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1. 无人机集群社团网络弹性重构研究
袁国栋, 何明, 韩伟, 禹明刚, 成铭洋
现代防御技术    2023, 51 (5): 50-58.   DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2023.05.007
摘要110)   HTML6)    PDF (1672KB)(110)   

无人机集群作战是未来战争的新型作战样式。无人机集群网络弹性重构能力,是评价无人机集群体系作战效能的关键指标。剖析了无人机集群网络弹性重构机理;设计了无人机集群社团网络模型,提升了网络连通性;针对无人机集群遭受恶意攻击网络性能急剧下降的情况,提出了信息网络交互能力最低阈值,并优化了集群网络性能失能阶段的弹性评估方法;最后,通过仿真建模对比分析,不同规模下网络的平均最短路径、信息交互能力、网络聚类系数等参数,在集群网络遭受多种类、多规模的毁伤下进行重构,评估对网络弹性的影响。实验结果表明,建立的模型具备更高的弹性。研究成果可提升无人机集群应对复杂扰动的能力,为无人机集群的多任务规划提供理论指导。

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2. 基于多分支上下文融合的空对地目标检测算法
何明, 朱梓涵, 翟绪龙, 翟政, 郝程鹏
现代防御技术    2023, 51 (3): 91-98.   DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2023.03.011
摘要1253)   HTML49)    PDF (2015KB)(176)   

无人机的智能应用是当下研究的热点,为实现高效实时的无人机对地目标检测,提出了一种应用于边缘设备的轻量级空对地目标检测算法MBCF-YOLO。引入深度可分离卷积,优化原有的骨干网络。在颈部网络中添加嵌入循环注意力机制的小目标检测分支,提高对小微目标的检测精度和特征融合的能力。将焦点损失函数与损失秩挖掘结合,改进原有的损失函数,以改善空对地数据集的数据失衡问题。对该算法模型进行了多组对照实验以及实机应用,结果表明,与当前其他算法相比,MBCF-YOLO算法在VisDrone2021数据集上的准确性和延迟之间实现了更好的平衡。

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3. 机载火控雷达典型空-空工作模式浅析
唐玉文, 何明浩, 韩俊, 张小涵
现代防御技术    2018, 46 (6): 87-93.   DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.06.014
摘要358)      PDF (1038KB)(1230)   
针对机载火控雷达空-空工作模式多且复杂的现状。区分搜索、跟踪和复合3种类型, 着重从战术用途、信号特征和扫描规律3个方面对边扫描边跟踪等6种典型空-空工作模式进行了研究。通过分析、总结、对比梳理了各个模式的典型特征, 论证了工作模式识别的可行性, 提出了识别思路。
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