基于共生理论的复杂作战系统建模与分析

随着作战系统不断向集群化、协同化、无人化和智能化方向发展,传统的作战系统建模方法无法体现作战系统的复杂性与智能性。借鉴生物共生理论对复杂作战系统进行建模与分析,将复杂作战系统根据作战任务细化为各作战子系统,分析子系统中的作战单元、交互模式和作战环境,针对作战单元之间的协同交互关系建立数学模型,最终建立复杂作战系统的共生模型;利用共生原理与共生分析方法实现针对复杂作战系统协同效能、稳定性和均衡性以及演进方向的量化分析,构建基于共生理论的复杂作战系统建模与分析框架,为复杂作战系统的建模与分析提供一种新的理论和方法。

基于UWB的无人机自主导航系统设计

针对卫星拒止环境下的无人机导航,提出一种基于超宽带(Ultra Wide-Band,UWB)技术的局部定位系统,实现无人机定位与导航。首先利用UWB技术实现测距,进而解算无人机在局部坐标系下的三维坐标,然后基于扩展卡尔曼滤波(EKF)融合多传感器数据以提高无人机的定位精度。基于开源飞控Pixhawk搭建了无人机飞行验证平台,将UWB定位系统数据与飞控传感器数据融合,对无人机在局部坐标系下的自主飞行进行了仿真。最后通过实验验证了基于UWB的多传感器数据融合导航在无人机自主导航控制上的可行性,实现了无人机在地面平台上的自主起降、对地目标伴飞等飞行导航任务。

甜菜夜蛾黄素单加氧酶的原核表达及其对杀虫剂的代谢作用

[目的]采用原核表达技术对甜菜夜蛾的黄素单加氧酶(FMO)进行体外表达,获得具有活性的FMO酶,在此基础上开展对杀虫剂的代谢功能研究。[方法]通过将甜菜夜蛾FMO基因的开放阅读框构建到pET32a原核表达载体中,在大肠杆菌中表达目的蛋白,利用该载体的His标签使用镍柱对表达蛋白进行纯化,再通过咪唑梯度洗脱得到纯化的重组FMO酶蛋白。采用还原型辅酶Ⅱ(NADPH)法测定FMO酶的活性以及对杀虫剂的氧化活性,并用HPLC法分析FMO酶催化杀虫剂降解的能力,最后用液质联用技术鉴定代谢产物。[结果]通过原核表达技术成功得到可溶性的SeFMO2与SeFMO3酶,这2种酶对FMO的模式底物甲巯咪唑与苄达明均具有氧化活性,SeFMO2与SeFMO3对甲巯咪唑S-氧化的代谢动力学参数Km值分别为37.59与3.00μmol·L^-1,对苄达明N-氧化的Km值分别为165.98与17.71μmol·L^-1。对模式底物的S-氧化活性与N-氧化活性均是SeFMO3高于SeFMO2,2种酶的S-氧化活性均高于N-氧化活性。SeFMO2和SeFMO3对毒死蜱、硫双威以及溴虫腈具有一定的代谢活性,HPLC分析表明这2种FMO酶均能催化这3种杀虫剂的氧化降解,SeFMO2对毒死蜱、溴虫腈和硫双威的降解率依次是11.8%、11.5%和27.8%,SeFMO3对它们的降解率分别是28.8%、23.1%和30.2%,其中对硫双威的降解作用较强。对硫双威代谢产物的鉴定表明:FMO主要催化硫双威的硫醚氧化,形成硫双威的砜化合物。[结论]甜菜夜蛾黄素单加氧酶对外源物具有S-氧化活性与N-氧化活性,对某些杀虫剂具有氧化代谢能力,是昆虫的重要解毒酶系之一。

An Improved Gaussian Particle Filter Algorithm Using KLD-Sampling

To adjust the samples of filtering adaptively,an improved Gaussian particle filter algorithm based on Kullback-Leibler divergence(KLD)-sampling(KLGPF)is proposed in this paper.During the process of sampling,the algorithm calculates the KLD to adjust the size of the particle set between the discrete probability density function of particles and the true posterior probability density function.KLGPF has significant effect when the noise obeys Gaussian distribution and the statistical characteristics of noise change abruptly.Simulation results show that KLGPF could maintain a good estimation effect when the noise statistics changes abruptly.Compared with the particle filter algorithm using KLD-sampling(KLPF),the speed of KLGPF increases by 28%under the same conditions.

基于嵌入式平台的航拍目标智能识别

基于多旋翼无人机实现目标识别具有成本低、灵活性高的优点,能够对近地低空目标进行高强度监测,在国防军事领域和民用领域具有巨大的应用前景;但无人机机载计算机常使用功耗小、重量轻、可靠性高的嵌入式设备,该类设备算力有限,难以实时运行现有深度学习目标识别算法,因此研究深度学习航拍小目标识别技术在嵌入式设备中实时运行有重要意义;基于YOLOv4设计了适用于无人机俯视小目标的轻量化网络,并基于BN层γ系数对网络进行剪枝,采用了TensorRT对算法进行硬件加速;同时,制作了小型军用目标数据集,基于该数据集,在机载嵌入式运算平台上对原始YOLOv4算法和改进的算法分别进行了测试,改进算法与原YOLOv4相比,准确率提升了2.3%,速度提升了3.3倍。

华麦1028小麦品种品质及加工适宜性研究

本试验以2019—2020年度江苏淮南麦区生产的华麦1028为对象,采用热机械学特性分析、面团糊化特性分析等方法研究该品种的品质和加工适宜性。结果表明,华麦1028小麦硬度指数范围为55%~58%,粗蛋白含量为13.05%~14.42%,沉淀值为26.0~27.5mL,湿面筋含量为31.3%~40.5%,吸水率为58.2%~63.6%,形成时间为1.2~4.7min,稳定时间为3.2~7.6min,最大拉伸阻力为286~664BU,拉伸面积为65~97cm^(2)。华麦1028糊化特性参数变化范围分别为峰值黏度2501~2902cP、谷值黏度1560~1692 cP、崩解值896~1334cP、最终黏度3015~3288cP、峰值时间5.87~6.07min,糊化温度86.35~87.25℃。面包评分61.8~79.1分,与延伸性和面包体积呈极显著正相关(P<0.01),与拉伸面积和湿面筋含量呈显著正相关(P<0.05);面条评分72.0~92.5分,与粗蛋白含量和面条色泽呈极显著正相关(P<0.01),与湿面筋含量、面筋指数和延伸性呈极显著负相关(P<0.01)。整体上看,华麦1028是一个适合加工面条等蒸煮类食品的优质中筋小麦品种。