混合现实技术在军队院校综合演练过程中的应用与思考

本文系统阐述了军队院校综合演练与混合现实技术的发展现状,并探讨了混合现实技术的概念及特点,以及将混合现实技术应用至军队院校综合演练的发展现状和应用前景,最终介绍了我校飞行器动力工程专业综合演练过程中应用混合现实技术的实例及特点。

导弹武器模拟训练考评系统设计

为提高某导弹模拟训练系统中评估的客观性与准确性,确立以准确性、熟练度和操作人员状态为主的评价指标体系,构建适当的数学模型计算各子指标分值,将子指标定量化,解决由考官进行评判时存在的主观性强、标准不统一等缺点。利用专家系统,对考评过程中需要的专业知识和评价规则进行存储,实现了评分过程的自动化。针对层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)需要多次赋值保证一致性和群组决策特征根法(group eigenvalue method,GEM)结构模糊的缺点,提出了基于AHP和GEM融合算法的权重设置方案,利用AHP-GEM算法对各子指标得分进行加权评估,最终形成了一套合理有效的模拟训练评估系统。最后,通过与考官人工评分的方法进行比较,验证了所提评分系统的合理性和准确性。

火箭蒙皮上梁结构的损伤识别方法研究

针对火箭蒙皮上梁结构损伤识别问题,首先利用基于模态应变能的损伤识别指标,对火箭蒙皮上梁结构进行损伤位置识别,再利用基于广义柔度矩阵的损伤敏感函数并结合遗传算法,对火箭蒙皮上梁结构进行损伤程度大小的计算。该损伤识别方法以结构损伤导致模态参数变化为依据,通过对比损伤前后模态应变能变化构建损伤识别指标。在数值仿真中,对T型梁进行方法验证,发现该方法能够准确识别损伤位置和大小。最后根据火箭蒙皮上T型梁结构特点,设计试验并研究方法的可行性,发现在T型梁结构上,该方法能够有效地识别损伤位置和大小,误差均在5%以下。

浅谈科研对实验教学的建设与完善作用

在研究型院校人才培养模式与时俱进的大背景下,实验教学作为培养过程中的重要一环,也必须在机制上有所转变。实验教学的最终目标是培养新时代的研究型人才,需要院校发挥自我资源优势,在科学研究过程中反向推动实验教学的建设与完善,这也是研究型院校实验教学机制创新的入手点。教学与科研是研究型院校的两大主要职能,本文将从实验教学内容的改进、实验平台的完善、学生学习兴趣的激发、创新能力的培养几个方面探讨科研对实验教学的建设与完善作用。

科研成果反哺式教学模式探索与实践

科研与教育的关系历来是教育领域的热点话题人才培养问题是大学的根本,搞好科研与教学的均衡发展是人才培养的先决条件。针对传统教学模式的弊端,以提升学生实际应用能力和科研创新能力为牵引,探索科研成果反哺式教学模式。首先,深度剖析科研与教学的关系,然后,详细论述传统教学模式的弊端,最后,分别从科研“软成果”和科研“硬成果”进课堂两个方面着手,探索学以致用、以用促学的科研成果反哺式教学模式。以期打破教学与科研之间的壁垒,通过教学模式改革实践,切实提高学生的科研创新与实际动手能力。

基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船小目标检测

针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标背景复杂的特点,提出一种基于改进 YOLOv3 的 SAR图像舰船小目标检测算法。首先,通过分析残差网络的设计原理,针对不同场景下舰船目标的特点,重新设计底层残差单元;其次,改进特征金字塔的网络结构,解决感受野与定位之间的矛盾问题,提高了小尺度舰船的检测效果;最后,通过引入平衡因子,优化损失函数中的小目标权重。实验结果显示,相比原始YOLOv3方法,所提方法在舰船目标公开数据集上F1 值提高 6.3%,同时,较快的检测速度使得所提算法可用于实时目标检测。

基于高光谱图像探测与感知的伪装效果评估方法

为解决高光谱侦察过程中目标的伪装评估问题,提出一种联合探测与感知的高光谱伪装效果评估方法。利用局部异常检测算子提取每个像元与周围背景的差异性指标,结合空间密度聚类和领域融合算法,分割潜在目标区域;建立反映光谱差异性和整体伪装特征的显著性指标,基于有限时间搜索策略进行高光谱伪装评估,从伪装评估指标和时间-评价分数多重角度得到伪装评估结果。仿真实验表明,该方法克服了传统基于多特征描述的评估方法评价指标单一的问题,能够较为客观和准确地给出评估结论,为目标伪装效果评估提供可靠的参考依据。

融合多源数据的非线性退化建模与剩余寿命预测

针对目前基于单个传感器剩余寿命预测方法存在预测精度不高的问题,该文提出一种融合多源传感器数据的非线性退化建模与剩余寿命预测方法。该方法包括复合健康指标的构建、模型参数的估计和传感器融合系数的确定,在确定融合系数后,结合设备历史寿命数据与实时监测数据,利用Bayesian参数更新公式推导出设备的剩余寿命概率分布,实现设备的剩余寿命在线预测。最后通过由商用模块化航空推进系统仿真生成的发动机退化数据集进行仿真实验,结果表明该文所提方法能够有效提高设备剩余寿命预测的准确性。

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。

混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型

混合式惯导系统作为一种新型惯导系统,具有三轴全姿态物理平台、捷联姿态算法和系统装机自标定等特点。针对以上特点,为提高其导航定位精度,在混合式惯导系统框架角约束方程的基础上,利用姿态四元数代替欧拉角描述混合式惯导系统中三轴物理平台的转动,建立了一种混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型对其进行误差系数标定。针对该模型的特点,对传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行改进,提出了一种基于奇异值分解的四元数无迹卡尔曼滤波(SVD-QUKF)算法进行模型误差系数辨识。仿真和试验结果表明,基于SVD-QUKF算法,四元数连续自标定模型能够以低于1%的相对误差标定出混合式惯导系统所有的误差系数,在标定精度和计算速度上相比基于传统UKF算法的框架角自标定模型都具有一定优势。

阵列互耦误差FIR校正滤波器设计与FPGA实现

针对传统型FIR滤波器在高阶条件下运算速度变慢与耗费资源增多这一问题,提出一种基于分段卷积的高速高阶FIR滤波器设计方法,通过在频域并行处理的方式实现了数据的快速处理。首先,确定滤波器的设计阶数M并将其作为基准序列长度,对输入的数字信号进行M周期延时;然后,将原序列与延时序列分别作快速傅里叶变换(FFT);其次,将变换后的频域结果分别与滤波器相乘后作快速傅里叶逆变换(IFFT);最后,通过重叠保留的方法实现两路数据的拼接。理论分析与仿真测试表明,与基于查找表(LUT)的传统分布式方法相比,同等阶数下所提方法的寄存器资源节省了30%以上。在此基础上利用实验平台的实测数据进行验证,结果表明,与互耦误差校正前相比,校正后的幅度失配均方根小于1dB,相位失配均方根小于0.1rad,实验数据充分展示了该方法对互耦误差校正的有效性。

六自由度机械臂建模与工作空间分析

在危险环境条件下,为确保人员安全,考虑使用机械臂代替人类的工作,针对以上需求设计一种六自由度机械臂。根据D-H多体运动学建模方法,分析建立机械臂各关节坐标系并确定连杆参数,建立机械臂的运动学模型;通过齐次变换推导末端执行器的姿态和位置,通过仿真和数学计算结果比较证明建模的准确性。根据关节空间到工作空间的映射关系,采用蒙特卡洛法分析、求解机械臂的工作空间,在MATLAB中描绘出工作空间的三维云图。为后续的机器人轨迹规划、运动控制和参数优化提供参考。

基于随机退化建模的共载系统寿命预测方法

针对共载系统在部件服从退化失效情况下的系统寿命预测问题,在首达时间的意义下,提出了一种基于随机退化建模的共载系统寿命预测方法。采用Wiener过程对部件退化的各个阶段进行建模,并将模型中退化速率分为固有退化速率和载荷影响两部分,给出了相应的参数估计方法。而后将系统寿命分布推导看作其反问题,通过研究系统中各部件逐一失效下的系统可靠性以推导出系统的寿命分布,同时推导了相应的剩余寿命预测方法。在部件可靠性计算时,不同于传统的将有部件失效后,新的退化阶段初值用其均值代替的方法,而是考虑了此初值在首达时间意义下的概率分布,使得部件的可靠性更符合实际。最后通过数值例子和实例研究验证了所提参数估计和寿命预测方法的有效性。

基于改进小波变换的海上目标检测

为提高弹道导弹打击舰船的命中精度,研究分析弹载合成孔径雷达的海上目标检测具有重大意义。针对基于传统小波变换的检测算法在相干噪声下难以快速实现目标检测的问题,提出基于改进小波变换的检测模型。首先,利用方向可调的小波函数改进传统小波变换,在提高检测精度的情况下,可避免进行非极大值抑制;其次,重点针对方向小波变换运算复杂的问题,从算法原理和实际应用两方面着手,分别构造可变方向角和掩模矩阵,减少了运算量;然后,在此基础上利用高低帽滤波和闭运算的组合处理,增强边缘区分度,即可通过二值化处理完成目标检测;最后,以舰船的目标检测为例,从检测精度和运算时间两方面验证改进模型的有效性。

基于相关比幅测向的圆阵干涉仪解模糊算法

针对比幅测向精度较低而干涉仪测向相位易模糊这一问题,提出了一种基于多波束比幅测向的圆阵相关干涉仪解模糊改进算法,实现对小型无人机方位的快速估计。首先,根据目标无人机的图传信号特征值建立离线数据库,利用改进的多波束相关比幅法对无人机来波方向进行粗略测量,通过二次插值法对“栅栏效应”造成的估计偏差进行一定修正;然后,将修正后的角度测量值对干涉仪实测相位差进行解模糊;最后,利用无模糊的相位差通过相关运算实现来波方向的精确估计。该算法将相关运算运用在比幅测向中,有效提高了干涉仪解模糊概率。与传统的比幅测向法和干涉仪测向法相比,该算法只需3组天线就能完成测向功能,其测向精度提高至2°以内,并且该算法对天线一致性要求低,实时性高,可实际应用于圆形阵列测向体制,实现对无人机的快速测向。

光学图像伪装效果评估研究现状及关键问题

基于光学图像分析的目标伪装效果评估对于提高现役主战装备在战场上的生存能力有重要的指导意义,是军事国防领域中研究的热点问题之一。为了给目标探测与识别、伪装方案设计等相关领域研究学者提供参考,对传统光学伪装效果评估模型、神经网络评估模型、基于人眼视觉注意机制模型以及多属性决策模型进行了介绍,阐述了目前国内外典型评估方法的基本思路及应用,分析了不同模型的特点和不足以及光学伪装效果评估面临的问题。在此基础上,指出模型训练样本的获取和模型参数的自适应性以及运动目标伪装评估的时效性是未来伪装效果评估的研究重点。

动态场景下一种鲁棒的立体视觉里程计算法

针对传统视觉里程计算法在动态场景下对相机位姿估计鲁棒性和精确性不高的问题,基于场景流及静态点相对空间距离不变原理,提出一种动态场景下鲁棒的立体视觉里程计算法。该算法首先利用相机初始位姿估计,计算相邻帧之间匹配点对的场景流,进而建立高斯混合模型,并对场景中动、静物体的特征点进行初步分离;然后利用静态点空间相对距离不变的原理和匹配虚拟地图点集的方法进一步分离动、静物体上的特征点;最后,生成由静态特征点对应地图点构成的局部地图,并考虑虚拟地图点集的匹配情况,最小化重投影误差,以得到精确的相机位姿估计。对TUM数据集以及实际场景进行实验,结果表明提出的算法在动态场景下能够鲁棒地估计出高精度的相机位姿。

压电阻抗法表征固体推进剂老化的研究

为了更好地得到压电阻抗法(EMI, Electro-mechanical impedance)监测固体推进剂老化规律并从物理特性上对其科学性、可靠性及有效性进行验证,采用理论推导分析方法将压电阻抗电学性能参数与动态力学性能参数进行联系;对热老化HTPB推进剂进行EMI试验及动态热机械分析(DMA,Dynamic thermomechanical analysis)测试,并根据结果分析进行验证。结果表明:压电阻抗电学性能与动态力学性能能够通过动态模量与导纳之间的关系以及电压电流滞后角与力学损耗角之间的关系进行联系;热老化HTPB推进剂在不同测试频率下力学损耗因子tanδ温度谱峰值随老化的变化规律一致,均随热老化时间的延长而降低;电压电流滞后角正切值tanβ能够很好反映HTPB推进剂的老化,共振频率处的滞后角正切值tanβ随热老化时间的延长而降低,并且与损耗因子tanδ峰值呈现出明显的线性关系。

基于改进wk算法的弹载SAR斜视成像

为提高弹载导引头成像精度,研究分析大斜视成像具有重大意义。针对传统wk算法在构造Stolt映射关系时未考虑等效速度变化以及进行方位校正时运算复杂等问题,提出基于改进wk算法的弹载合成孔径雷达斜视成像模型。首先,详细推导基于Stolt插值的wk算法,辨析在成像参数、多普勒中心校正和统一相位补偿等三个环节中易存在的混淆,为算法改进提供严谨模型。然后,针对非参考点目标的等效速度随着距离向不断变化,构造新的Stolt映射关系减小残余相位误差。在此基础上,针对较难精确实现多个点目标的方位位置校正函数,通过引入参考目标点构造近似校正函数,避免进行复杂的二维插值或坐标转换。最后,以大斜视成像为例,对多个点目标进行仿真,验证该算法的有效性。

基于改进非线性趋近律的桥式起重机滑模控制

针对二维定绳长欠驱动桥式起重机系统的定位与防摆问题,提出了一种基于趋近律的滑模控制方法。通过采用分层滑模控制,对起重机的两个子系统分别设计滑模面,并求取等效控制量;之后组合成第二级滑模面,将非线性趋近律引入控制系统并求取切换控制量,最终得到系统控制输入量。通过仿真实验研究,证明了设计的控制方法的可行性与有效性。