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    電光與控制

    電光與控制

    北大核心

    CSCD

    CSTPCD

    Electronics Optics & Control
    本刊是航空工業集團公司主管，中國航空工業第六一三研究所（中國航空工業洛陽電光設備研究所）編輯出版的專業性較強的，跨電子、光學、自動控制和計算機等多學科的綜合性學術刊物，涉及綜合航空電子系統、航空武器—火力控制總體理論與應用、計算機硬件、軟件與數據總線、光學與電子顯示技術、自動控制技術、激光與紅外、陀螺傳感器和飛行—火控仿真等技術領域。主要報道上述領域的科研成果、研究報告和國內外動態與綜述，同時還刊載有關電子、光學、自動控制與計算機等領域中的民用技術和新產品開發成就。欄目設有學術論文、技術報告、綜述與評論和國外簡訊。讀者對象為從事上述相關領域研究的科技人員、高等院校師生，海、陸、空軍部隊的科研、技術人員，以及對航空火控技術感興趣的讀者。
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    • 發文量：4644
    • 被引量：1306
    • H指數：2
    • 開始收錄時間：-
    • CNKI綜合因子：-
    • 維普期刊影響因子： 1.02
    • 萬方期刊影響因子：-
    • 創刊時間：-
    • 國內刊號/CN：41-1227/TN
      國際刊號/ISSN：1671-637X
    • 發行周期：月刊
      郵發代號：36-693
    • 主管單位：中國航空工業集團公司
      主辦單位：中國航空工業洛陽電光設備研究所
    電光與控制-聯系信息
    • 主編：丁全心
    • 電話：0379-63327293
    • 郵箱：[email protected]
    • 地址：河南省洛陽市西工區凱旋西路25號
    • 郵編：471000
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    電光與控制 >2023年第6期

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    共4384條結果
    • 摘要：針對舷外有源質心式干擾對反艦導彈跟蹤突防作用明顯的情況,考慮反艦導彈突防及艦艇機動過程,運用舷外有源誘餌干擾原理,建立反艦導彈與艦艇舷外有源質心干擾攻防對抗動態模型,設計了一種舷外有源質心干擾判別模型。研究了反艦導彈不同入射舷角時,艦艇采取的機動方式。通過仿真實驗,分析了不同反艦導彈開機距離及入射舷角抗舷外有源質心干擾的戰術效果,對合理確定反艦導彈末制導雷達具體參數具有重要參考意義。
    • 摘要：為解決航空安全風險評價過程中指標難以定量描述,且存在指標數據不確定性的問題,提出了航空安全風險評價的模糊證據推理方法?；凇叭?機-環”系統安全理論,從“人員、飛機、環境、管理”4個方面構建了航空安全風險評價指標體系。在此基礎上,以三角模糊數及其運算規則為邏輯基礎,確定每個評價指標的安全風險值和信度結構表示,進而運用證據推理算法綜合計算總體安全風險值,以確定航空系統安全風險等級。最后通過實例分析驗證了該方法的有效性和合理性。
    • 摘要：由于微慣性測量單元(MIMU)易受環境影響,且存在輸出非線性以及劇烈角運動和線運動下精度低的缺點,而傳統的多項式標定方法難以精確地補償動態誤差,因此,利用深度學習方法對MIMU整體動態誤差進行建模與補償,分別使用淺層神經網絡與深度循環神經網絡建立MIMU的整體動態誤差模型。設計了基于三軸帶溫箱位置速率轉臺的標定流程,使三軸帶溫箱轉臺的內、中、外3軸同時施加角運動并且施加溫度變化,建立MIMU的多因素影響誤差訓練集。實驗結果表明,淺層神經網絡模型相對于傳統模型在誤差補償效果上略有提升,深度循環神經網絡模型補償后殘差均值與均方差顯著下降,其中,門控循環單元(GRU)神經網絡模型補償效果最好,并且需要訓練的參數較少、計算負擔小。
    • 摘要：針對SAR圖像數據獲取困難的問題,提出一種基于單幅圖像訓練的多尺度生成式對抗網絡,并應用于SAR飛機圖像的增廣。由于原始的生成式對抗網絡設置單一尺度卷積核,僅獲得圖像在固定感受野下的特征分布,因此,在對抗網絡中融入多尺度分組卷積,可以從不同尺度挖掘圖像的分布特征,增加生成圖像的細節信息,其結果是通過訓練得到400幅新的SAR飛機圖像樣本,并使用Faster R-CNN以及圖像質量評價指標對增廣數據集進行驗證。實驗結果表明:生成圖像的質量評價指標滿足圖像檢測的需求;使用Faster R-CNN算法結合生成式對抗網絡數據增廣使得平均檢測精度由73.5%提升至77.6%。
    • 摘要：針對低照度環境下多尺度行人目標檢測準確率低的問題,提出了一種基于YOLOv5s和紅外、可見光圖像融合的行人檢測方法。首先,利用生成對抗網絡制作可見光、紅外融合圖像數據集,結合兩種圖像的優點,減少外界因素對行人檢測的影響;然后,將SENet通道注意力模塊引入YOLOv5s,讓網絡更加關注高亮目標,提升行人檢測準確性;最后,對YOLOv5s網絡結構進行優化,刪除部分卷積層,修改激活函數,以保持算法的高實時性。實驗結果表明,利用融合圖像數據集進行訓練,可以得到平均精度均值高于可見光數據集和紅外數據集的檢測模型,改進后的SE-YOLOv5s算法在保持原算法高實時性的同時,有效提升了行人檢測的平均精度均值。
    • 摘要：無人機在航姿模式下飛行時,姿態角誤差波動較大,根據磁力計、加速度計和陀螺儀的互補性特點,提出一種自適應無跡卡爾曼濾波(AUKF)算法對MEMS傳感器數據進行優化求解:以姿態四元數和陀螺漂移為狀態量,加速度計和磁力計測量值為觀測量,采用梯度下降法優化無跡卡爾曼濾波的關鍵參數,即過程噪聲協方差,以提高四旋翼無人機姿態解算精度。對實際飛行數據的分析表明:分別與常規卡爾曼濾波和傳統無跡卡爾曼濾波算法相比,該方法精度最高,可確保小型無人機在各種情況下飛行的穩定性。
    • 摘要：為了深刻理解航空網絡在蓄意攻擊下的級聯故障效應,系統地研究了不同負載條件下航空網絡的抗毀性。首先,定義網絡的節點負載和容量,對航空網絡的級聯失效過程進行建模,設置了節點正常、擁堵和失效3種狀態;然后,根據網絡的運行特點,提出了3種不同的初始負載,并研究了它們在2種負載重分配方案下對航空網絡的抗毀性的影響。通過仿真得出,當以真實航班量作為節點的初始負載時,航空網絡的抗毀性要優于它在傳統初始負載分配方案下的抗毀性;超額負載重分配方案相比于傳統的負載分配方案能夠有效地緩解級聯失效的影響。結果表明,以真實航班量為背景的初始負載方案可以有效地檢驗傳統負載分配模型的合理性,結果也從側面反映出傳統的初始負載設置并不能完全反映網絡節點的特性,還需要做出進一步優化以更好地反映真實網絡的抗毀性。
    • 摘要：針對無人機飛行過程中遭遇突發障礙物的規避問題,提出一種改進人工勢場(APF)的無人機通用避障機動策略。在障礙規避過程中利用避障機動角設計障礙物斥力系數并加入速度控制項共同改進傳統的人工勢場;相較于傳統設置目標點的無人機避障方法,以虛擬子機的形式實時對無人機施加狀態回歸力,保證無人機能較快地回歸到原始期望狀態,并利用模型預測調整無人機的狀態回歸機動量,避免抖動現象,由此設計出無人機避障機動策略。通過仿真分析證明了所提避障機動策略相比傳統人工勢場方法避障效率更高。最后將所提策略作為基礎模塊應用于不同的復雜任務,證明了所提策略具有較高的通用性。
    • 摘要：針對傳統目標檢測算法對航拍影像中的車輛等小目標檢測效果差的問題,提出一種基于改進Faster R-CNN的無人機地物車輛檢測算法。該算法在原始Faster R-CNN網絡的基礎上融合了FPN作為基礎網絡模型——FFRCNN,采用ResNet-50代替原始VGG-16作為主要骨干網絡進行多特征融合,使用Focal Loss損失函數改善正負樣本不均衡的情況。在改進網絡的基礎上,使用空洞卷積將多尺度空間的特征信息進行融合,提高網絡的感受野,更好地收集圖像的上下文信息。實驗結果表明,改進后的檢測算法平均精確度達到93.8%,相較于原FFRCNN網絡,平均精確度提升了19.2%,具有更好的魯棒性。
    • 摘要：合成孔徑雷達(SAR)圖像自動目標識別(ATR)技術是人工圖像解譯的關鍵技術之一,其旨在屏蔽固有噪聲影響,獲取感興趣區域內表征目標的潛在特征信息,為目標識別提供有力的數據支撐。為了提升高分辨SAR圖像目標識別精度,圍繞算法設計中的相干斑抑制和特征提取問題,結合傳統恒虛警率(CFAR)檢測算法和深度卷積神經網絡(DCNN)的最新研究,設計了SAR圖像自動目標識別框架。實驗基于MSTAR標準數據集,目標識別結果表明所構建模型的有效性。
    • 摘要：在雷達信號分選中引入密度峰值聚類,可以快速發現聚類中心點,無需確定聚類數目。借鑒勢熵概念提出密度熵,優化了聚類中核函數截斷距離的選取算法。對如何自動判斷聚類數目和聚類中心點問題進行了研究,設計了門限函數和判斷規則,還對原算法的分配、合并準則進行了優化。仿真實驗結果證明了該算法的有效性。
    • 摘要：針對目前圖像超分辨率重建算法在提取圖像信息時過于單一地累加卷積層導致的深層網絡梯度消失和圖像信息丟失的問題,提出了一種基于多尺度與殘差網絡的圖像超分辨率重建算法。該算法使用多尺度密集連接的卷積核代替單一累加的卷積核,充分提取輸入低分辨率圖像信息并實現通道特征維度的復用;利用殘差網絡,多層次地對丟失圖像信息進行補充并對深層網絡模型的梯度問題實現了抑制,在反向傳播的過程中幫助全網絡模型自適應地完成對權重更新;最后以非線性映射的方式輸出最終重建圖像。實驗表明,所提算法在測試集上的峰值信噪比和結構相似性與對比算法相比均有所提升;在與目前主流算法對比中獲得了細節信息更加豐富、邊緣紋理更加清晰的重建圖像。
    • 摘要：針對基于慣性測量單元(IMU)的姿態解算算法噪聲大、精度低且無法準確解算偏航方向上姿態角變化的問題,提出一種基于共軛梯度算法的MARG傳感器系統姿態解算方法。使用加速度計和磁強計測量姿態誤差,通過共軛梯度算法對陀螺儀姿態四元數進行補償和修正,對數據加權融合求解得到飛行器姿態四元數。利用三軸轉臺對算法穩定性和準確性進行驗證,結果表明,該算法能夠有效抑制測量噪聲,提高姿態角解算的精度。
    • 摘要：紅外搜索與跟蹤(IRST)系統在態勢感知、環境安全監測等領域具有重要地位。像移補償是IRST進行快速掃描的關鍵技術之一。設計了一種長積分時間快速周掃下像移補償大面陣IRST光學系統,該光學系統采用平行光路穩像方法,具有4 ms級的積分時間、360(°)/s級的周掃速度、1k級的面陣規模等技術特點。介紹了平行光路穩像的原理,提出了參數計算及匹配關系。光學系統設計結果以及光學樣機周掃成像測試結果表明,該像移補償IRST光學系統成像探測能力優良,相關指標處于國內領先水平。
    • 摘要：針對基于深度學習的遙感目標檢測算法參數冗余、計算量大且實時檢測性能較差的問題,提出了一種基于深度可分離卷積的實時遙感目標檢測算法。首先通過K-means++算法對數據集進行錨框(Anchor)聚類分析,使錨框參數更加符合遙感檢測場景。為了降低模型參數量、提升檢測速度,以輕量級網絡MobileNetv3作為主干網絡進行特征提取;此外,基于深度可分離卷積的PANet(Path Aggregation Network)結構的設計,使網絡參數量進一步降低。改進后模型參數量僅為原來的18.3%,檢測速度提升2.19倍,在UCAS_AOD,RSOD,DIOR這3個遙感數據集上進行測試,實驗結果表明,算法魯棒性強,能夠在保證模型檢測精度的同時有效提高檢測實時性。
    • 摘要：針對隨隊支援干擾條件下編隊突防航路規劃中時空協同約束問題,以威脅代價與能耗代價為基礎構建單機評價函數,設計了具有時序協同系數的編隊綜合評價函數解決編隊攻擊時序約束問題,采用多子群協同進化蟻群算法引入互斥因子并設計動態目標引導因子,實現編隊內空間避撞與航路最短。仿真結果表明,改進多子群協同進化蟻群算法可有效解決隨隊支援干擾下編隊協同航路規劃中的時空約束問題。
    • 摘要：為提高發動機過渡態性能且提供限制保護,通常采用min-max燃油選擇策略,該策略困難之處在于控制器增益的整定過程,為此提出了基于粒子群優化(PSO)算法的控制器增益整定方法。min-max燃油選擇控制器增益參數的整定過程被轉化為一個數值優化問題,優化的主要對象是過渡態控制器和限制保護控制器的增益參數。在該數值優化問題中,目標函數被設計為加權過渡態響應時間和加權燃油消耗量的總和。仿真結果顯示,此方法不僅改善了過渡態性能,而且能夠提供限制保護,證明了該方法的有效性以及優越性。此外,進一步分析了目標函數中加權因子對發動機響應時間和燃油消耗量的影響,并繪制了三者之間的平衡關系圖,在發動機設計時,可據此作為參考依據來選擇加權系數。
    • 摘要：提出一種基于稀疏約束的神經網絡模型和完備的矩特征集,用于提高紅外弱小目標檢測性能。傳統的神經網絡分類模型往往采用SoftMax,Logistic回歸等激活函數,而本文設計更為簡單的符號函數作為分類層激活函數,并通過逐步回歸的方式實現對參數的求解。同時,為了降低計算復雜度、提高算法性能,目標函數加入了范數約束使得參數具有一致性并使其稀疏化。實驗結果顯示,所提算法相比傳統的方法性能更好,且能夠達到實時處理要求。
    • 摘要：搭載在無人機平臺上的目標檢測系統,在實際應用中往往面臨許多小目標檢測任務。為了克服小目標檢出率低、檢測精度差的問題,提出了一種基于YOLOv3的小目標檢測改進算法。首先,通過K-means聚類算法對高空視角的遙感小目標數據集進行聚類分析,重新設置錨框的個數與相應參數。然后,在特征提取網絡部分重新配置5次下采樣后的殘差塊數量,并在更淺層的網絡引出一個輸出尺度,將其與上一個輸出尺度中的特征信息進行特征拼接,使其保留更多小目標信息和邊緣信息。通過對測試數據集進行測試分析,改進后檢測算法的mAP達到92.21%,相較于原YOLOv3提升了5.84%,有效解決了YOLOv3部分小目標容易漏檢的問題。
    • 摘要：故障預測與健康管理(PHM)對提高無人機的可靠性具有重要意義。針對北斗短報文機載PHM通信中數據量與傳輸效率之間的矛盾,提出并實現了一種機載PHM通信中的北斗衛星導航系統(BDS)優先級分包傳輸方法。該方法基于傳輸信息優先級思路設計了分包傳輸策略,平衡了通信頻度與容量不足的矛盾,然后利用丟包重傳機制提高了通信的可靠性,并實現了可視化通信應用。實驗結果表明,所提策略可在規定時間內實現PHM信息的可靠傳輸,驗證了所設計的BDS優先級分包傳輸方法在機載PHM信息傳輸方面的可靠性。
    • 摘要：為更好地服務青年學者,發揮期刊學術交流平臺和窗口作用,《電光與控制》擬組建青年編委團隊,誠邀海內外對航空裝備作戰使用分析、航空任務系統、航空火力控制與指揮、光電探測與對抗、機載顯示、激光與紅外等專業領域有深刻見解、學風嚴謹、對期刊工作和學科公益事業有濃厚興趣和熱情的青年學者、專家加盟。
    • 摘要：為了解決脈沖耦合神經網絡(PCNN)在圖像分割中存在紅外圖像噪聲適應性差、分割結果精度差和參數確定復雜的問題,提出了一種結合多尺度高斯核和粒子群優化(PSO)的自適應分割(AGK-PCNN)算法。首先基于簡化PCNN模型進行輸入圖像的全局耦合和脈沖同步,利用各向異性高斯核的特性設計了權重矩陣,有效地抑制紅外噪聲,且結合粒子群算法自適應調整不同圖像的模型關鍵參數達到最優分割效果。最后同最大類間方差法、自適應高斯閾值分割方法、SCM分割方法等進行視覺效果對比,使用IoU和Dice得分等對分割圖像進行定量比較,結果表明,無論是從主觀視覺還是客觀指標,本文方法的分割效果均優于其他對比方法。
    • 摘要：海上彈著點水柱信號是評判射擊效果的重要依據,因此在進行訓練、演習等任務時快速、準確地獲取水柱信號檢測情況具有重要意義。結合海上水柱信號多尺寸、多形態的特點,對YOLOv5算法進行改進,提出了CAs-YOLOv5s算法。在輸入端加入mixup數據增強策略,以線性插值的方式構建新的訓練樣本和標簽,不需占用過多的存儲空間就可以豐富樣本信息;引入了坐標注意力機制,將位置信息嵌入通道注意力中,增強模型的特征提取能力;同時,將原YOLOv5s算法中空間金字塔池化模塊中的池化方式由Maxpool替換為Softpool,保留更多的細粒度特征信息,放大更大強度的特征激活。在目標數據集上的實驗結果表明,改進后的CAs-YOLOv5s算法平均準確率提高了4.54%,達到94.75%,速度達到23.51幀/s,在滿足實時性要求的情況下可以更好地完成海上彈著點水柱信號的檢測任務。
    • 摘要：針對多智能體系統在形成編隊的過程中存在相互碰撞、通信中斷和外部干擾的問題,考慮了具有避碰和保持系統連通的二階非線性多智能體魯棒編隊控制問題?；谌斯輬龇ㄔO計了具有保持系統連通的多智能體避碰算法,并利用分布式控制法和共識理論設計了多智能體魯棒編隊控制律,從而使得多智能體系統準確地實現編隊,避免碰撞和保持系統連通。利用李雅普諾夫穩定性理論和線性矩陣不等式證明了系統的穩定性和跟蹤誤差的收斂性。通過數值仿真實例驗證了所提編隊控制律的有效性。
    • 摘要：針對空地背景下的紅外時敏弱小目標檢測,提出了一種實用的空地紅外時敏弱小目標檢測方法。首先,采用快速自適應雙邊濾波對紅外圖像進行預處理,平滑邊緣信息,消除噪聲干擾;其次,使用模板為3×3大小的高通濾波器對紅外圖像進行大面積背景抑制;然后,根據梯度特征,采用多步八向梯度法進一步消除高頻背景信息;最后,使用自適應閾值分割的方法對紅外時敏弱小目標進行提取。實驗結果表明,所提方法對空地背景下的紅外時敏弱小目標檢測具有較好的魯棒性和檢測性能。
    • 摘要：針對未來電子信息系統對超寬帶信號高速并行處理的需求,提出了一種可應用于光子超寬帶信道化處理的相干光頻梳產生方法,利用非線性效應實現高重頻多梳齒的相干光頻梳產生,并且重頻及重頻差可調諧。通過級聯電光調制器產生初始相干光梳,對波分解復用選定的種子梳齒進行注入鎖定,并通過非線性光纖、單模光纖及色散平坦光纖的組合模塊對鎖定后的梳齒復制和展寬,得到了80 GHz和79.4 GHz高重頻、平坦度3 dB以內20根梳齒的相干光頻梳,能夠實現Q/V頻段超寬帶信號的接收處理,為綜合射頻一體化、大容量衛星通信等應用寬頻段覆蓋、大瞬時帶寬射頻信號的接收處理提供支撐。
    • 摘要：機載火控雷達大范圍扇區搜索通常采用四行掃描方式進行。為了盡早發現目標,相對于傳統逐行四行掃描方式,提出了一種回掃的四行掃描方式。假設目標可能出現在搜索扇區的每一個位置,并且坐標服從二維均勻分布。在假定雷達單次掃描發現目標概率模型的基礎上,通過蒙特卡羅方法計算兩種掃描方式的期望發現時間。經過仿真分析得出結論,在一個雷達掃描周期內,回掃掃描方式的目標期望發現時間要小于逐行掃描方式,即在統計意義上能夠實現比逐行掃描方式更快發現目標。
    • 摘要：與相控陣發射波束只有角度依賴性不同,頻控陣(FDA)通過在陣元上附加一個頻偏增量,使其具有距離-角度二維依賴特性,不僅解決了波束發射時的角度指向問題,還可以解決波束發射時的距離指向問題。通過在FDA中引入MIMO,可以將發射信息整合到接收端,從而實現更加靈活的距離維自由度利用,提升距離-角度二維聯合信號處理的能力,這使得FDA-MIMO在抗距離維主瓣欺騙干擾方面具有獨特的應用優勢。針對FDA-MIMO良好的抗干擾特性,介紹了FDA-MIMO的基本原理和模型,從抗干擾的角度全面梳理了FDA-MIMO的國內外研究進展,對FDA-MIMO雷達抗干擾的基本原理和主要技術進行了系統性討論總結,分析了FDA-MIMO等頻控陣雷達技術在抗干擾方面未來主要的應用前景。
    • 摘要：針對傳統視頻異常事件檢測算法準確率低、魯棒性差等問題,提出了一種基于雙流殘差網絡的視頻異常事件檢測算法。該算法綜合運用深層殘差網絡、時序分割網絡以及卷積融合策略。在傳統雙流網絡利用單幀圖像和多幀光流圖像分別提取運動信息和時序行為的基礎上,進一步加深網絡深度,擴展運動信息建模能力;同時,利用分段構建網絡的方式充分提取時序特征,提升對長時間視頻處理效果;并且將高維時空特征進行融合,充分挖掘視頻中的時空關聯關系,得到最終檢測結果。在公開的UCF-Crime和XD-Violence數據集上訓練和驗證的實驗結果表明,提出的基于雙流殘差網絡的視頻異常事件檢測算法相較于僅使用單模態網絡(空間流網絡)的方法準確率提升約10%,與傳統雙流網絡相比,準確率也分別提升3.2%和6.1%。
    • 摘要：隨著電子對抗技術的發展,電子偵察系統對飛行器的探測能力得到顯著提高。飛行器在現代空戰中的生存受到了嚴重威脅,突防能力被極大削弱。射頻隱身雷達能夠從根本上提高雷達電子防御能力,是當前航空裝備的研究熱點,其重點是射頻隱身波形設計。首先,概述了射頻隱身雷達的發展,比較了4種射頻隱身技術的優缺點,介紹了電子偵察系統的主要特點和技術指標,闡明了射頻隱身雷達研究的必要性和緊迫性;然后,重點分析了復合信號、信號參數廣泛隨機變化、優化算法這3種射頻隱身波形設計方法,總結了波形設計中的難點和科學探索歷程;最后,對射頻隱身雷達波形設計技術的發展方向進行展望。

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