关键词： 盲人   安全出行   盲人智能导航眼镜   RTK技术   SLAM技术   手机APP  

摘要： 本文介绍了一款新型盲人智能导航眼镜,该眼镜主要基于STM32F4系列MCU,主要集成了北斗导航模块、毫米波与激光雷达避障模块、视觉感知模块以及智能语音模块,采用单元模块化的设计方法,搭配RTK技术与SLAM技术,并在人工智能与大数据技术的基础上设计了一款集定位、导航、路径规划与实时语音播报的智能盲人导航系统和与其搭配的手机软件APP,该系统不仅确保了盲人在复杂环境下的精准定位,而且实现了动态信息获取与智能路径规划,保障视障群体出行安全。The paper presents a novel type of intelligent navigation glasses for individuals with visual impairments, primarily based on the STM32F4 series MCU. It integrates various modules including Beidou navigation, millimeter-wave and Lidar obstacle avoidance, visual perception, and intelligent voice capabilities. The design adopts a modular approach and incorporates RTK technology and SLAM technology. Leveraging artificial intelligence and big data techniques, an advanced navigation system is developed to provide accurate positioning, seamless navigation, efficient path planning, and real-time voice guidance for the visually impaired. Additionally, a corresponding mobile phone application (APP) is designed to complement the system’s functionality. This comprehensive solution ensures precise localization in complex environments while enabling dynamic information acquisition and intelligent route planning to enhance travel safety for individuals with visual impairments.

关键词： 时间协同   滑模控制   视线角约束   扩张状态观测器   人工势场法  

摘要： 针对多弹协同打击敌方空中目标问题,推导了基于滑模控制理论与人工视场法的多弹多约束三维协同制导方法。首先,根据弹目相对运动关系,在视线坐标系下建立了三维弹目相对运动非线性模型。然后,以多弹剩余飞行时间为协调变量,基于有限时间一致性理论设计了多弹视线方向制导律,实现了多弹对目标的协同打击。在此基础上,通过滑模控制理论设计了多弹视线法向制导律,使多弹能够以既定视线角命中敌方目标,并根据滑模面收敛特性,自适应更新滑模参数,降低了滑模参数选取复杂度。此外,考虑目标机动信息难以获取问题,设计了扩张状态观测器实现对目标加速度信息的高效预估。最后,结合人工势场法思想,设计了多弹规避控制指令,实现多弹飞行过程中对规避区等约束的有效规避,仿真结果验证了所提制导方法的有效性。

关键词： Android应用   Android运行时权限错误   权限误用   自动化测试工具   状态转换图  

摘要： Android应用开发人员需要在保持应用频繁更新的同时快速检测出应用中Android运行时权限(Android runtime permission,ARP)错误.现有的Android应用自动化测试工具通常未考虑ARP机制,无法有效测试Android应用内的权限相关行为.为帮助开发人员快速检测出应用中ARP错误,提出状态转换图制导的Android应用运行时权限错误检测方法.首先,对被测应用APK文件进行权限误用分析,插桩APK文件中可能导致ARP错误的API,并对APK文件重新签名;然后,安装插桩后的APK文件,动态探索应用以生成其状态转换图(state transition graph,STG);最后,使用STG制导自动化测试,快速检测出应用中ARP错误.基于所提出方法实现原型工具RPBDroid,并与ARP错误动态检测工具SetDroid、PermDroid和传统自动化测试工具APE进行对比实验.实验结果表明,RPBDroid成功检测出17个应用中的15个ARP错误,比APE、SetDroid、PermDroid分别多14、12和14个.此外,相比于测试工具SetDroid、PermDroid和APE,RPBDroid检测ARP错误的平均用时分别减少86.42%、86.72%和86.70%.

关键词： 卫星导航系统   北斗信号   FFT捕获算法   改进  

摘要： 为研究如何捕获北斗卫星信号,对捕获信号的整个过程进行仿真。通过逆快速傅里叶变换(IFFT)对传统快速傅里叶变换(FFT)信号捕获算法进行改进,利用傅里叶变换系数X_(k)与C_(k)^(*)相乘再作IFFT,在时域内对信号x_(n)进行频率补偿,再做FFT就等效于循环移位完成。通过在MATLAB仿真环境中对北斗信号各阶段的频谱进行分析,比较改进FFT算法与传统FFT算法的信号捕获误码率。结果表明,改进后的FFT算法的北斗信号频谱变化稳定,与传统FFT算法相比信号捕获精度和灵敏度更高。在90%捕获概率下,改进FFT算法可使接收机的灵敏度提高2 dB。

关键词： 滑翔类制导炸弹   容积卡尔曼滤波   姿态坐标系   目标机动平面   未来点预测  

摘要： 滑翔类制导炸弹已经成为要地防空面临的重要威胁,如何精准预测该类型目标轨迹及未来点是现代防空火控解算的关键问题。提出了一种基于姿态估计的滑翔类制导炸弹目标未来点预测方法。首先,在目标现在点估计的基础上,推算出目标姿态坐标系,并在姿态坐标系受力分析的基础上,建立目标机动平面;然后,在机动平面内建立阻力、升力可迭代的动力学微分方程;最后,将机动平面内获取的预测点转换到状态估计坐标系获取最终结果。实验结果表明,相较于传统方法,该方法对目标未来点的预测精度提高了37.2%~65.5%,对滑翔类制导炸弹目标的轨迹预测更加有效。

关键词： 视觉制导   目标跟踪   无人机   自适应   模板更新   搜索区域  

摘要： 为解决无人机制导中跟踪目标尺度变化大、外形变化大、推理速度慢、数据集缺失的问题,提出了一种面向无人机视觉制导的自适应目标跟踪方法。自适应搜索区域机制通过分析制导过程调整搜索区域解决尺度变化快的问题;自适应模板更新机制通过更新模板特征解决外形变化大的问题。此外,该方法在骨干网络引入FasterNet Block,在跟踪头引入无锚机制,减少推理的时间。最后,构建并公开了一个包含12个制导视频的测试数据集Guidance UAV以评估算法在视觉制导中的性能。实验结果表明,该方法不仅在通用无人机跟踪数据集UAV123上适用,而且在Guidance UAV上实现了最先进的性能,同时在机载设备Jetson Xavier NX上保持15 f/s的速度。室内无人机制导打击实验证明了算法的有效性。

关键词： 无线电导航   集成式   多通道同步   实时性   激励环境  

摘要： 本文分析了综合模块化的集成式无线电导航系统激励环境的软硬件设计,并对系统延时做了分析设计;此外,本文以自动定向仪激励作为典型例子,对激励模块设计做了详细描述。本文提供了一套高实时性的无线电导航系统多通道同步激励的方案,解决了飞机级和动态模拟飞行场景下对机载无线电系统整体功能正确性和完备性的测试问题。在某地面试验室试验中,该激励环境设计得以充分实施,验证了机载无线电导航系统功能、控制逻辑与交联接口的正确性。

关键词： 防空导弹   机动目标   极小值原理   最优导引律   可变权重  

摘要： 针对防空导弹迎击拦截不同方式的机动目标,基于最优控制方法提出了一种控制量权重可变的制导律。建立了纵向平面弹目相对运动的状态方程,设计了控制量权重可变和带视线角速度约束的指标函数,利用极小值原理数值推导了带有权重系数的最优制导律。针对不同方式的机动目标开展了仿真试验,结果表明本文所提出的最优导引方法的性能优于传统比例导引,视线角速度收敛较快,能够较好地形成逆轨态势;此外,针对机动方式不同的目标,可以通过调整最优导引律的权重,匹配到各机动目标的最优控制参数。

关键词： 卫星导航系统   PNT   GPS   授时   脆弱性   天基   导航  

摘要： 定位、导航与授时(PNT)概念起源于全球导航卫星系统(GNSS)。美国最早建成全球定位系统(GPS),2004年GPS被冠之为天基PNT,2008年又提出泛在PNT的概念,实际上是试图解决天基PNT(即GPS)脆弱性威胁的同时,又把定位、导航、授时扩展到卫星导航系统服务无法到达和企及的地方。

关键词： 精确目标检测   运动模糊   轻量化   部分深度可分离卷积   跨层路径聚合特征金字塔网络  

摘要： 为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机理构建了专用的运动模糊图像数据集。在不增加网络参数的前提下,采用共享权重的孪生网络设计,并引入先验知识,将清晰图像的特征学习用于模糊图像的特征提取,以同时实现对清晰与模糊图像的精准检测。此外,设计了部分深度可分离卷积替代普通卷积,显著减少了网络的参数量与计算量,并提升了学习性能。为进一步优化特征融合质量,提出跨层路径聚合特征金字塔网络,有效利用低级特征的细节信息和高级特征的语义信息。实验结果表明,所提LEMBD网络在运动模糊图像目标检测任务中的性能优于传统目标检测方法和主流运动模糊检测算法,能够为精确制导任务提供更精准的目标相对位置信息。