美军数字化战场的“天桥”——空中通信

在未来战场上,能否及时地为进攻部队传输最新信息,意味着要么取得辉煌的胜利,要么贻误战机。陆军空中、地面和联合部队之间的数字化通信,可及时为指挥员提供准确的战场图像。这种对目标数字式信息、图像的传输能力,以及情报资料的获取能力将极大地提高机动部队的杀伤能力和生存能力。     

基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型

空中红外小目标在目标检测、目标追踪等军事领域有较高的应用价值,但是其获取成本高昂。在WGAN模型中引入降噪算法改善生成图像质量,同时改进Wasserstein距离惩罚项,提出了一种基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型（IST-WGAN）,在自建空中红外小目标数据集上训练模型,模型生成的红外图像通过主观判别、FID分值和小目标检测算法验证。结果表明,所提模型能够生成有效的红外小目标样本。     

舰载激光武器打击目标外形提取方法

舰载激光武器系统的跟踪传感器实时提供目标图像,为有效选择毁伤部位,需要获取图像中目标外形信息。面对高速运动的空中目标,人工选择目标区域耗时较久且不准确,不利于目标精确打击。因此,激光武器系统要求能够自动提取出目标外形,从而确定目标可毁伤区域。对目标图像进行近似主色聚类,用Canny算子检测目标外形,目标外形信息能为毁伤部位选择提供参考依据。     

第三代夜视装备——红外热像仪

红外热像仪是获取景物热图像并转变成可见光图像的仪器。利用它获取景物的热图像来搜索和跟踪目标,具有隐蔽性好、不易受干扰、获取的信息丰富、分辨能力强等许多优点。因此,热像仪在军事上得到广泛应用。陆军可将它用于夜间侦察瞄准、火炮及导弹火控系统、靶场跟踪测量系统。海军可将它用于舰载火控、夜间导航及防空报警系统。空军可将它用于飞机夜间导航、侦察及机载火控系统。星载热成像系统可用于侦察地面、海上目标和对导弹预警等。     

基于因子分解和光束法平差从航空序列图像恢复三维结构

从航空序列图像恢复目标三维结构是航空摄影测量的基本问题。针对现有算法中精度与计算量的矛盾,提出一种基于因子分解与光束法平差的新算法。作为因子分解与光束法平差的桥梁,提出基于"R T"模式共线方程的概念,详细推导了其线性化公式。仿真实验和真实图像实验表明,新算法精度高、稳定性好,可应用于航空测绘、虚拟现实、军事侦察等工程实践。     

靶场光测图像实时判读系统设计与方法

研究了靶场光学测量图像实时判读的若干关键技术,并据此设计实现了一套实时判读解算系统。目标自动捕获、跟踪和判读特征高精度定位是实时判读的难点问题,分别采用了形状相似度分析、在线区域跟踪学习、迭代轮廓匹配定位多判读点等技术;在此基础上,根据实时处理的时效性要求高、可并行程度强以及流程时序严格等特点,采纳分布式架构融合业务流程管理的软件体系结构设计模式,实现了数据与流程的集中管理、多站图像并行判读、数据驱动的解算方法自动选择与友好的用户界面。以航空靶场空中发射试验任务为例,通过实验验证了系统的可行性和时效性。该系统可扩展应用于各类靶场试验,满足用户实时获取并分析武器试验数据的需求。     

FBCB2系统的作战应用及未来发展

FBCB2是美国卫星导航、卫星通信、卫星遥感等航天系统与地面及空中通信系统、图像获取系统集成的一体化系统,是天、空、地系统综合应用的典范.介绍了FBCB2系统的性能特点及其在部队中的配备情况,在作战中的应用情况,就目前美国对FBCB2系统所进行的完善改进工作进行了分析.     

图像标注研究及其在情报处理中的应用

图像数据具有直观、信息量丰富等特点。图像标注方法通过获取图像特征,训练语言模型,实现用自然语言自动描述图像信息。简要介绍了图像标注方法的分类及其相关关键技术。研究表明,通过对大规模图像的自动描述,能更好地管理、分析海量图像信息,能高效地对图像进行分类、检索。结合特定的信息处理技术,图像标注可用于发现有价值的情报信息,为国防安全、战略决策等提供信息支撑。     

用于空中作战的数据传输系统

空中作战——无论是防卫战还是进攻战,已经越来越依赖于大量战术数据的获取。所有这些数据信息将被收集、传送、处理并达成共享,籍此建立一个集指挥、控制、通信、计算机、情报、监控和侦察(C~4ISR)为一体的重要体系。 所有参与空中作战的机载、海上和地面的平台及指挥中心必须通过一个坚固、安全和可互用     

注视蓝天的“千里眼”——空军雷达兵

雷达兵是以雷达获取空中情报的兵种。1957年5月空防合并后,防空军的对空情报兵与空军的雷达分队合编,改称为空军雷达兵。它的主要任务是:不间断地探测、跟踪和识别空中目标,为空军的战斗行动、飞行管制和人民防空提供空中情报。     

基于内容的图像检索技术在大规模图像情报数据处理中的应用

随着军事侦察技术水平和能力的提升,现代侦察系统能够更加便捷地采集到各类图像数据。这些海量图像数据含有的情报信息,需要由高效的方法来获取。基于内容的图像检索即"以图搜图"技术,可根据需要有针对性地从海量图像数据中快速筛选出需要的图像。通过对图像数据进行更深入的分析,最终可获得有价值的情报信息,从而为后续战略、战术决策提供重要技术支撑。     

无监督神经网络的潜艇对空战术意图识别

传统的通过遥感系统获取空中目标信息,解析出目标战术意图的方式,需要大量的专家评估计算网络节点及权重,具有速度慢,耗费大等缺点。为了降低潜艇对空战术意图识别时间,发挥无监督学习神经网络的计算能力。利用遥感获取的空中目标属性与目标战术意图形成训练样本训练神经网络,获得输入目标属性的阈值及竞争层神经元间的关系,建立输出函数,识别空中目标的战术意图。仿真结果表明,竞争神经网络与自组织特征映射(SOFM)神经网络训练的测试样本的输出值与真实值相对应,准确度较高。     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

图像传输软件

HUITS2.0是Harris公司研制的通用传输软件,是数字视频图像传输系统产品系列的一部分。它能使照片和其它图象获取、处理并通过通信信道传输。图像可通过窄带通信装置,其中包括HF,VHF、UHF和战术卫星信道进行传送。HUITS2.0运行在Win-     

防空系统中空中目标威胁评估方法研究

针对当前对空中目标威胁评估研究的不足，提出了一种防空系统中评估目标威胁度的新方法，其思想在于将空中目标的威胁因子分为定量指标和定性指标，其中定量指标包括目标速度、目标高度等可以直接获取的指标，该部分指标通过隶属函数直接得到威胁值；定性指标包括目标类型、目标意图等不能直接获取的指标，通过贝叶斯网络进行推理以得到静态威胁值。最后通过AHP 方法对各个指标威胁值进行加权得到总威胁值。该方法的特点在于定性分析与定量分析的结合，通过仿真算例验证了该方法的有效性与可行性。     

军事高技术问答100题

45.空中预警指挥机有什么用途? 空中预警指挥机是用于搜索、监视空中或海上目标,并可指挥引导己方飞机遂行作战任务的飞机。按机载雷达的性能,可分为海上、陆上和海陆兼用三种类型;按驻扎基地,可分为舰载和陆基两种。现在世界上约20个国家装备或正准备采购预警机。现有预警机性能较好的有美国的E—3A、E—2C、俄国的图—126、伊尔—76等。     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

“飞豹杯”中国首届空中机器人大赛在西安举行

2004年11月5日至8日,我国首届空中机器人大赛在西安举行。来自清华大学、北京航空航天大学、西安交通大学等高校的15支代表队参加了比赛。空中机器人又称无人飞机,是指能够按照预先设定的程序在空中自主飞行的飞行器。与航空模型相比,它在机械设计、电子通信、自动控制、空气动力学等方面具有更高的科技含量和技术水准,在通信、气象、灾害监测等方面都可应用。     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

工兵的空中机动

本文阐述了工兵部队空中机动的必要性。德国工兵通过装备可空运的抛散布雷车、可空运的固定桥和可空运的多用途土工机械达到空中机动,以对空中机动部队遂行工程保障,文章还介绍了德国工兵部队实施中机动的途径。