摘要：论文重点考虑近贴聚焦式像管结构的ICCD图像传感器,利用OSG渲染引擎设计了一套完整的微光视景仿真系统,支持实时并大量地生成多条件任意视角下逼真的微光影像,已基本达到国外成熟商业软件的要求。针对微光系统易受干扰的问题,论文模拟出场景依次叠加传感器调制传递效应、噪声因子和强光干扰后的成像效果,引入了图像的灰度均值、均方误差、信噪比、相关度等指标,完成对ICCD夜视系统抗干扰特性的定量评价。

摘要：针对具有攻击时间约束的导弹末制导问题,设计了一种基于滑模方法与新型跟踪微分器的制导律.首先,给出了导弹-目标相对运动模型,在此基础上根据已飞行时间加剩余飞行时间等于期望攻击时间的思想选取滑模变量,滑模变量收敛后,可以满足攻击时间约束;然后,设计滑模制导律保证滑模变量的收敛性,并对制导律的奇异性进行了分析;为了获得视线角速率,提出了一种基于反双曲正弦函数的新型跟踪微分器;最后,在数值仿真中使用该制导律对导弹进行控制.仿真结果证明该制导律能够使制导过程满足攻击时间的要求.

摘要：目的遥感图像中的舰船目标细粒度检测与识别在港口海域监视以及情报搜集等应用中有很高的实际应用价值,但遥感图像中不同种类的舰船目标整体颜色、形状与纹理特征相近,分辨力不足,导致舰船细粒度识别困难。针对该问题,提出了一种端到端的基于关键子区域特征的舰船细粒度检测与识别方法。方法为了获得更适于目标细粒度识别的特征,提出多层次特征融合识别网络,按照整体、局部子区域两个层次从检测网络得到的候选目标区域中提取特征。然后结合候选目标中所有子区域的信息计算每个子区域的判别性显著度,对含有判别性组件的关键子区域进行挖掘。最后基于判别性显著度将子区域特征与整体特征进行自适应融合,形成表征能力更强的特征,对舰船目标进行细粒度识别。整个检测与识别网络采用端到端一体化设计,所有候选目标特征提取过程只需要经过一次骨干网络的计算,提高了计算效率。结果在公开的带有细粒度类别标签的HRSC2016(high resolution ship collection)数据集L3任务上,本文方法平均准确率为77.3%,相较于不采用多层次特征融合识别网络提升了6.3%;在自建的包含45类舰船目标的FGSAID(fine-grained ships in aerial images dataset)数据集上,本文方法平均准确率为71.5%。结论本文方法有效挖掘并融合了含有判别性组件的子区域的特征,解决了目标整体特征分辨力不足导致的细粒度目标识别困难问题,相较于现有的遥感图像舰船目标检测与识别算法准确性有明显提升。