度.     

数字摄影测量网格在汶川大地震中的快速响应

航空摄影测量是测绘的主要方法之一,通过摄影测量技术能够将几百张乃至上千张航拍的照片高效、无缝地拼接在一起,生成正射影像图,提供整个灾区完整的信息。然而传统数字摄影测量工作站无法处理应急响应中的非常规航空摄影数据,并且其基于单机的串行数据处理流程和作业模式已极大地束缚了航空摄影测量的生产效率,难以满足海量航空遥感影像快速处理和应急响应的需求。结合我国自主研发的数字摄影测量网格（digital photogrammetry grid,DPGrid）系统在抗震救灾中的应用,介绍了数字摄影测量网格分布式计算技术及其对非常规航空摄影数据快速处理所采用的特殊处理方法。     

合成射流用于提高微型飞行器翼型气动特性的研究

合成射流激励器可微型化,能够在流场局部实施细致的流动控制.提出将合成射流技术用于NACA0012翼型绕流的主动流动控制,在SIAMM400低速低湍流风洞中对该翼型绕流流场进行烟线显示实验、PIV测量实验及翼型表面压力测量实验,并与数值模拟结果相比较.结果表明：（1） 在来流雷诺数为18 000,翼型攻角小于15°时,合成射流能有效减小翼型表面附近的分离区大小;（2） 在翼型攻角 0°~ 15°范围内,不同攻角下需要调节最佳射流激励频率.如攻角为2.5°时,合适的激励器频率为1 300 Hz;攻角5°时,400 Hz和1 300 Hz比较适合;而攻角大于等于7.5°时,共振频率960 Hz更为合适;（3） 在来流雷诺数为140 000,攻角小于等于15°时,合成射流减小了翼型上表面射流出口附近的压力值,从而使上下表面压力差增大约5%,提高了升力.     

基于改进粒子群优化的多无人机协同航迹规划

由于航迹规划可以为多无人机飞行控制提供参考指令,且当前粒子群航迹规划算法存在收敛速度慢,成功率不高的缺点,故提出了一种综合改进粒子群的多无人机协同航迹规划算法,考虑了无人机性能约束、障碍与威胁约束、空间协同与时间协同约束。首先,通过对学习因子线性化调整,实现了粒子惯性和最优行为的平衡;其次,引入混沌初始化,改善了粒子分布质量;然后,基于遗传变异思想设计了取代策略,同时提出了调速机制,提升了算法收敛速度。最后,将综合改进粒子群算法进行仿真验证,规划结果成功率高、收敛速度快且航迹代价小,可见改进算法的有效性。     

微型飞行器的研究现状及其关键技术

介绍微型飞行器的概念及其功能特点 ,重点综述了目前国内外微型飞行器的研究现状 ,归纳出微型飞行器的六大关键技术和目前存在的主要问题 ,提出了未来微型飞行器的发展趋势     

基于深度强化学习的空中无人机基站资源分配与公平性研究

为了提高无人机基站(unmanned aerial vehicle base stations, UAV-BS)为地面多用户服务时的数据速率,提出一种基于决斗深度神经网络(dueling deep Q-network, Dueling-DQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)算法。采用决斗网络(dueling network, DN)结构以克服动态环境的部分可观测问题,联合优化了UAV-BS的位置和下行链路功率分配,在更符合实际的空地概率信道模型中检验了Dueling-DQN算法的性能。结果表明,相较于对比算法,所提出的Dueling-DQN算法可以提供更高的数据速率和服务公平性,且随着地面用户数量的增大,算法的优势更加明显。Dueling-DQN算法可有效解决复杂非凸性问题,为UAV-BS的资源分配问题提供理论参考。     

基于中心点和双重注意力机制的无人机高分辨率图像小目标检测算法

无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足.为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题,在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法;最...     

采用多重启发蚁群优化算法的无人机航迹规划

为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在...     

无人机快速航迹规划算法

基于快速搜索树提出了一种快速高效同时具有鲁棒性的航迹规划算法.该算法主要包括3部分:选择采样点、搜索扩展树上距采样点最近的节点和扩展节点.首先产生采样点,以一定概率选取目标点作为采样点来提高航迹的质量和规划速度;然后找出搜索树上距采样点最近的节点;最后扩展节点,扩展节点时把航迹约束条件结合到节点扩展过程中,保证了航迹的可行性.这个过程不断迭代,直到找到目标点.仿真结果显示本方法能快速找到近似最优解并且对规划环境有一定的鲁棒性.