摘要：针对高超声速滑翔飞行器因其强机动性、高灵活性,轨迹难以预测的问题,提出一种基于贝叶斯推断的高超声速滑翔飞行器轨迹预测方法.首先,根据高超声速滑翔飞行器攻击某目标的意图信息和战场态势信息,设计意图代价函数量化其攻击意图;然后,采用贝叶斯推断迭代递推目标的机动模式和运动状态;最后,利用蒙特卡洛序贯滤波方法计算目标状态分布进而预测其轨迹.仿真实验结果表明:所提出方法能够有效预测高超声速滑翔飞行器的轨迹,当有多个目标时能够给出各目标被攻击的概率,为防御方提供决策参考.

摘要：近年来,我国的各行各业建设迅速,筑市场竞争愈加激烈,只有确保地基基础施工质量达标,才可避免影响上部结构施工建设,基于此,本文对房建桩基设计的主要内容、房屋房建地基处理施工的特点以及房建施工地基处理技术进行了分析。

摘要：当前针对数字式仪表检测算法在边缘设备具有实时性差、泛化性差的问题,对此提出一种采用ID-YOLO(instrument detection-you only look once)模型的变电站数字仪表检测识别方法。所提算法以YOLOv5模型为基础,首先设计轻量骨干网络(light weight-YOLO, LW-YOLO)提取图像特征,降低网络参数,提高检测实时性;然后设计了一种双级路由注意力模块(bi-level routing attention moudle, BRAM),提高网络对小数点的检测精度以及网络的鲁棒性和泛化性;最后,引入损失函数α-IoU,通过设定不同的可调节参数α数值得到更准确的真实框与预测框的交并比计算,可以提高模型的检测精度。结果表明:相比于其他基于深度学习的数字仪表检测识别方法,所提方法在不同显示方式的数字仪表识别任务上具有更好的准确性和泛化性,而且可以在检测准确率领先的情况下,将模型在边缘设备上的检测速度从6.87帧/s提升至8.77帧/s,其实时性和检测精度均能够满足实际变电站智能数据采集、检测识别的工程需要。

摘要：在某些危险环境下需要拖车实施救援时,救援人员难以靠近,救援人员可以通过遥控操作拖车杠来完成拖车钩的挂装。针对被救援车辆拖车钩的检测与定位问题,提出了一种拖车钩检测与定位方法ECSA-YOLOv5,首先改进YOLOv5算法,设计了高效注意力模块ECSA,将其替换掉空间金字塔池化模块上一层的模块,并增加一个大小为160×160的小目标检测层,能够更准确的获得拖车钩在图像中的像素坐标;通过在SGBM立体匹配算法预处理阶段加入引导滤波、后处理阶段引入加权最小二乘法WLS滤波与异常值处理,从而获得更优化的视差图,得到更为准确的目标深度信息,提高拖车钩位置信息计算的精确度。基于JetsonAgxXavier开发板进行了实验验证,实验结果表明,ECSA-YOLOv5模型较YOLOv5s模型AP值提升了5.8%,达到了99.0%,平均实时检测帧率为14fps,定位测距在3m内时,误差在3.5%以下,能够满足拖车钩的检测与定位的准确性和实时性的要求。

摘要：针对北京三号A/B卫星高速数据处理和传输需求,采用全路由总线互联架构,全新设计了第五代数传基带处理设备智能处理器,给出了相关功能、指标和特点;重点介绍了智能处理器中软件定义功能的高性能异构计算单元、高性能遥感影像在轨处理技术、数传任务自主管理技术等在轨处理关键技术;最后,给出了智能处理器试验验证和应用情况,其具备硬件平台通用、软件定义功能,大幅提升了常规数传能力,创新实践了多种智能数传功能,通过北京三号A/B卫星成功在轨验证及应用,智能处理器可作为成熟产品应用于后续空间高速数传任务。

摘要：随着生活节奏的加快,办公室成为人们工作的主要环境,而办公场景的复杂多变,工位通道狭窄则成为了货物运输的主要障碍,因此,实验设计一款货物搬运智能车。智能车系统由电源装置、摄像模块,承载车架,核心控制、驱动模块和动力装置够成。智能车利用雷达采集地图数据,核心模块对地图数据进行办公场景建模,根据需求进行路径规划,进而驱动智能车行驶,从而达到封闭场景运输货物的目的。

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