聚苯胺复合吸波材料的研究进展

简述了吸波材料的机理、分类以及聚苯胺类吸波材料的结构模型。综述了国内外近几年关于质子掺杂聚苯胺、聚苯胺/无机复合材料、聚苯胺/有机复合材料的吸波性能研究,展望了聚苯胺作为新型微波吸收材料的发展方向。     

异地配置下ESM对2D雷达的引导分析

雷达与电子支援措施(ESM)异地配置下,分析了单部ESM对单部二维(2D)雷达的引导方程;研究了方程随特征参数变化的规律,得出并证明了相关的性质;对引导误差和引导概率进行了推导和仿真分析,讨论了相关参数对引导误差和引导概率的影响,结果表明,引导误差对于目标到ESM距离的大小十分敏感,距离越大,误差越小,ESM的测角误差对引导概率影响最大.最后提出了异地配置下ESM对2D雷达的引导搜索方法.     

异地配置下IRST对3D雷达的引导分析

在雷达/雷达网与红外等被动传感器的综合运用中,被动传感器和雷达采取异地配置,可有效提高被动传感器的生存能力.首次研究和推导了雷达与IRST异地配置下,单部IRST对单部3D雷达的引导方程;对引导方程相关性质进行了分析和证明;对引导误差及引导概率进行了详细推导和仿真分析,讨论了相关参数对引导误差及引导概率的影响;并提出了异地配置下IRST对3D雷达的引导搜索方法.分析证明:异地配置下,通过IRST对3D雷达的引导,可减少雷达的搜索时间,提高两者的生存能力,对研究和设计异地配置下的IRST对雷达引导系统具有一定的参考价值.     

融合注意力机制与多检测层结构的伪装目标检测

目的 伪装目标是目标检测领域一类重要研究对象,由于目标与背景融合度较高、视觉边缘性较差、特征信息不足,常规目标检测算法容易出现漏警、虚警,且检测精度不高。针对伪装目标检测的难点,基于YOLOv5(you only look once)算法提出了一种基于多检测层与自适应权重的伪装目标检测算法（algorithm for detecting camouflage targets based on multi-detection layers and adaptive weight,MAH-YOLOv5）。方法 在网络预测头部中增加一个非显著目标检测层,提升网络对于像素占比极低、语义信息不足这类目标的感知能力;在特征提取骨干中融合注意力机制,调节卷积网络对特征信息不足目标的权重配比,使其更关注待检测的伪装目标;在网络训练过程中使用多尺度训练策略,进一步提升模型鲁棒性与泛化能力;定义了用于军事目标检测领域的漏警、虚警指标,并提出伪装目标综合检测指数。结果 实验在课题组采集的伪装数据集上进行训练和验证。结果表明,本文方法在自制数据集上的平均精度均值（mean average precision,...