基于SystemView的无人机数据链实验系统构建
基于机器视觉的无人机自主飞行控制系统设计
基于机器视觉的无人机自主飞行控制系统设计无人机是一种无人操控的飞行器，具有广泛的应用前景。
为了使无人机能够在没有人为干预的情况下完成特定任务，如巡航、拍摄和交付等，无人机需要具备自主飞行能力。
为了实现无人机的自主飞行，机器视觉技术成为关键。
机器视觉是一种模拟人眼视觉系统的技术，通过摄像头和图像处理算法对环境进行感知和分析。
利用机器视觉技术，无人机可以获取实时的环境信息，并在此基础上进行飞行决策和路径规划。
基于机器视觉的无人机自主飞行控制系统设计，主要包括以下几个关键环节：感知、决策和执行。
首先是感知环节。
这一环节主要是通过摄像头采集环境图像，并运用图像处理算法对图像进行处理和分析。
图像处理算法可以包括目标检测、目标跟踪、环境识别等。
通过感知环节，无人机可以获取周围环境的信息，包括障碍物、地标和目标物体等。
其次是决策环节。
在感知到环境信息后，无人机需要进行决策，确定下一步的飞行策略和目标。
决策环节可以根据环境中的障碍物、任务要求和预设规则来制定飞行策略。
例如，如果无人机感知到有障碍物存在，它可以选择避开障碍物的路径；如果无人机的任务是拍摄特定地点，它可以根据地标识别结果确定拍摄位置。
最后是执行环节。
执行环节主要是将决策的结果转化为具体的飞行动作。
这一环节需要无人机的飞行控制系统进行响应。
飞行控制系统可以通过调整无人机的姿态、速度和航迹来实现飞行动作。
在执行环节中，机器视觉技术可以提供实时的环境反馈，使飞行控制系统能够根据实际情况进行动态调整。
基于机器视觉的无人机自主飞行控制系统设计要考虑以下几个方面：传感器选择、图像处理算法优化和实时性要求。
在传感器选择方面，需要选取适合的摄像头来实现图像的获取。
传感器的分辨率和灵敏度将直接影响无人机的感知能力。
图像处理算法的优化是实现高效感知的关键。
图像处理算法需要针对无人机应用场景进行优化，以满足实时性要求和准确性要求。
实时性要求是指无人机在飞行过程中需要实时获取环境信息并作出相应决策和调整的能力。
基于机器视觉的无人机监测系统设计与实现
基于机器视觉的无人机监测系统设计与实现随着无人机技术的不断发展，无人机监测系统在各个领域得到广泛应用。
机器视觉作为无人机监测系统中的核心技术之一，能够为无人机提供精准的感知和定位能力。
本文将介绍基于机器视觉的无人机监测系统的设计与实现。
首先，我们需要明确无人机监测系统的目标与需求。
无人机监测系统主要用于获取现场环境信息，并通过图像处理和分析技术，实现对目标物体的识别、定位和跟踪。
因此，系统设计中需要考虑无人机的航行路径规划、图像采集、图像处理和目标识别等关键环节。
在无人机的航行路径规划中，我们可以使用传统的遗传算法、蚁群算法或最优化算法等来确定最佳航行路径。
这样可以有效地减少无人机的飞行距离和时间，提高监测效率。
同时，需要对航行路径进行动态调整，以适应不同环境下的监测需求。
无人机的图像采集是系统中的另一个重要环节。
采集到的图像需要具备高分辨率和清晰度，以便后续的图像处理和分析。
在图像采集过程中，可以采用自适应控制算法来调整无人机的姿态和位置，确保图像的质量和完整性。
同时，为了提高监测效率，可以使用多台无人机进行协同作业，同时采集不同角度和视角的图像。
图像处理是机器视觉的核心技术之一。
通过对采集到的图像进行滤波、去噪和增强等预处理工作，可以提高目标识别的准确性和稳定性。
此外，还可以采用图像分割和特征提取等技术来获取目标的形状、纹理和颜色等信息。
最后，利用机器学习和深度学习算法对图像进行训练和分类，实现对目标的自动识别和跟踪。
在目标识别和跟踪方面，可以采用基于特征匹配、模式识别和深度学习的方法。
特征匹配算法可以通过对目标的形状、纹理和颜色等特征点进行匹配，实现目标的定位和跟踪。
模式识别算法可以通过对目标的形状和纹理等特征进行模式匹配和分类，实现对目标的识别和分类。
深度学习算法可以通过对大量的图像数据进行训练和学习，实现对目标的自动识别和跟踪。
除了机器视觉技术外，无人机监测系统还需要与其他传感器和数据处理设备进行协作。
无人机数据链自动测试系统设计
无人机数据链自动测试系统设计梁于胜;王洪琳【摘要】分析了目前无人机数据链系统自动测试的需求与实现方式。
针对越来越复杂的数据链系统对自动测试的迫切需求，给出了一种基于自动测试软件为核心的由各个测试仪器所组成的自动测试系统。
介绍了自动测试系统的工作原理和框架、工作流程以及软件设计。
该自动测试系统已经在无人机数据链系统中得到可靠验证。
论述了系统的低成本、高效率的特点，分析了自动测试系统的发展趋势。
%This paper analyzes the auto-test requirements and implementation methodsof modern UAV datalink system.Aiming at the urgent needs for auto-testof more and more complex datalink system,this paper proposes an advanced auto-test system composed of several test equipment and based on auto-test software.It introduces the operating principle,framework,work flow and software design of auto-test system.This auto-test system has been verified reliably in UAV datalink system.At last this paper summarizes such characteris-tics as low cost and high efficiency and analyzes the development trend of this system.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】4页(P20-22,36)【关键词】无人机;数据链;自动测试系统;高效率【作者】梁于胜;王洪琳【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言无人机数据链是整个信息传输系统中链接各任务平台、优化信息资源的核心单元。
基于 SystemView 的通信原理课程仿真实验教学
基于 SystemView 的通信原理课程仿真实验教学陈军【摘要】During the experiment instruction of the Principle of Communication course,this paper takes the process of frequency-band transmission system of the binary phase shift keying(2PSK)as the teaching case,and investigates the method of simulating experiment of Principle of Communication course for experiment design,testing and development basis on SystemView software.It can vividly present the wave of time -domain and frequency -domain of various key links signal of this system.The result of practice shows that the simulation technology can reform the form of Principle of Communication course experiment instruction and students’learning methods.It can cultivate the students to take the initiative to acquire knowledge,to find and use learned knowledge ability to creatively analyze problems and solve practice problems.%在通信原理课程实验教学中，以二进制相移键控（2PSK）频带传输系统为例，研究了基于 SystemView 仿真实验的实验设计、测试结果分析及实验拓展的方法，形象地呈现了该传输系统各关键环节信号的时、频域波形。
基于systemview仿真课程设计
基于systemview仿真课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握SystemView仿真基本原理和方法，培养学生运用SystemView进行系统设计和分析的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解SystemView软件的基本功能和操作界面。
（2）掌握SystemView中的信号处理基本模块及其功能。
（3）熟悉SystemView仿真的基本流程和技巧。
2.技能目标：（1）能够运用SystemView搭建简单的信号处理系统。
（2）能够对搭建的系统进行仿真分析，并获取相应的结果。
（3）能够根据仿真结果对系统性能进行分析和优化。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对系统设计和分析的兴趣，提高学生的动手实践能力。
（2）培养学生团队合作精神，提高学生解决实际问题的能力。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下三个方面：1.SystemView软件的基本功能和操作界面：介绍SystemView的启动、界面布局、基本操作等。
2.SystemView中的信号处理基本模块及其功能：讲解信号发生器、滤波器、放大器等基本模块的功能和应用。
3.SystemView仿真的基本流程和技巧：包括系统搭建、参数设置、仿真运行、结果分析等环节。
三、教学方法为了达到课程目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：讲解SystemView软件的基本功能、信号处理基本模块及其功能。
2.案例分析法：通过分析具体案例，让学生掌握SystemView仿真的基本流程和技巧。
3.实验法：让学生动手实践，搭建和仿真信号处理系统，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行分组讨论，培养学生团队合作精神和解决实际问题的能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《SystemView仿真教程》2.参考书：《数字信号处理》、《系统仿真原理》等。
3.多媒体资料：SystemView软件教程视频、仿真案例视频等。
(完整版)通信原理实验指导书SystemView
实验一图符库的使用一、实验目的1、了解SystemVue图符库的分类2、掌握SystemVue各个功能库常用图符的功能及其使用方法二、实验内容按照实例使用图符构建简单的通信系统，并了解每个图符的功能。
三、基本原理SystemVue的图符库功能十分丰富，一共分为以下几个大类1.基本库SystemView的基本库包括信源库、算子库、函数库、信号接收器库等，它为该系统仿真提供了最基本的工具。
（信源库）：SystemView为我们提供了16种信号源，可以用它来产生任意信号（算子库）功能强大的算子库多达31种算子，可以满足您所有运算的要求（函数库）32种函数尽显函数库的强大库容！（信号接收器库）12种信号接收方式任你挑选，要做任何分析都难不倒它2.扩展功能库扩展功能库提供可选择的能够增加核心库功能的用于特殊应用的库。
它允许通信、DSP、射频/模拟和逻辑应用。
（通信库）：包含有大量的通信系统模块的通信库，是快速设计和仿真现代通信系统的有力工具。
这些模块从纠错编码、调制解调、到各种信道模型一应俱全。
（DSP库）：DSP库能够在你将要运行DSP芯片上仿真DSP系统。
该库支持大多DSP芯片的算法模式。
例如乘法器、加法器、除法器和反相器的图标代表真正的DSP算法操作符。
还包括高级处理工具：混合的Radix FFT、FIR和IIR滤波器以及块传输等。
（逻辑运算库）：逻辑运算自然离不开逻辑库了，它包括象与非门这样的通用器件的图标、74系列器件功能图标及用户自己的图标等。
（射频/模拟库）：射频/模拟库支持用于射频设计的关键的电子组件，例如：混合器、放大器和功率分配器等。
3.扩展用户库扩展的用户库包括有扩展通信库2、IS95/CDMA、数字视频广播DVB等。
通信库2: 扩展的通信库2主要对原来的通信库加了时分复用、OFDM调制解调、QAM编码与调制解调、卷积码收缩编解码、GOLD码以及各种衰落信道等功能。
4.5版中，通信库2已被合并到基本通信库中。
通信原理System view仿真实验指导
通信原理System view仿真实验指导第一部分SystemView简介System View是由美国ELANIX公司推出的基于PC的系统设计和仿真分析的软件工具，它为用户提供了一个完整的开发设计数字信号处理（DSP）系统，通信系统，控制系统以及构造通用数字系统模型的可视化软件环境。
1.1 SystemView的基本特点1．动态系统设计与仿真(1) 多速率系统和并行系统：SYSTEMVIEW允许合并多种数据速率输入系统，简化FIR FILTER的执行。
(2) 设计的组织结构图：通过使用METASYSTEM(子系统)对象的无限制分层结构，SYSTEMVIEW能很容易地建立复杂的系统。
(3) SYSTEMVIEW的功能块：SYSTEMVIEW的图标库包括几百种信号源,接收端，操作符和功能块，提供从DSP、通信信号处理与控制，直到构造通用数学模型的应用使用。
信号源和接收端图标允许在SYSTEMVIEW内部生成和分析信号以及供外部处理的各种文件格式的输入/输出数据。
(4) 广泛的滤波和线性系统设计：SYSTEMVIEW的操作符库包含一个功能强大的很容易使用图形模板设计模拟和数字以及离散和连续时间系统的环境，还包含大量的FIR/IIR滤波类型和FFT类型。
2．信号分析和块处理SYSTEMVIEW分析窗口是一个能够提供系统波形详细检查的交互式可视环境。
分析窗口还提供一个完成系统仿真生成数据的先进的块处理操作的接收端计算器。
接收端计算器块处理功能：应用DSP窗口，余切，自动关联，平均值，复杂的FFT，常量窗口，卷积，余弦，交叉关联，习惯显示，十进制，微分，除窗口，眼模式，FUNCTION SCALE，柱状图，积分，对数基底，数量相，MAX，MIN，乘波形，乘窗口，非，覆盖图，覆盖统计，解相，谱，分布图，正弦，平滑，谱密度，平方，平方根，减窗口，和波形，和窗口，正切，层叠，窗口常数。
1.2 SystemView各专业库简介SystemView的环境包括一套可选的用于增加核心库功能以满足特殊应用的库，包括通信库、DSP库、射频/模拟库和逻辑库，以及可通过用户代码库来加载的其他一些扩展库。
Systemview软件仿真实验指导书
目录Systemview仿真软件使用Systemview动态系统仿真软件是为方便大家轻松的利用计算机作为工具，以实现设计和仿真工作。
它特别适合于无线电话（GSM,CDMA,FDMA,TDMA)和调制解调器与卫星通信（GPS,DBS,LEOS)设计。
能够仿真(c,4x c等）DSP结构，进3x行各种时域和频域分析和谱分析。
对射频/模拟电路（混合器，放大器，RLC电路和运放电路）进行理论分析和失真分析。
它有大量可选择的库允许你可以有选择的增加通讯，逻辑，DSP 和RF/模拟功能。
它可以使用熟悉的windows约定和工具与图符一起快速方便地分析复杂的动态系统。
下面大家可以清楚地了解systemview系统如何方便地辅助您的工作。
让我们首先来看一下它的各种窗口：—systemview系统窗systemview系统设计窗口如下:图表1系统窗1 第一行《菜单栏》有几个下拉式菜单，通过这些菜单可以访问重要的systemvie功能包File, Edit, Preference, View,Notepads, Connections,Complier, System, Tokens, Help.用中每个菜单都会下拉显示若干选项。
假如我们需要打开一个文件，则只需要用鼠标点中open.....既可，系统会显示对话框提示输入文件名或选择文件名。
2 第二行《工具栏》是由图标按扭组成的动作条:图标1 清屏幕图标2 消元件图标3 断线图标4连线图标5 复制图标6 注释图标7中止图标8运行图标9 时间窗图标10分析窗图标11 打开子系统图标12 创建子系统图标13 跟轨迹图标14波特图图标15 画面重画图标16 图标翻转在systemview系统中各动作的操作顺序为：1）用鼠表单击动作按扭2）单击要执行动作的图符3 左侧竖栏为《元件库》，将在后面作详细介绍。
二Systemview 系统分析分析窗是观察用户数据的基本载体，在系统设计窗口中单击分析按扭（图标是示波器）既可访问分析窗口。
基于labview的小型无人机地面监控系统设计与应用
0 引言作为无人机信息获取中心的地面监控系统能够接收由数传电台传来的无人机飞行数据，并对其进行解析，将无人机的实时位置信息、飞行姿态数据以及实时的状态信息展示给操作人员。
本文构建了一种基于LabVIEW 软件平台的小型无人机地面监控系统，利用无线传输技术获取无人机状态参数及飞行参数，为无人机平台及地面站系统设计提供依据。
1 地面监控系统总体设计地面监控系统通过无线数传电台和串口通信技术接收无人机平台遥测数据，并按照约定的通信协议对接收到的串行数据进行解码及实时显示和存储，后续按需对遥测数据进行回放分析。
地面测控系统模块结构如图1所示。
图1 测控系统模块结构数据接收模块主要用于实现无线电台通信参数设置、串口波特率等设置及通信链路的启动/停止操作。
数据解析及显示模块，用于实现无人机平台下行数据的解析及显示。
分为GPS 状态、IMU 状态、电源状态、遥控器信号状态等状态信息显示及包含高度信息、速度信息、姿态信息、升降速度信息在内的虚拟仪表显示。
电子地图模块用于实现无人机在地图实时位置指示、飞行轨迹显示及地图缩放功能[1]。
2 数据采集与处理数据采集系统由机机上传感器、数传电台和地面PC 机构成，机上状态报文信息经232模块完成电平转换后通过数传电台模块机上端发送至数传电台地面端。
数传电台地面端通过232转USB 接口连接PC 机，应用LabVIEW 软件完成对通信数据的实时存缓存、解析及显示。
原理框图分别如图2、图3所示。
地面信息采集采用“事件触发”的方式实现。
通过使用VISA 子模块启用事件VI，一旦串口接收到字符串信息时，VISA 就会产生一个事件。
在while 循环中，VISA 读取函数前面放置一个VISA 等待事件函数，只有当串口接收到一个字符的时候VISA 读取函数才会得到执行。
没有数据到达串口的时候，调用VISA 等待事件函数的线程会一直被阻塞着[2],如图4所示。
图2 机上数据采集传输图5 串口数据代码图6 信息提取代码直观的数据格式，并在地图上实时显示无人机的位置及航路信息。
systemview实验软件使用说明书
一、SystemView 系统窗口
启动 SystemView 后就会出现如图 1.2 所示的系统设计窗口。它包括标题栏、菜单 栏、工具条、滚动条、提示栏、图符库和设计窗工作区。其中设计窗口工作区是用于设 置、连接各种图符以创建系统，进行系统仿真等操作；提示栏用于显示系统仿真的状态 信息、功能快捷键的功能信息提示和图符的参数显示；滚动条用于移动观察当前的工作 区域。当鼠标器位于功能图符上时，则该图符的具体参数就会自动弹出显示。
三、SystemView 系统菜单栏
SystemView 除了通过设计窗口的快捷图标完成设计和设定功能外， 通过菜单也能完 成所有功能。 菜单栏包括有 File， Edit， Preferences， View， Notepads， Connections， Compiler，System，Token，Tools 和 He1p 等多个下拉菜单选项。通过这些选项可以访 问重要的 SystemView 功能，其详细说明如下： 1．File（文件）菜单 New System 清除当前系统。 Open Recent System 打开当前系统，系统自动列出最近编辑过的设计并从中选取。 Open Existing System 打开已存在的 SystemView 文件以便分析和调整。 Open System in Safe Mode 以安全模式（只读）打开系统文件。 Save System 保存当前设计工作区内容。 Save System As 当前设计工作区内容另存为新的文件名。 Save Selected MetaSystem 将当前系统选择部分以子系统保存。 System File Information 显示当前系统文件的信息。 Print System：Text Tokens 打印系统屏幕内容，图符用文字信息盒代替。其中 Hide Token Parameters 选项在打印时不打印图符参数，Show Token Parameters 选项在打印 时打印图符参数。 Print System：Symbolic Tokens 以图形方式如实打印屏幕。
基于机器视觉的自主导航无人机系统设计与实现
基于机器视觉的自主导航无人机系统设计与实现自主导航无人机是一种通过机器视觉技术实现自动飞行、避障和路径规划的无人机系统。
它使用搭载的相机和其他传感器进行环境感知和导航，以实现安全、高效的飞行任务。
本文将详细介绍基于机器视觉的自主导航无人机系统的设计与实现。
一、系统设计基于机器视觉的自主导航无人机系统由以下核心组件构成：相机模块、图像处理模块、路径规划模块和飞行控制模块。
1. 相机模块相机模块是系统的感知器，负责采集无人机周围环境的图像。
为了实现较高的导航精度，通常选择高清晰度和低延迟的相机，并将其安装在无人机底部或前部，以获取更好的环境视野。
选择合适的相机参数和镜头焦距对系统性能有重要影响。
2. 图像处理模块图像处理模块负责对相机获取的图像进行实时处理和分析。
常用的处理算法包括目标检测、特征提取和图像匹配。
目标检测算法可以帮助无人机识别和跟踪感兴趣的目标，如人、车辆或建筑物。
特征提取和图像匹配算法可用于判断无人机当前位置和姿态。
这些算法通常基于计算机视觉领域的经典算法，如边缘检测、角点检测和特征描述子。
3. 路径规划模块路径规划模块负责根据图像处理模块提供的环境信息，生成无人机的飞行路径。
路径规划算法可以基于地图数据、图像特征或深度学习模型。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法。
这些算法可以根据目标位置、避障需求和安全性要求生成不同的飞行路径。
4. 飞行控制模块飞行控制模块负责控制无人机的飞行动作，如起飞、降落、悬停和巡航。
可搭载自动驾驶仪（autopilot）来实现对无人机的精确控制。
飞行控制模块可以通过与路径规划模块和图像处理模块的数据传递，实现对无人机飞行动作的实时调整和优化。
二、系统实现基于机器视觉的自主导航无人机系统的实现需要开发相应的软件和硬件组件。
本节将介绍系统的实现步骤和关键技术。
1. 软件开发系统的软件开发包括图像处理算法的实现、路径规划算法的开发和飞行控制逻辑的编写。
基于机器视觉的无人机智能控制系统设计
基于机器视觉的无人机智能控制系统设计无人机智能控制系统是当前无人机技术发展的一个热点领域。
基于机器视觉的无人机智能控制系统设计，可以提高无人机的自主飞行能力和对任务环境的感知能力。
本文将从机器视觉技术原理、无人机控制系统设计和应用案例等方面，详细介绍基于机器视觉的无人机智能控制系统设计。
首先，机器视觉技术是基于摄像机、传感器和计算机视觉算法等技术手段，实现对图像和视频的识别和理解的一种技术。
在无人机智能控制系统中，机器视觉技术主要用于对无人机周围环境的感知和判断。
通过相机、激光雷达等传感器获取周围环境的图像信息，然后通过计算机视觉算法对图像进行处理和分析，从而提取出关键的特征信息，例如地面目标、障碍物等。
基于这些特征信息，无人机可以实现对周围环境的感知和识别，进而实现自主避障、跟踪目标等功能。
其次，基于机器视觉的无人机智能控制系统设计应包括图像采集、图像处理和决策控制三个主要步骤。
首先，图像采集环节需要选择合适的传感器，如高清摄像头、红外热像仪等，以获取高质量的图像信息。
其次，图像处理环节是整个系统的核心部分，需要借助计算机视觉算法实现对图像的处理和特征提取。
例如，可以使用目标检测算法实现对地面目标的识别和跟踪，使用障碍物检测算法实现对障碍物的检测和避障。
最后，决策控制环节根据图像处理得到的特征信息，进行相应的飞行决策和控制。
例如，如果检测到障碍物，则需要执行避障动作；如果检测到目标，则需要进行目标跟踪。
基于机器视觉的无人机智能控制系统设计不仅可以提高无人机的自主飞行能力，还可以应用于多种实际场景。
例如，农业领域中，可以利用无人机和机器视觉技术监测农田作物的生长情况、病虫害情况等，为农业生产提供精确的数据支持。
在物流配送领域，可以通过无人机和机器视觉技术实现无人机的自动送货，提高物流效率和服务质量。
在城市安防领域，可以利用无人机和机器视觉技术实现对城市中的摄像头进行监控和巡逻，加强对重点区域的安全防护。
基于深度学习的无人机目标跟踪与识别系统设计
基于深度学习的无人机目标跟踪与识别系统设计随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事、民用和科研领域的应用越来越广泛。
其中一个重要的应用领域是无人机目标跟踪与识别。
在过去，通过人工操作来实现目标跟踪与识别非常困难且耗时。
而现在，借助深度学习技术，可以有效地自动化实现无人机目标跟踪与识别系统，大大提高了无人机的应用效能和智能化水平。
本文将介绍基于深度学习的无人机目标跟踪与识别系统的设计原理与流程，并探讨其在实际应用中的潜在应用领域。
一、设计原理与流程：1. 数据采集与预处理：无人机目标跟踪与识别系统的设计首先需要进行数据采集。
一种常见的方法是通过无人机搭载摄像头进行实时视频采集。
采集的数据需要经过预处理，包括去噪、图像增强等，以提高识别准确性。
2. 目标检测与定位：在跟踪与识别系统中，目标检测与定位是关键步骤。
目标检测算法可以使用基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络的目标检测算法（如YOLO、SSD等）。
通过训练这些算法，可以自动地从图像中检测出目标，并给出其位置坐标。
3. 目标跟踪与轨迹预测：目标检测后，无人机需要在连续的图像帧中跟踪目标，并预测其未来位置，以便进行准确的定位。
目标跟踪算法可以使用基于深度学习的方法，如基于循环神经网络的目标跟踪算法（如SiamRPN、MOSSE等）。
通过这些算法，可以实现对目标的准确跟踪，并预测其未来轨迹。
4. 目标识别与分类：目标跟踪后，可以进行目标识别与分类。
通过对目标图像的深度学习特征提取和模式匹配，可以对目标进行准确的识别和分类。
常见的目标识别和分类算法包括基于卷积神经网络的图像分类算法（如ResNet、VGG等）。
5. 控制指令输出与执行：通过目标识别与分类后，无人机系统可以根据设定的规则和策略，产生相应的控制指令，并执行特定的动作。
例如，在军事应用中，可以采取追踪、拦截等行动。
二、应用领域：基于深度学习的无人机目标跟踪与识别系统在多个领域具有广泛的应用前景。
LabVIEW在航空航天领域中的应用案例
LabVIEW在航空航天领域中的应用案例概述：LabVIEW是一种基于图形化编程语言的开发环境，适用于各种科学和工程领域。
在航空航天领域，LabVIEW被广泛应用于飞行控制系统、飞行仿真和数据采集等方面。
本文将介绍一些LabVIEW在航空航天领域的应用案例。
一、飞行控制系统飞行控制系统是航空航天领域中至关重要的一部分。
LabVIEW可用于开发和测试飞行控制系统。
通过使用LabVIEW，工程师可以快速设计和实现各种飞行控制算法，并进行实时数据采集和分析。
例如，某航空公司正在开发一种新型飞机的飞行控制系统。
他们使用LabVIEW开发了一个实时飞行仿真系统，该系统可以模拟各种飞行条件，并测试飞行控制系统在不同情况下的性能。
LabVIEW的易用性和实时性使得工程师能够快速进行系统调试和优化。
二、飞行仿真飞行仿真是航空航天领域中用于模拟飞行器行为和性能的重要工具。
LabVIEW可以与各种硬件设备（如飞行模拟器和运动平台）以及飞行动力学模型进行集成，实现高度真实的飞行仿真。
举个例子，某航空航天研究机构使用LabVIEW开发了一个飞行仿真平台，用于测试新型飞机的飞行性能。
他们利用LabVIEW的数据采集和分析功能，实时记录并分析飞行器在各种飞行条件下的性能指标。
这些数据可以用于改进飞机设计和优化飞行控制系统。
三、数据采集与分析航空航天领域中对各种参数数据的采集和分析非常重要。
LabVIEW提供了强大的数据采集和分析功能，可帮助工程师实时监测和记录关键参数。
例如，在一次航空航天试飞中，工程师使用LabVIEW搭建了一个数据采集系统，用于记录飞机各种传感器的输出值。
通过LabVIEW的数据处理和可视化功能，工程师可以及时监测飞行器的状态，并根据数据分析来优化飞行控制系统。
结论：LabVIEW在航空航天领域中具有广泛的应用，无论是在飞行控制系统的开发、飞行仿真还是数据采集与分析方面，LabVIEW都能发挥重要作用。
基于SystemView的通信原理实验教学体系
基于SystemView的通信原理实验教学体系
谢慧;张志刚;聂峰
【期刊名称】《实验技术与管理》
【年(卷),期】2012(029)002
【摘要】针对通信原理课程实验教学的现状和存在问题,提出构建基于SystemView的实验教学体系.新实验教学体系设置了基础验证型、综合设计型和研究创新型3个层次的实验,并以正交幅度调制(QAM)的实现为例给出仿真实例.实践表明,该实验教学体系增强了学生的学习兴趣,有利于大学生的创新能力和实践能力的培养.
【总页数】4页(P134-137)
【作者】谢慧;张志刚;聂峰
【作者单位】海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033;武警山东总队通信处,山东济南250063
【正文语种】中文
【中图分类】G642.0
【相关文献】
1.基于SystemView的通信原理课程仿真实验教学研究 [J], 陈军
2.SystemView 在通信原理课程实验教学中的应用研究 [J], 陈军
3.SystemView在通信原理综合实验中的设计与应用 [J], 姚文磊;江敏
4.基于 SystemView 的通信原理课程仿真实验教学 [J], 陈军
5.SystemView在《通信原理》实验课程中的应用 [J], 陈木生;林顺达;朱志攀
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基于Labview虚拟仪器技术的无人机综合检测系统
基于Labview虚拟仪器技术的无人机综合检测系统傅飞【摘要】基于Labview虚拟仪器开发的无人机综合检测系统,通过与飞控计算机、传感器等组成一个闭环系统,在地面测试验证过程中将能够实现快速数据采集和存储、信号模拟注入和故障注入、数据在线显示、数据回显等功能.其测试设备可以帮助试验人员准确、方便、完整地完成无人机系统的地面测试任务,从而保证无人机系统的功能完备性和可靠性,该综合测试系统已应用于某型无人机上.【期刊名称】《教练机》【年(卷),期】2017(000)003【总页数】6页(P21-26)【关键词】无人机;虚拟仪器;综合检测;Labview【作者】傅飞【作者单位】航空工业洪都,江西南昌330024【正文语种】中文近年来，随着航空和电子技术的发展，无人机在性能上得到突飞猛进的发展。
而无人机飞行功能的日益增多，任务要求越来越复杂，也使无人机系统出现故障的几率越来越高。
为保证飞行安全，无人机系统对地面检测工作要求随之变高。
因此，便捷可靠的获取无人机系统的完整测试数据，保证数据处理与分析的精度，同时，可模拟并注入各种控制信号，解决整个过程的自动化测试要求，在综合检测系统的设计中显得尤为重要。
否则，将明显限制无人机的飞行使用，降低无人机的安全性及其生存能力。
由此，本文设计了一种无人机自动综合检测系统。
某无人机综合检测设备主要用于飞行前对无人机系统进行综合测试，根据测试结果判断无人机系统状态，决定是否能够放飞；同时，该设备还包含任务生成、飞行航路的预订和任务特征数据生成等功能，并将生成结果装入飞行控制系统并进行回检。
综合检测系统设计思想是外场环境下的使用，设计时应以操作简便性、系统可靠为原则，在满足可靠性指标的前提下，尽量提高系统的自动化和综合化程度。
无人机地面综合检测系统设计时通常要考虑以下两点：1）能够全面了解整个飞行控制系统的工作运行状况，对于异常情况要尽可能高地给出故障位置、类型等关键信息，并具有将故障隔离到外场可更换部件的能力。
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ＹＡＮ Ｙｕｎ－ｂｉｎ，ＬＩＵ Ｘｉｎ－ｈａｉ， Ｗ ＡＮＧ Ｙｏｎｇ－ｃｈｕａｎ， ＬＩ Ｙｏｎｇ－ｋａｎｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５０００３，Ｃｈｉｎａ）
而对 于无 人机 数 据链 系统 涉及 到 的基础 理论 知识 大多 属 于通信 原理 的知 识 内容 ，主要特 点是 抽 象概念 多 ，理论 性 较强 ． 而学 生们 大 多 这方 面基 础 薄弱 ，尤 其 是生 长 干部 任职 教育 的学生 ． 因此 ，为 了让 学 生 能够更加直观地理解无人机数据链系统理论方面的内容 ，需要在理论知识讲解过程 中，多一些感性认知 ，
第 ３６卷 第 ７期 ２０１６ 焦 ７月
高 师 理 科 学 刊
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｔｅａｃｈｅｒｓ Ｃｏｌｌｅｇｅ ａｎｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
文章编 号 ：１００７—９８３ １（２０１６）０７—００８３—０５
Ｖｏｌ＿３６ Ｎｏ．７ Ｊｕ１． ２０１６
基 于 ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ的无人机数据链 实验系统构建
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｕｒｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄａｔａ ｌｉｎｋ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅｓ（ＵＡＶ），ｔｈｅ ＵＡＶ ｄａｔａ ｌｉｎｋ ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌ
ｉｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ ｓｏｆｔｗａｒｅ， ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｂｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ｗａｖｅｆｏｒｍ ａｎｄ ｆ ｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒｕ ｍ ｏｆ ｔｈｅ ＵＡＶ ｄａｔａ ｕｐ ｌｉｎｋ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｓｐｒｅａｄｉｎｇ，ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ｐｌｕｓ ｎｏｉｓｅ，ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅ ｐｒａｃｔｉｃｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＵＡＶ ｄａｔａ ｌｉｎｋ ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｔｈｅ ａｂｓｔｒａｃｔ ｃｏｍｐｌｅｘ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｗａｖｅｆｏｒｍ ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｍｏｂｉｌｉｚｅ ｔｈｅ ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ ａｎｄ ｅｎｔｈｕｓｉａｓｍ ｏｆ ｓｔｕｄｅｎｔｓ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｔｅａｃｈｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｕｒｓｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ； ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒ ｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅｓ； ｄａｔａ ｌｉｎｋ ｓｙｓｔｅｍ ； ｅｘｐｅｒ ｉｍｅｎｔａｌ ｓｙｓｔｅｍ
在课程学 习过程中 ，教学采用的是实际装备 ，实装教学的特点是能够实装练习 ，培养学生的动手能力 和实 际操 作 能力 ．但是 无人 机装 备属 于 复杂武 器 系统 ，也属 于航 空 飞行 器 ，从 学生 素质 要求 出发 ，必 须 “先 懂技术原理 ，才能操作使用”，传统的装备教学方法在复杂高技术武器系统前面会脱节 、失效．因此 ，需要 对 无 人机 数据 链 系统 的基础 理论 知识 做 一定 的 了解．
和 计算 功 能 ，可提 供 多样 的库 文件 及实 现 可视 化仿 真 过程 等 ．在信 号 分析 、通 信 系统等 领域 受 到教 育 、教 学等研究者的青睐 ．利用其强大的分析窗 口，该 软件可以绘制时域和频域图 ，方便学生观察通信 系统各 个 节 点 的信号 特征 ．
本文 应用 ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ仿 真平 台对无 人机 数 据链 路 的核 心部分 进 行 了建模 和仿 真 ．利用 其 实现 简单 ，分 析 功 能强 大 的优点 ，把复 杂 的理论 知识 形 象化 ，促 进 了理论 知识 和实 践应 用 的结合 ，充 分 调动 了学 生 的 积 极性 ，激发了学习兴趣 ，为后续的实际装备操作教学打下了坚实的理论基础．
无人机数据链系统课程是本科无人机工程专业和生长干部任职教育培训的一 门必修课 ，是学习无人机 数据链系统结构原理 、操作使用 、参数测试 、维护保养和故障分析等内容的一门专业课．在掌握数据链系 统原理构造知识 、使用与保 障方法 ，奠定开展技术保障实践所需的专业基础 ，培养理论联系实际的科学思 维 、养成 复 合型 军官 良好 的专 业素 养等 方 面具有 重要 作用 ．
收 稿 日期 ：２０１６—０５—１２ 作 者简 介 ：闫云斌 （１９８４一），男 ，山西 朔州 人 ，讲师 ，博 士 ，主要 从事 无人 机数 据链 方面 的研 究． Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｋｊｙｓｙｙｂ＠１６３．ｃｏｒｎ
高 师 理 科 学 刊
第 ３６卷
少 一些 理论 推 导 ． ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ是 Ｅｌａｎｉｘ公司推 出的一款动态系统仿真软件 ，具有 良好的交互界面，强大的信号分析窗 口
闫云斌 ，刘新海 ，王永川 ，李永科
（军 械工程 学 院 无人 机工 程 系 ，河 北 石 家庄 ０５０００３）
摘要 ：针 对 无人机 数据 链 系统课 程 的教 学 ，利 用 ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ软件 构建 了无人 机 数据链 系统模 型． 利 用该模 型仿 真 分析 ，可 以得 到无人 机数 据链 上行 遥控 信 号从信 源扩频 、调 制 、加 噪 声到 解调 和 滤波等各个环节的时域波形 图．实践结果表 明，利用 ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ软件构建的无人机数据链 系统模 型在教 学 实践 中把 抽 象复 杂 的知识 点转换 成 形 象直观 的 波形 图 ，充分调动 了学 生 自主 学 习的积极 性 ，提 升 了该课程 的教 学效 果 ． 关键 词 ：ＳｙｓｔｅｍＶｉｅｗ；无人 机 ；数 据链 系统 ； 实验 系统 中 图分类 号 ：ＴＮ９１９．２：Ｇ６４２．０ 文献标 识码 ：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００７—９８３１．２０１６．０７．０２２