一种RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法

针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于Reti-naNet与SE融合的航空取证目标检测算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE (squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能.该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大...     

基于多维频繁序列挖掘的攻击轨迹识别方法

针对传统攻击轨迹识别方法处理时序数据效率较低且无法全面反映告警各维属性变化规律的不足,首先基于前缀-投影思想,设计了不产生候选集的频繁告警属性序列挖掘算法;然后,利用时间窗分割全局攻击类型序列和全局攻击目标序列,挖掘出网络中频繁攻击行为序列和频繁攻击目标序列,并利用目的IP分割全局攻击类型序列,挖掘出针对单个主机的组合攻击模式,进而全面识别网络和主机上的攻击轨迹;最后,在典型分布式拒绝服务攻击场景LLDoS1.0inside的流量数据集中验证了以上方法的有效性。     

基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法

针对线目标的多无人机协同侦察航迹时间代价较大、算法收敛较慢等问题,提出了一种基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法.在考虑目标属性及任务要求的基础上,建立了基于时间代价的航迹模型.引入集中一体化方法,对标准遗传算法的编码方式进行了优化,保证了所有目标均被侦察一次,且无重复侦察.在种群迭代中对交叉操作和变异操作进行了改进,有效提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可求解得到具有最小时间代价的任务航迹,且收敛速度较快.     

基于候选轨迹统计模型的红外弱小点目标检测(英文)

建立候选目标轨迹集合,以候选目标轨迹集合为样本空间,利用沿候选轨迹的能量积分构造此空间上的概率分布,从而建立候选轨迹的概率统计模型.以此模型为基础,设计了一种弱小点目标检测方法.通过蒙特卡罗实验方法调节模型参数,使得算法的检测性能达到所提出的指标.该算法规避了以往算法中需要获得解析形式的候选轨迹密度函数的限制,因此能检测出沿任意方向作直线运动的点目标.最后,针对给定的弱小点目标观测图像序列,利用所提出的算法进行检测,仿真结果证明此算法是有效的.     

任务请求模式下无人机战场态势显示系统设计

任务请求模式是高空长航时无人机重要的作战使用模式,该模式下无人机侦察数据的判读和综合信息的显示存在着判读数据和综合信息所需的背景情报分散、目标关联困难等问题,需要将无人机的侦察数据、无人机综合信息与战场态势等相关背景信息进行情报结合和关联显示。为此,通过分析任务请求模式下高空长航时无人机作战模式和态势信息流程,总结该作战模式下无人机态势信息显示的可行性需求,进行了任务请求模式下无人机战场态势显示系统的概要设计。该系统利用通用战场态势等背景信息辅助进行无人机侦察数据的判读和综合信息的显示,可有效辅助无人机侦察任务的开展和执行。     

基于编队结构特征的海面舰船目标关联方法

为综合利用星载光学成像、星载电子侦察数据对海面舰船编队进行监测,提出了一种基于舰船编队结构特征的二次匹配目标关联算法,通过构造加权二分图进行最优匹配求解。仿真结果表明,该方法在目标定位精度差别较大、目标存在漏检测等情况下相比传统关联算法的匹配正确率有较大提高,证明了算法的有效性。     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。     

无人机系统的系统效能评估

定量分析和评估无人机系统在给定作战环境下完成高空电视侦察目标任务的程度,依据美国工业界武器系统效能咨询委员会给出的模型和方法,以完成发现和识别目标任务的相符程度作为效能量度,对无人机系统的效能进行了分析和评估建模,实现了无人机系统可用度、可信性、系统能力的计算,给出了无人机系统效能的一种基本算法和公式.     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

基于模拟退火算法的电子侦察卫星任务规划问题研究

在分析电子侦察卫星的工作原理及其所担负的使命任务的基础上,首先给出了电子侦察卫星任务规划的基本过程;然后在明确电子侦察卫星任务规划问题的基本输入输出和一些基本假定的基础上,建立电子侦察卫星静态任务规划的混合整数规划模型;最后提出了一种解决电子侦察卫星任务规划问题的模拟退火算法(simulated annealing,SA)。实验结果表明:该算法有效地解决了针对固定目标的电子侦察卫星任务规划问题。     

一种基于混合搜索的高效Top-K最频繁模式挖掘算法

挖掘数据集中的Top-K最频繁模式具有重要意义.已有Top-K最频繁模式挖掘算法通常采用最频繁的k个项目作为初始项目,并将初始项目中频率最低的项目的支持度作为初始边界支持度.但实际组成Top-K最频繁模式的项目数目可能远少于k,从而制约了算法的效率.为此,提出了一种基于混合搜索方式的高效Top-K最频繁模式挖掘算法MTKFP.该算法首先利用宽度优先搜索获得少量的短项集,并利用短项集确定数目少于k的初始项目范围以及较高的初始边界支持度;然后利用深度优先搜索获得所有Top-K最频繁模式.实验表明,MTKFP算法所获得的初始项目数目至少低于已有算法70%,初始边界支持度高于已有算法;NTKFP算法的性能优于已有最好算法.     

基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。     

用于机动目标跟踪的分布式多传感器异步融合算法

目前,随着目标机动性能的不断提高,单个传感器越来越难于对目标进行有效地跟踪.分布式多传感器网络是当前国内外研究的热点,也是解决机动目标跟踪的有效途径之一.提出了一种适用于机动目标跟踪的异步融合算法:融合中心采用交互式多模型(IMM)算法,在给定融合周期的基础上,对多传感器数据进行异步融合,得到有效跟踪航路.蒙特卡罗仿真表明,该算法可以有效地改善对机动目标的跟踪性能,可为工程应用提供有益参考.     

面向武器装备体系组合规划的集成决策优化框架

针对当前武器装备体系组合规划存在选择空间规模大、决策目标数量多等问题,提出一种集成决策优化框架,用于组合选择和规划武器装备的发展型号、时间和数量。首先对武器装备体系组合规划问题的NP-Hard和高维多目标性质进行定量化分析和公式化描述;然后采用目标规划方法将该问题构建为双目标优化模型;再基于NSGA-II多目标演化计算方法,开发面向本问题的优化算法,求得该模型的Pareto解集合;最后通过TOPSIS方法,从Pareto解集合中求取符合决策者偏好的满意解。通过某侦察预警监视体系发展规划示例,验证了当给定经验数据和决策者偏好信息后,该框架可获得符合要求的武器装备体系组合规划方案,能够支撑武器装备体系发展论证和规划。     

改进的组网雷达目标跟踪数据关联算法

基于高逼真多假目标干扰在组网雷达进行数据处理时可能会极大地增加中心站的计算量,降低数据关联正确率,提出一种改进的双门限快速数据关联算法,利用无源侦察设备所测的目标属性参数与空间状态参数的联合统计距离,对有源雷达与无源侦察装备协同的数据关联进行改良。通过仿真比较得出改进算法不仅可以对目标成功地进行跟踪,降低目标位置均方根误差,而且运算时间要比传统的JPDA大为缩短,验证了算法的有效性。     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。     

基于曲线拟合的多传感器时间对准方法研究

针对多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点,提出了一种基于曲线拟合的时间对准算法.该方法能将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上,以便进行特征提取与数据融合.同现有算法相比较,该算法计算简单,速度快,提高了融合效率.     

海面多径环境下雷达目标俯仰角测量提取的研究与应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某型雷达对掠海巡航飞行目标测量数据事后俯仰角的提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相比,验证了该算法的有效性和可实施性。     

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法.针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用.并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性.     

战场防空侦察监视系统建模与评估

防空侦察监视系统在军事应用上主要用于发现、监视和跟踪远方目标.先从侦察监视系统的理论人手,阐述了某防空侦察监视系统的概念模型,然后利用经典的Bayes理论,对该模型进行了分析、推导,得出了某防空侦察系统的最大后验概率比判决模型;又在现代防空侦察监视系统理论的基础上,以该模型为准则、以雷达传感器为例,结合相关的实验数据,对该系统的整体性能进行分析、评估,给出了系统优化数据,最后得出系统优化的几点结论.