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基于分层贝叶斯模型的不确定性量化空中目标识别方法
1
作者 马永林 李浩 +2 位作者 熊伟 李灵芝 汤景棉 《空天防御》 2026年第1期20-27,共8页
针对复杂电磁环境下空中目标识别面临的先验知识碎片化和决策不确定性量化缺失问题,本文提出一种基于分层贝叶斯模型的识别框架。通过构建“测量噪声—个体特征—类别共性”3层层次结构,首次将目标雷达散射截面积(RCS)的类内物理差异性... 针对复杂电磁环境下空中目标识别面临的先验知识碎片化和决策不确定性量化缺失问题,本文提出一种基于分层贝叶斯模型的识别框架。通过构建“测量噪声—个体特征—类别共性”3层层次结构,首次将目标雷达散射截面积(RCS)的类内物理差异性与传感器随机噪声显式建模为概率分布;采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法实现后验推断,同步输出目标类别概率与置信区间。仿真结果表明:在信噪比(SNR)为5 dB的恶劣观测条件下,识别准确率达78%,较支持向量机(SVM)与朴素贝叶斯提升6%~10%;小样本场景(每类训练样本为5个)中,准确率优势扩大至约13%;95%置信区间覆盖率达88%以上,验证了不确定性量化的有效性。该方法为解决“小样本+高噪声”复杂战场环境下的稳健目标识别提供有效途径。 展开更多
关键词 目标识别 分层贝叶斯 不确定性量化 部分池化 马尔可夫链蒙特卡罗方法
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基于热平衡模型的某型装备轴温预测
2
作者 肖之元 林辉 李松 《航天控制》 2026年第1期41-45,共5页
车辆轮轴温度过高会导致一系列影响车辆行驶安全的问题,是评价特种车辆的环境适应性的重要指标。本文提出了一种基于热平衡模型的装备轴温预测方法,通过建立车辆轮轴的热量变化微分方程,使用采集的实验数据拟合方程中的参数并优化方程结... 车辆轮轴温度过高会导致一系列影响车辆行驶安全的问题,是评价特种车辆的环境适应性的重要指标。本文提出了一种基于热平衡模型的装备轴温预测方法,通过建立车辆轮轴的热量变化微分方程,使用采集的实验数据拟合方程中的参数并优化方程结构,实现了误差小于3℃的轮轴温度预测,解决了预测不同环境下特种车轴温变化情况的问题。 展开更多
关键词 热平衡方程 参数拟合 特种车 轮轴
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基于组合赋权-ITOPSIS-GRA的空战目标威胁评估方法
3
作者 徐晗 赵佳欢 +3 位作者 马善斌 欧阳毅 王壮 姜鸿儒 《空天防御》 2026年第1期115-122,131,共9页
在空战目标威胁评估问题中,现有评估方法难以给出准确的评估结果。针对以上局限性,本文聚焦多机集群对抗作战场景,提出一种基于组合赋权-ITOPSIS-GRA的空战目标威胁评估方法,以评估目标群的威胁度。首先,分别采用改进的基于指标相关性... 在空战目标威胁评估问题中,现有评估方法难以给出准确的评估结果。针对以上局限性,本文聚焦多机集群对抗作战场景,提出一种基于组合赋权-ITOPSIS-GRA的空战目标威胁评估方法,以评估目标群的威胁度。首先,分别采用改进的基于指标相关性和冲突性的客观赋权法(CRITIC)和序关系分析法(G1)确定威胁评估指标的客观权重和主观权重,并根据最小鉴别信息原理实现组合赋权,计算指标的综合权重;其次,将改进的优劣解距离法(ITOPSIS)和灰色关联分析(GRA)相融合,综合利用威胁指标与正负理想解之间的距离度量和灰色关联度,计算目标群的相对贴近度作为威胁评估结果;最后,设计典型仿真案例验证本文评估方法的有效性。仿真结果表明:本文基于组合赋权-ITOPSIS-GRA的威胁评估方法考虑的因素更加全面,能够得到更合理、更准确的评估结果。 展开更多
关键词 空战目标 威胁评估 多属性决策 组合赋权 优劣解距离法(TOPSIS) 灰色关联分析(GRA)
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基于测元加权的实时弹道滤波解算优化方法
4
作者 沈鹏飞 李琳琳 崔乐园 《航天技术与工程学报》 2026年第1期99-106,共8页
针对多测速体制中以大气折射修正残差为主的系统误差,提出观测值加权滤波的思路,即在无迹卡尔曼滤波(UKF)过程中,根据系统误差大小调整测元的权重,从而降低系统误差影响,提高弹道解算精度。此外,由于加权优化算法不需要对状态量进行扩... 针对多测速体制中以大气折射修正残差为主的系统误差,提出观测值加权滤波的思路,即在无迹卡尔曼滤波(UKF)过程中,根据系统误差大小调整测元的权重,从而降低系统误差影响,提高弹道解算精度。此外,由于加权优化算法不需要对状态量进行扩维建模,因此相较于扩维UKF滤波算法具有更强的稳定性以及计算实时性。最终将提出的加权UKF滤波优化算法与扩维UKF滤波算法、普通UKF滤波算法进行比对,通过实际数据和理论数据仿真验证了该方法可有效提升解算精度。 展开更多
关键词 测元加权 系统误差抑制 无迹卡尔曼滤波(UKF) 多测速 实时定轨
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基于窗口注意力机制的可见光-SAR跨模态目标匹配方法
5
作者 杨明慧 韦亚利 +1 位作者 卢俊言 李昕海 《空天防御》 2026年第1期73-79,共7页
针对可见光图像与合成孔径雷达(SAR)图像模态差异大、跨模态匹配技术不足导致遥感船舶跟踪场景中目标匹配效率与准确度欠佳的问题,本文提出基于窗口注意力机制的可见光-SAR跨模态目标匹配方法。该方法设计跨模态双分支嵌入模块分别处理... 针对可见光图像与合成孔径雷达(SAR)图像模态差异大、跨模态匹配技术不足导致遥感船舶跟踪场景中目标匹配效率与准确度欠佳的问题,本文提出基于窗口注意力机制的可见光-SAR跨模态目标匹配方法。该方法设计跨模态双分支嵌入模块分别处理2类图像,通过层次化窗口注意力机制提取模态无关特征;融合模态信息嵌入与船舶尺寸嵌入补充语义及物理属性信息,强化跨模态对齐特征的学习。实验结果表明:该方法在HOSS数据集上总体平均精度均值(mAP)达46.0%、Top-1准确率(R1)达60.8%、Top-5准确率(R5)达74.4%、Top-10准确率(R10)达79.5%;相较于当前最优的TransOSS模型,新模型R5、R10分别提升3.4%、1.1%;可见光到SAR及SAR到可见光方向匹配关键指标均呈显著优势。研究表明:该方法性能优于SOTA模型,可为海事搜救、航运监管等场景的持续船舶跟踪提供技术支持。 展开更多
关键词 可见光-合成孔径雷达(SAR) 窗口注意力 跨模态目标匹配 遥感图像处理 船舶跟踪
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基于条件扩散模型的HRRP数据增广
6
作者 苏亚霖 蒋国韬 +3 位作者 张涛 马进 魏飞鸣 郁文贤 《空天防御》 2026年第1期91-97,共7页
针对高分辨距离像(HRRP)样本不足与域间差异问题,本文提出一种基于条件扩散模型的HRRP数据增广方法。该方法在传统扩散模型基础上,引入方位角与俯仰角的角度调制机制,通过正余弦编码将角度信息映射至高维连续空间,并利用线性变换对类别... 针对高分辨距离像(HRRP)样本不足与域间差异问题,本文提出一种基于条件扩散模型的HRRP数据增广方法。该方法在传统扩散模型基础上,引入方位角与俯仰角的角度调制机制,通过正余弦编码将角度信息映射至高维连续空间,并利用线性变换对类别嵌入特征进行调制,以增强模型对角度与类别间依赖关系的建模能力;提出一种基于时间卷积网络(TCN)的一维Fréchet Inception Distance(FID)评价指标,用于量化生成HRRP数据与真实数据在分布层面的相似性。实验结果表明:所提方法生成的HRRP数据在一维FID指标上显著优于传统条件扩散模型;将生成数据用于扩充真实数据训练分类网络,每类目标识别准确率平均提升8.55个百分点,验证了其在HRRP数据增广中的有效性与实用性。 展开更多
关键词 高分辨率距离像 数据增广 扩散模型 条件生成 雷达目标自动识别
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基于自适应容错机制的遥测数据实时融合方法
7
作者 陈露露 王明贤 张杰 《兵工自动化》 北大核心 2026年第3期108-112,共5页
为适应遥测数据实时处理面临的复杂情况,提出基于自适应容错机制的遥测数据实时融合方法。以全帧计数为主要融合判据,通过全帧缓存机制适应乱码、丢帧、全帧乱序等异常情况,并结合全帧质量检验、全帧质量优选、时码辅助判断全帧连续性... 为适应遥测数据实时处理面临的复杂情况,提出基于自适应容错机制的遥测数据实时融合方法。以全帧计数为主要融合判据,通过全帧缓存机制适应乱码、丢帧、全帧乱序等异常情况,并结合全帧质量检验、全帧质量优选、时码辅助判断全帧连续性等关键技术实现实时融合全帧数据流质量最优且连续稳定。应用结果表明:该方法能实时充分高效利用多站遥测数据,有效提升多站遥测数据实时融合处理的效果。 展开更多
关键词 实时融合 容错 全帧 遥测数据
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结合十字形窗口Transformer和卷积神经网络多尺度差异特征融合的耕地变化检测
8
作者 吴永俊 邓风飘 汪泓 《航天返回与遥感》 北大核心 2026年第1期131-145,共15页
针对耕地变化检测面临复杂场景、多尺度特征难以提取、细粒度变化易被忽略等问题,文章构建了一种结合十字形窗口(CSwin)Transformer和卷积神经网络(CNN)的变化检测模型。首先,该模型使用孪生CSwin Transformer分别提取两期影像的特征,... 针对耕地变化检测面临复杂场景、多尺度特征难以提取、细粒度变化易被忽略等问题,文章构建了一种结合十字形窗口(CSwin)Transformer和卷积神经网络(CNN)的变化检测模型。首先,该模型使用孪生CSwin Transformer分别提取两期影像的特征,以获取全局建模能力,并通过多尺度差异特征增强模块挖掘和增强孪生CSwin Transformer提取特征之间的差异信息,增强模型差异特征提取能力;同时通过CNN对双时像的差异特征进行提取,以获取局部感知能力。其次,在解码阶段设计了跨网络特征融合模块,将基于孪生CSwin Transformer和CNN提取的差异特征有效融合,充分结合二者优势。最后,结合特征金字塔和动态上采样方法,逐步恢复特征图尺寸,生成高精度的变化检测结果。将文章构建模型与孪生的Deeplabv3+、Deeplabv3、RefineNet、SNUNet、BIT模型在相同数据集上进行了对比实验,实验结果表明该方法平均F_(1)分数、平均交并比分别达到90.08%、82.13%,相较于其他模型,该方法能有效提高耕地变化检测精度,较好地对耕地变化信息进行提取。 展开更多
关键词 变化检测 耕地 十字形窗口自注意力 动态上采样
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智能飞行器认知诱骗场景生成技术
9
作者 周宇 贾军 +2 位作者 李豪 杜毅晖 乔文远 《空天防御》 2025年第4期9-19,共11页
智能飞行器在执行目标检测识别、航路在线规划等飞行感知决策任务时,存在目标虚警/漏警、避障失败等影响飞行安全的安全关键场景;另外,数据驱动智能模型算法的状态空间组合爆炸及计算逻辑黑箱特性,导致其难以发现和识别认知诱骗场景。对... 智能飞行器在执行目标检测识别、航路在线规划等飞行感知决策任务时,存在目标虚警/漏警、避障失败等影响飞行安全的安全关键场景;另外,数据驱动智能模型算法的状态空间组合爆炸及计算逻辑黑箱特性,导致其难以发现和识别认知诱骗场景。对此,本文将诱骗攻击方法应用于飞行物体安全关键边界场景的生成与测试,对系统的输入添加具有针对性的微小扰动,刻意生成对智能飞行器具有风险挑战性的场景,并不断训练智能飞行器系统以试探其操作极限。该方法揭示了标准测试方法可能无法发现的潜在漏洞,同时对智能飞行器在不同风险场景下开展诱骗测试,以确保其在最具挑战性场景下的安全与性能。这些挑战性场景的生成对于增强自主飞行系统的鲁棒性至关重要,可为应对更广泛的现实挑战场景提供技术支持。 展开更多
关键词 诱骗攻击 环境感知 诱骗场景测试 飞行器鲁棒性测试
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基于多源信息融合的目标识别方法研究
10
作者 丛潇雨 杨甲一 +1 位作者 单世臣 左倩 《空天防御》 2026年第1期12-19,45,共9页
针对多源信息融合中高分辨距离像(HRRP)与逆合成孔径雷达(ISAR)图像特征难以高效融合、样本不足及开集识别困难等问题,本文提出一种基于特征对齐与数据扩增的融合识别方法。首先,采用主成分分析法对HRRP降维并提取时频域特征,利用Pauli... 针对多源信息融合中高分辨距离像(HRRP)与逆合成孔径雷达(ISAR)图像特征难以高效融合、样本不足及开集识别困难等问题,本文提出一种基于特征对齐与数据扩增的融合识别方法。首先,采用主成分分析法对HRRP降维并提取时频域特征,利用Pauli分解对极化ISAR图像进行数据扩增;其次,构建改进ResNet18网络与Transformer融合模块,实现HRRP与ISAR特征的对齐与融合;最后,引入OpenMax开集识别框架,通过Weibull分布建模类边界,实现对未知类目标的判别。实验结果表明:所提方法准确率在闭集识别中达到90.43%,在开集识别中对未知类的拒判率达91.39%,验证了其在复杂场景下具有较好的识别与泛化能力。 展开更多
关键词 多源信息融合 目标识别 高分辨率距离像 逆合成孔径雷达 开集识别
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航天测控设备任务状态自动化建立方法
11
作者 刘斌斌 《测控技术》 2026年第1期61-67,共7页
航天测控设备的任务状态建立是指在航天任务的准备阶段,根据任务特点对测控设备技术状态参数进行装订的过程。传统的任务状态建立主要由人工完成,存在装订耗时费力、工作效率低和任务状态管控难度大的问题。针对上述问题提出了航天测控... 航天测控设备的任务状态建立是指在航天任务的准备阶段,根据任务特点对测控设备技术状态参数进行装订的过程。传统的任务状态建立主要由人工完成,存在装订耗时费力、工作效率低和任务状态管控难度大的问题。针对上述问题提出了航天测控设备任务状态自动化建立方法。该方法利用文本提取技术,从任务技术文档中获取测控设备的技术状态参数,并统一存储于数据库中。测控设备通过访问数据库获取所需的技术状态参数完成任务技术状态的自动化建立。该方法大幅提高了航天任务自动化执行效率,降低了出错的风险,提升了任务状态管控水平,为后续高密度航天任务的顺利执行奠定了基础。 展开更多
关键词 任务状态建立 航天跟踪测量 自动化 测控设备
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对抗样本攻击下提高雷达智能识别模型稳健性的算法研究
12
作者 沈曈 陈敬贤 钟平 《空天防御》 2026年第1期46-51,114,共7页
针对对抗样本攻击下雷达高分辨一维像(HRRP)智能识别模型稳健性不足的问题,本文提出一种轻量化增强算法。首先,综合分析在快速梯度符号法(FGSM)、投影梯度下降(PGD)及黑盒迁移攻击下,轻量卷积神经网络(CNN)的脆弱性;其次,提出“快速对... 针对对抗样本攻击下雷达高分辨一维像(HRRP)智能识别模型稳健性不足的问题,本文提出一种轻量化增强算法。首先,综合分析在快速梯度符号法(FGSM)、投影梯度下降(PGD)及黑盒迁移攻击下,轻量卷积神经网络(CNN)的脆弱性;其次,提出“快速对抗训练+输入去噪自编码器+异常检测后置”的级联防御策略;最后,基于3类空中目标的6000组实测样本开展对抗实验。结果表明:该算法可将攻击成功率抑制至9.2%,仅牺牲2.1个百分点的清洁准确率,推理延时增加低于20%;算法在模型体量、实时性与稳健性之间取得了良好平衡,可为雷达智能识别系统的抗干扰设计提供实用化解决方案。 展开更多
关键词 雷达目标识别 对抗样本 雷达智能识别模型稳健性 对抗训练
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基于误差扩展卡尔曼滤波的火箭回收索状态估计
13
作者 宋晓东 孔芝权 +2 位作者 陈彤 周立梁 张欢 《宇航学报》 北大核心 2025年第6期1252-1262,共11页
针对火箭回收索的高维非线性时变柔性特性和强干扰问题,提出了一种基于多体动力学模型和广义-α积分法的误差扩展卡尔曼状态估计器,用于火箭回收索的捕获状态精准估计。基于任意拉格朗日欧拉(ALE)描述的索单元,建立火箭回收索多体动力... 针对火箭回收索的高维非线性时变柔性特性和强干扰问题,提出了一种基于多体动力学模型和广义-α积分法的误差扩展卡尔曼状态估计器,用于火箭回收索的捕获状态精准估计。基于任意拉格朗日欧拉(ALE)描述的索单元,建立火箭回收索多体动力学事件驱动动态模型,给出了时变尾焰冲击作用和动态非物质状态估计点的动态网格直接表达形式,降低了模型规模的同时保证了状态变量的拓扑不变性。对回收索上可能捕获位置和速度进行状态估计,基于误差扩展卡尔曼滤波框架对状态变量和误差变量采用不同的预测更新策略。状态变量采用广义-α积分法在满足约束条件前提下进行一步预测精准计算,误差变量和误差协方差矩阵采用扩展卡尔曼方法进行预测和更新。状态误差更新后再次进行约束违约修正提高估计准确性。仿真分析表明,所提状态估计器在不改造多体动力学模型的前提下,实现了高维非线性时变火箭回收索的高效精准状态估计。 展开更多
关键词 误差扩展卡尔曼滤波 多体动力学模型 状态估计 任意拉格朗日欧拉法 广义-α积分法
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空间站高精度轨道预报空间环境参数使用策略分析
14
作者 段成林 盛庆轩 +2 位作者 慎千慧 张宇 韩意 《载人航天》 北大核心 2025年第3期344-350,共7页
针对空间站高精度轨道预报受空间环境影响大、大气阻力系数估计精度差的问题,根据空间环境参数演化特性,基于历史数据统计评估了空间环境参数多天预报精度,设计了空间环境参数加权计算方法。结合精密定轨过程中对大气阻力系数的有效估计... 针对空间站高精度轨道预报受空间环境影响大、大气阻力系数估计精度差的问题,根据空间环境参数演化特性,基于历史数据统计评估了空间环境参数多天预报精度,设计了空间环境参数加权计算方法。结合精密定轨过程中对大气阻力系数的有效估计,建立了基于空间环境参数预报偏差的大气阻力系数修正模型,实现了对大气阻力系数的准确评估。通过实时空间环境辨识和空间环境预报的联合使用,空间站15天轨道预报精度较直接使用定轨解算大气阻力系数有大幅度提高,解决了空间站高精度轨道预报的技术问题。 展开更多
关键词 空间站 空间环境参数 大气阻力 CD系数 轨道预报
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基于条件扩散模型的卫星遥测数据缺失值插补方法
15
作者 庞昭辰 刘明 +2 位作者 张立宪 曹喜滨 段广仁 《自动化学报》 北大核心 2025年第10期2302-2312,共11页
卫星遥测时间序列数据在遥感监测、导航定位等领域具有重要应用价值,同时也能有效监控卫星的健康状态.然而,这些数据常常因传感器故障、数据传输错误等复杂因素出现缺失,严重影响数据的完整性和可用性,甚至可能导致决策失误.对此,提出... 卫星遥测时间序列数据在遥感监测、导航定位等领域具有重要应用价值,同时也能有效监控卫星的健康状态.然而,这些数据常常因传感器故障、数据传输错误等复杂因素出现缺失,严重影响数据的完整性和可用性,甚至可能导致决策失误.对此,提出基于多变量条件扩散模型的卫星时间序列补全方法,旨在提高卫星遥测数据缺失值插补的准确性.首先,通过引入条件扩散方法,将观测到的卫星数据作为条件输入,通过建模缺失值的后验分布来生成数据,并在生成过程中对该残缺样本进行初步的线性插补,从而提高模型的稳定性.其次,设计由时间注意力层和门控激活单元组成的残差模块作为主干预测网络,对多维遥测数据中的时间依赖关系进行充分捕捉,实现对缺失数据的精准重构.最后,在某通信卫星的动量轮遥测数据集以及公开的时间序列数据集上进行广泛实验.实验结果表明,所提方法在不同缺失率下均表现出良好的性能和泛化能力,与现有方法相比,展现出更高的准确性和稳定性. 展开更多
关键词 扩散模型 卫星遥测数据 时序插补 深度学习
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基于误差序列的离线数据无监督快速异常检测方法研究
16
作者 谷阳阳 张东 《计算机测量与控制》 2025年第11期111-117,共7页
针对利用多维度、多模态的遥测参量实现快速定位检测故障需求的问题,在分析和归纳飞行器遥测参量特点及故障检测方法的基础上,研究了基于误差序列的离线数据无监督快速异常检测方法;该方法改变了传统的主要依靠人工分析进行故障判定模式... 针对利用多维度、多模态的遥测参量实现快速定位检测故障需求的问题,在分析和归纳飞行器遥测参量特点及故障检测方法的基础上,研究了基于误差序列的离线数据无监督快速异常检测方法;该方法改变了传统的主要依靠人工分析进行故障判定模式,结合历史数据的使用,通过无监督自适应阈值的设定,实现自动适配并检测遥测参量异常记录状态的功能,降低了需要大量人员分析的时间成本,减少了遂行处理工作中快速定位故障的压力,解决了故障定位通用性不强的问题;经过实际应用,效果良好,满足数据处理要求,具有较好的自适应性,易于实现。 展开更多
关键词 遥测数据处理 自适应阈值 误差序列 自动检测 数据驱动方法
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基于梯度交叉金字塔的机场跑道分割方法
17
作者 赵海丽 张继尧 段锦 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第6期1297-1309,共13页
针对传统的机场跑道分割算法存在跑道大部分时间处于小目标状态,即前景背景不平衡,检测难度大;并且在飞机进近过程中,机场跑道视场变化大,背景复杂,一般算法难以适应的问题,提出了一种融合梯度交叉金字塔的改进Segformer算法用于机场跑... 针对传统的机场跑道分割算法存在跑道大部分时间处于小目标状态,即前景背景不平衡,检测难度大;并且在飞机进近过程中,机场跑道视场变化大,背景复杂,一般算法难以适应的问题,提出了一种融合梯度交叉金字塔的改进Segformer算法用于机场跑道分割。首先,在编码器部分优化了前馈神经网络与重叠块合并部分,着重提取跑道有效信息;其次,在解码器部分提出了一种梯度增强的金字塔结构用于适应不同视场下的机场跑道分割;最后,设计了基于注意力机制的特征对齐模块和权重特征融合模块,用于着重提取跑道边缘信息以及捕获跨层间的跑道语义关系,以提升跑道掩码质量提高跑道分割精度。在自建数据集中验证了该算法,结果表明,其交并比与准确率达到了91.44%和97.31%,优于目前主流算法,并能满足在可见光条件下对机场跑道的精准分割需要,可为飞行员提供充足的跑道信息。 展开更多
关键词 机场跑道分割 Segformer算法 梯度交叉金字塔 基于注意力的特征对齐模块
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基于ASTRA-Net的航天器遥测数据异常检测方法研究
18
作者 邵寒琛 尹溶森 孙波 《传感器技术与应用》 2025年第5期738-749,共12页
随着航天技术的飞速发展,航天器在轨运行的复杂性日益增加,其健康状态的实时监控与异常诊断成为确保任务成功的关键。遥测数据作为航天器运行状态的直接反映,蕴含着丰富的系统信息。然而,海量的多源异构遥测数据也给传统异常检测方法带... 随着航天技术的飞速发展,航天器在轨运行的复杂性日益增加,其健康状态的实时监控与异常诊断成为确保任务成功的关键。遥测数据作为航天器运行状态的直接反映,蕴含着丰富的系统信息。然而,海量的多源异构遥测数据也给传统异常检测方法带来了巨大挑战。本文针对航天器遥测数据中存在的多元性、时序性、非线性及潜在异常模式复杂等特点,提出了一种基于深度学习的自适应时空循环注意力网络(ASTRA-Net)模型,用于实现航天器遥测数据的精准异常检测。ASTRA-Net模型创造性地融合了卷积神经网络(CNN)在局部特征提取方面的优势、双向门控循环单元(BiGRU)在时序依赖建模方面的能力,以及注意力机制(Attention Mechanism)在关键信息加权方面的效能。通过CNN层,模型能够有效捕捉多元遥测数据内部的局部相关性和空间特征;BiGRU层则进一步学习数据在时间维度上的双向依赖关系,增强对时序模式的理解;而引入注意力机制,使得模型能够自适应地关注对异常检测更具判别力的特征和时间步,从而提升了模型的预测精度和异常检测的灵敏度。在此基础上,结合改进的广义自回归条件异方差(GARCH)模型构建动态阈值,实现了对遥测数据异常的精确识别与定位。通过模拟航天器遥测数据进行案例验证,实验结果表明,ASTRA-Net模型在预测精度和异常检测性能上均表现出色,显著优于传统方法,为航天器在轨健康管理与故障诊断提供了新的技术途径。 展开更多
关键词 航天器遥测数据 异常检测 深度学习 卷积神经网络 双向门控循环单元 注意力机制 ASTRA-Net
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航天电子元器件可靠性评价的Poisson回归分析 被引量：1
19
作者 高化猛 薛勇 +2 位作者 郝星兆 王洋 陈信波 《航天工程大学学报》 2025年第2期40-44,共5页
航天高密度发射对航天电子元器件的可靠性要求越来越高,但很多航天电子元器件质量问题呈现偶发、散发、时间和次数规律性不强的特点,给可靠性评价带来困难。为实现航天电子元器件可靠性评价,获取可靠性评价数据,建立可靠性评价Poisson... 航天高密度发射对航天电子元器件的可靠性要求越来越高,但很多航天电子元器件质量问题呈现偶发、散发、时间和次数规律性不强的特点,给可靠性评价带来困难。为实现航天电子元器件可靠性评价,获取可靠性评价数据,建立可靠性评价Poisson回归模型。在统计分析系统软件(Statistical Angalysis System,SAS)环境下编写Poisson回归分析程序,计算Lagrange乘子统计量和拟合优度,得到回归参数估计值、参数标准误估计值、置信区间、参数检验卡方值和P值。计算参数似然比统计量和置信区间,并对元器件的可靠性进行预测。结果表明,Poisson回归能够针对航天电子元器件质量问题特点规律,基于已有数据,实现航天电子元器件可靠性的评价与预测。研究成果对航天可靠性评价和质量管理具有理论意义和实践价值。 展开更多
关键词 航天 电子元器件 可靠性 质量 评价 回归分析
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基于TSPU-Net的航天器测试数据分析方法及应用研究
20
作者 邵寒琛 尹溶森 孙波 《计算机科学与应用》 2025年第8期58-72,共15页
针对航天器在轨温度预测中传统热网格法对瞬态温度预测效果不佳的问题,本文提出了一种基于历史遥测数据驱动的多元时序数据预测模型——TSPU-Net。该模型通过设计时序处理单元(TSPU),有效融合了一维卷积(Conv1D)、多尺度归一化、Dropout... 针对航天器在轨温度预测中传统热网格法对瞬态温度预测效果不佳的问题,本文提出了一种基于历史遥测数据驱动的多元时序数据预测模型——TSPU-Net。该模型通过设计时序处理单元(TSPU),有效融合了一维卷积(Conv1D)、多尺度归一化、Dropout、GELU激活函数以及门控循环单元(GRU)等多种深度学习技术,旨在全面提高航天器遥测数据的特征提取和表示能力,并捕捉多尺度时间依赖关系。数值实验结果表明,TSPU-Net模型在参数量较少的情况下,对航天器温度遥测数据具有较高的预测精度和普适性。与TCN和2D-CNN等主流模型相比,TSPU-Net在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等评价指标上均表现出显著优势,尤其在多步预测任务中展现出更强的鲁棒性。本研究为航天器故障预警、健康管理以及大规模星座数字化模型构建提供了新的解决方案,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 航天器 遥测数据 温度预测 深度学习 TSPU-Net 时间序列
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