It is comment that unmanned aerial vehicles(UAVs)have limitation on information capturing in reality applications.Therefore,online method of motion planning is necessary for such UAVs.Gyroscopic force(GF)is used for o...It is comment that unmanned aerial vehicles(UAVs)have limitation on information capturing in reality applications.Therefore,online method of motion planning is necessary for such UAVs.Gyroscopic force(GF)is used for obstacle avoidance as an online method.However,classical GF has shortcoming in generating orbit for UAV with high velocity because the GF results in a time-varying turning radius.Modified gyroscopic force(MGF)given by function of velocity can overcome this shortcoming and help get a more practical control law for avoidance.MGF can also be used to implement the guidance of UAV by designing particular active conditions.Interactions in forms of stress function and damping force are introduced so that an UAV group can have coordinated motion.By combining controls of MGF and interactions,motion planning of UAV group in obstacle environment can be implemented.展开更多
针对无人机群组在军事对抗复杂环境中,网络拓扑结构动态变化,提出了一种面向无人机群组的轻量动态密钥管理方案,旨在解决无人机加入及退出、批量加入及退出、群组合并及分裂等网络拓扑动态变化导致密钥更新问题,同时在网络拓扑没有变化...针对无人机群组在军事对抗复杂环境中,网络拓扑结构动态变化,提出了一种面向无人机群组的轻量动态密钥管理方案,旨在解决无人机加入及退出、批量加入及退出、群组合并及分裂等网络拓扑动态变化导致密钥更新问题,同时在网络拓扑没有变化的情况下进行本地周期性更新,提高无人机群组密钥更新效率。将参与构造的秘密信息分为用户空间、剩余空间和撤销空间,用户空间可以在接收密钥组管理器(key group manager, KGM)的广播消息后计算恢复出会话组密钥,而剩余空间和撤销空间无法计算恢复出组密钥。密钥更新过程中,KGM利用空闲时间提前在密钥池中选取密钥进行预计算处理,降低KGM因构造广播消息进行复杂计算导致的时延问题。分析和实验仿真表明,该方案具有前向和后向安全性、抗共谋攻击和节点撤销能力,与现有无人机密钥管理方案相比,该方案优化了计算和通信开销,且节点存储开销较小,适用于动态拓扑变化的无人机群组网络。展开更多
以无人机遥感影像为数据源实施多类别车辆目标的快速、精准检测,在城市道路管理及智慧城市建设等领域有重要的应用价值。针对无人机遥感影像中存在的背景复杂、车辆目标分布密集交错等问题,本文提出一种基于单阶段回归方法的车辆检测模...以无人机遥感影像为数据源实施多类别车辆目标的快速、精准检测,在城市道路管理及智慧城市建设等领域有重要的应用价值。针对无人机遥感影像中存在的背景复杂、车辆目标分布密集交错等问题,本文提出一种基于单阶段回归方法的车辆检测模型。在特征提取网络中,以3×3小尺寸卷积核为基础构建带有自适应校正(Squeeze and Excitation,SE)通道注意力机制的特征提取层作为网络前三层,对小尺寸目标特征进行细粒度提取,以级联非对称卷积组构成后网络的后两层,通过更少的计算量来完成对大尺度目标的特征提取。在特征增强网络中,将所有尺度特征图融合为三层输出特征图,并利用自适应锚点框机制实现目标框定位。试验结果表明,本文提出的模型能够达到0.906的综合检测精度与31帧/秒的检测速度,并且对于多种背景下不同密集程度的汽车目标表现出良好的泛化能力。展开更多
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China(61350010)
文摘It is comment that unmanned aerial vehicles(UAVs)have limitation on information capturing in reality applications.Therefore,online method of motion planning is necessary for such UAVs.Gyroscopic force(GF)is used for obstacle avoidance as an online method.However,classical GF has shortcoming in generating orbit for UAV with high velocity because the GF results in a time-varying turning radius.Modified gyroscopic force(MGF)given by function of velocity can overcome this shortcoming and help get a more practical control law for avoidance.MGF can also be used to implement the guidance of UAV by designing particular active conditions.Interactions in forms of stress function and damping force are introduced so that an UAV group can have coordinated motion.By combining controls of MGF and interactions,motion planning of UAV group in obstacle environment can be implemented.
文摘针对无人机群组在军事对抗复杂环境中,网络拓扑结构动态变化,提出了一种面向无人机群组的轻量动态密钥管理方案,旨在解决无人机加入及退出、批量加入及退出、群组合并及分裂等网络拓扑动态变化导致密钥更新问题,同时在网络拓扑没有变化的情况下进行本地周期性更新,提高无人机群组密钥更新效率。将参与构造的秘密信息分为用户空间、剩余空间和撤销空间,用户空间可以在接收密钥组管理器(key group manager, KGM)的广播消息后计算恢复出会话组密钥,而剩余空间和撤销空间无法计算恢复出组密钥。密钥更新过程中,KGM利用空闲时间提前在密钥池中选取密钥进行预计算处理,降低KGM因构造广播消息进行复杂计算导致的时延问题。分析和实验仿真表明,该方案具有前向和后向安全性、抗共谋攻击和节点撤销能力,与现有无人机密钥管理方案相比,该方案优化了计算和通信开销,且节点存储开销较小,适用于动态拓扑变化的无人机群组网络。
文摘以无人机遥感影像为数据源实施多类别车辆目标的快速、精准检测,在城市道路管理及智慧城市建设等领域有重要的应用价值。针对无人机遥感影像中存在的背景复杂、车辆目标分布密集交错等问题,本文提出一种基于单阶段回归方法的车辆检测模型。在特征提取网络中,以3×3小尺寸卷积核为基础构建带有自适应校正(Squeeze and Excitation,SE)通道注意力机制的特征提取层作为网络前三层,对小尺寸目标特征进行细粒度提取,以级联非对称卷积组构成后网络的后两层,通过更少的计算量来完成对大尺度目标的特征提取。在特征增强网络中,将所有尺度特征图融合为三层输出特征图,并利用自适应锚点框机制实现目标框定位。试验结果表明,本文提出的模型能够达到0.906的综合检测精度与31帧/秒的检测速度,并且对于多种背景下不同密集程度的汽车目标表现出良好的泛化能力。
