電光與控制最新期刊目錄

基于Transformer異源匹配的無人機地理定位方法————作者：褚金奎;宋濤;張鐘元;

摘要：隨著無人機技術在近地遙感、裝備運輸等工程領域中的廣泛應用，無人機自主定位導航技術逐漸成為研究的重點；針對GNSS拒止條件，根據低空環境無人機地理定位的需求，本文提出了一種基于Transformer異源匹配的無人機地理定位方法；對于無人機初始位置檢索任務，該方法實現了一種基于K倍擴充的檢索匹配算法，能夠使無人機檢索到當前環境初始位置，同時提高了無人機初始位置檢索的速度；實驗結果表明：在無人機150m...

一種改進U-Net的ARSI目標檢測方法————作者：張善文;邵彧;

摘要：航空遙感圖像（ARSI）目標檢測在國防和民用的很多領域具有重要的應用價值。針對現有ARSI目標檢測方法中存在的形態特征提取不充分、目標區域檢測不完整、背景混淆等問題，提出一種基于改進U-Net（MU-Net）的ARSI目標檢測方法。該方法在U-Net中引入了多尺度空洞卷積模塊Inception、語義增強模塊Transformer和注意力門控模塊，旨在提取局部與全局多尺度分類特征。主要過程包括：利用...

基于粒子群優化的非線性系統魯棒合作控制————作者：吳球業;張勇威;張順超;

摘要：針對帶有不確定項和部分輸入受限的非線性系統多玩家合作博弈問題，設計了基于粒子群優化神經網絡的事件觸發魯棒合作控制方法。首先，設計改進的值函數，將帶有輸入受限的魯棒控制問題轉化為針對標稱系統的合作博弈問題。通過引入近似動態規劃方法，利用粒子群優化的評判神經網絡求解哈密爾頓-雅可比-貝爾曼方程，釋放可行初始權重的條件。然后，設計事件觸發條件以減少控制策略的更新頻率，從而節省計算資源。此外，通過李雅普諾...

基于改進YOLOv8n的水下目標檢測算法————作者：李然;梁秀滿;劉振東;于海峰;賈梓涵;

摘要：針對傳統目標檢測方法在對水下目標檢測時存在參數過多、推理速度慢、檢測精度低等問題，提出了一種基于改進YOLOv8n的水下目標檢測算法。首先，使用Ghost模塊重新設計C2f模塊，以減少算法的參數量和計算復雜度；其次，在YOLOv8n算法中引入了TA模塊來提高特征提取能力，并優化了YOLOv8n的檢測頭結構，增加了小目標檢測層(P6)，有效結合不同尺度的特征信息，保留更詳細的目標特征信息，提高了小目...

基于引誘策略的群機器人協作圍捕方法————作者：吳永曉;徐望寶;

摘要：在群機器人協作圍捕入侵者問題中，研究入侵者也可驅趕圍捕者的文獻很少，但在現實世界中卻常可看到入侵者驅趕甚至攻擊圍捕者，如落單的獅子有可能攻擊狼群。針對入侵者在威脅較小時也會驅趕圍捕者的情況提出了一種基于引誘策略的協作圍捕方法。首先設計了入侵者的個體模型及驅趕圍捕者的規則。然后圍捕者根據探測及通訊所獲得的信息確定圍捕目標及自身身份。將圍捕機器人分為引誘者、伏擊者、一般圍捕者和合圍者，其中引誘者負責發...

YOLO-DAP：一種改進YOLOv8的反無人機目標檢測算法————作者：矯立浩;程換新;

摘要：針對傳統的反無人機檢測方法經常會出現漏檢、誤檢和檢測精度低等問題，本文提出了一種改進YOLOv8的反無人機目標檢測算法——YOLO-DAP。首先，剔除大目標檢測層(P5)并將大小為80×80、40×40、20×20的探測頭分別替換成160×160、80×80、40×40的新型探測頭，以提高網絡對小目標的檢測精度；其次，引入可擴張殘差注意力模塊DWR改進C2f中的Bottleneck塊，提升網絡的特...

并行降噪自編碼器信號分選方法————作者：魏銘楓;唐路;于子川;王開;

摘要：電子對抗領域的信號分選任務中，為解決基于PRI的傳統方法在復雜環境中分選困難的問題，提出一種基于并行降噪自編碼器的輻射源分選方法。該方法實現對TOA序列的二進制化預處理，構建并行降噪自編碼器模型，實現對混疊信號中多種類型的同步分選。實驗結果表明，在高誤差影響下本方法能保持較高的精確性和較好的魯棒性。與傳統算法相比，本方法提高了分選精度，當脈沖丟失率達到50%時，本文算法的精度仍能保持在90%以上

基于改進PPO算法的無人機航路規劃————作者：姜智中;賀建良;

摘要：為提升無人機執行的可靠性，需要根據地形及敵方威脅規劃出光滑連續的航路，并確保無人機在沿航路飛行過程中滿足飛行性能約束。針對飛行性能約束下，無人機連續航路規劃問題，本文基于深度強化學習方法建立規劃模型，在標準PPO算法的基礎上，引入門控循環單元（GRU）進行改進，實現了滿足約束條件和平滑要求的無人機航路規劃，通過仿真驗證，證明了方法的有效性

基于深度學習特征匹配的無人機景象匹配導航————作者：陳明強;張勇;劉俊杰;周子楊;

摘要：無人機景象匹配導航作為一種無源導航而被廣泛研究。其中，特征點提取與匹配是無人機景象匹配導航的重要組成部分，傳統特征點提取與匹配算法沒有將結果進行全局負反饋，導致在異源圖像特征匹配中精度較低。針對傳統算法所存在的問題，提出了一種基于深度神經網絡特征匹配的無人機景象匹配導航算法，該算法通過引入并改進深度神經網絡SuperPoint和LightGlue算法，進行特征點提取以及特征匹配，提升了特征匹配的準...

BPLF-VINS:基于點線特征融合的視覺慣性里程計算法————作者：張若天;趙旭;趙輝;李連鵬;

摘要：即時定位與建圖(SLAM)是當今機器人、無人駕駛等領域的重要研究方向之一。針對目前單目視覺里程計技術在外界環境特征點較少的弱特征環境下，出現無法提取足夠特征點的情況，以目前主流的算法VINS-Mono為基本框架，改進出一種點線特征融合算法BPLF-VINS。該算法根據外界環境的不同采用一種自適應點線特征提取策略，可最大限度地發揮出線特征的作用，避免系統資源浪費；提出的線段抑制策略可保證線特征的質量...

面向近岸復雜場景的SAR圖像艦船檢測————作者：王筱怡;劉霖;肖嘉榮;劉翔;

摘要：針對合成孔徑雷達(SAR)圖像中近岸艦船目標檢測容易受到雜波干擾，導致其檢測率低、虛警率高等問題，提出一種面向近岸復雜場景的SAR圖像艦船檢測算法，該算法基于YOLOv8n,通過設計C2f-EMBC和BasicStage增強特征提取網絡對目標的特征提取能力，捕獲船艦的幾何特征信息，使網絡更加注重細節特征；同時，提出了快速全局感受野的空間金字塔(GRF-SPPF)算法，將特征層的重要信息與全局感受野...

基于采樣率優化和描述符提取改進的點云配準方法————作者：武夢龍;牟鵬;冉承平;趙顯宇;

摘要：針對激光雷達掃描獲取的點云在數據配準環節面臨的配準效率低、易產生誤匹配、復雜點云處理困難的問題，提出了一種基于采樣率優化和描述符提取改進的點云配準方法。首先，根據采樣率對關鍵點提取的影響尋找點云精簡的最佳采樣率，改進體素濾波方法實現采樣率尋優降采樣，保證配準精度的同時實現數據精簡；其次，考慮到對全局數據構建描述符來進行對應點匹配的低效，利用關鍵點提取策略實現描述符的精簡化構建，提高對應點匹配效率；...

征稿啟事

摘要：<正>啟動創新探索前沿《電光與控制》為中文核心期刊、中國科技核心期刊,是以航空火力與指揮控制技術為報道核心的綜合性學術刊物,涉及航空電子系統與技術、火力與指揮控制系統理論與技術、光電顯示技術、智能控制、雷達、激光與紅外技術、圖像處理、仿真技術等學科領域,致力于推動上述領域前沿研究與工程應用。投稿要求1.總體要求稿件必須為原創,要求論點鮮明、論據可靠、數據準確、富于創造性和學術性、文字精練。全文一般...

基于圖像化時序數據的飛機機動動作識別————作者：彭天昊;吳達;

摘要：隨著信息技術及人工智能在空戰領域的快速應用，飛機機動識別技術迅速發展。目前，基于循環神經網絡(RNN， Recurrent Neural Network)的時序分類模型已廣泛用于飛機機動識別，而擅長圖像分類的卷積神經網絡(CNN， Convolutional Neural Network)卻較少應用。因此，本文提出一種基于圖像化時序數據的飛機機動動作識別方法，首先基于一種相關性標準對數據特征的重要...

基于多電平逆變的信號發生電路————作者：邵蘇北;洪峰;劉云祥;紀蔣洵;

摘要：通信系統及音頻系統作為航空器的重要系統，對該系統檢測時，需對其輸入信號進行電壓偏移以滿足特殊場景的測試需求，故文中通過改進D類功率放大器，提出了一種基于多電平逆變的信號發生電路。文中具體分析了該新型拓撲的結構及工作模態，說明了直流偏置、頻率及幅度可調的可行性。針對該拓撲提出了不同的控制方式，并具體闡釋了三電平SPWM調制方式、五電平SPWM調制方式的實現方法。通過PSIM仿真驗證了控制策略與理論分...

基于無向隨機探索蜣螂算法的無人機航跡規劃————作者：陳海洋;張江祺;溫仕琪;吝紅凱;

摘要：針對戰場環境下群智能算法在求解無人機(UAV)航跡規劃過程中存在路徑搜索能力不足，易陷入局部最優等問題，提出了一種基于無向隨機探索蜣螂搜索算法(UR-DBO)的無人機低空突防的航跡規劃方法。首先建立相關的地形模型以及威脅源模型；其次，在蜣螂算法中引入Piecewise混沌映射初始化種群，增加算法的種群多樣性；接著，提出無向隨機探索機制，該機制旨在彌補蜣螂算法中滾球蜣螂探索不全面的缺陷，提高算法的全...

基于改進殘差神經網絡的無人機射頻信號識別————作者：邊芮琪;高振斌;晏行偉;孫麗婷;

摘要：為了更準確地檢測和識別黑飛無人機，需要在低信噪比(SNR)條件下對無人機射頻信號進行檢測和識別。本文針對無人機射頻信號在低信噪比下的識別問題，提出了一種基于時頻圖的識別方法。首先，使用短時傅里葉變換將無人機信號轉化為二維時頻圖像，作為神經網絡的輸入；然后搭建改進的ResNet18網絡，引入了通道注意力機制和空間注意力機制，并且采用了正則化策略和自適應調整策略，提高在低信噪比下無人機射頻信號的識別準...

基于DoDAF的艦船編隊維修保障體系建模及效能評估————作者：熊芝;常露可;聶磊;楊建軍;劉佳;賈小東;王林琳;

摘要：針對艦船編隊維修保障體系建設實施不足、缺乏有效效能評估手段的問題，本文首先基于DoDAF框架構建了“任務-組織-能力-資源”映射模型，通過全景、作戰及能力視圖的描述，實現了艦船編隊維修保障體系結構建模。其次建立了包含可用度、可信度、固有能力和資源因素的效能評估指標體系，通過專家打分和層次分析法構建了資源因素F的計算方法，量化了資源因素F對體系效能評估的影響。最后通過實例計算驗證了資源因素F對維修保...

RSD-YOLO:基于深度學習的水下目標檢測算法————作者：張繼杰;徐明;

摘要：針對水下圖像檢測中的復雜場景和有限的特征提取能力，由于存在誤檢和漏檢等問題，提出了RSD-YOLO檢測算法。首先，設計了R-C2f和RE-C2f模塊，以適應復雜的水下環境；其次，改進了YOLOv8s的PAN-FPN多尺度特征融合結構為FPN-SL，減輕了模型重量并提升了水下目標識別能力；最后，引入Inner-CIoU損失函數，動態調整輔助邊界框的尺度，增強模型對目標遮擋和尺寸變化的敏感性，從而提高...

MLEC-YOLO：強化低頻特征的夜間軍事目標檢測網絡————作者：袁一東;李志剛;張燦;李瑩琦;

摘要：針對夜間軍事目標在低光和煙霧遮擋下檢測性能不佳的問題，提出了MLEC-YOLO專用于夜間軍事目標檢測。首先，構建強化低頻特征提取網絡作為骨干網絡，通過結合多尺度低頻特征提取模塊與動態的特征融合模塊，分別進行多尺度低頻特征的提取以及感知關鍵特征。其次，在頸部網絡設計了深度路徑聚合網絡，以增強來自骨干網絡的特征表達。最后，采用四種不同分辨率的解耦頭，以適應不同大小的夜間場景的軍事目標。在自建數據集(N...

　　電光與控制來自網友的投稿評論：

• zhaohhhh

  投稿到通知結果，差不多一個月，最后還是被拒了，原因是有創新點，但是還需要修改文章，給出來一些建議，然后就是說他們期刊近期接受了很多小目標檢測的文章，所以建議我投其他期刊。他們有一個群，可以在群里直接聯系老師查看進度

  2023-06-05 09:56

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