基于多Agent协作的战场信息共享系统研究与实现

针对联合作战中分布、动态的战场环境和海量的战场信息,满足不同作战实体对战场信息资源共享的需求,构建了一个基于多智能体的、面向作战任务的信息资源共享模型,并提出了一种新颖的基于相似度的用户动态聚类方法。从用户的资源请求中发现用户兴趣和用户之间的相似度,通过交互机制有效地将相同兴趣的用户及资源智能体关联起来,提高作战主体获取战场信息的能力。实验证明该算法具有较高的效率和良好的可扩展性。     

基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别

军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明：所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。     

一种可扩展的Cyber空间作战体系描述模型

研究了Cyber空间作战体系模型构建技术,提出一种面向Cyber空间作战模拟的战争系统建模新思路,并以此为基础提出了Cyber空间作战体系一体化逻辑网络模型。将Cyber空间作战涉及到的敌我双方作战实体视为一个整体系统的组分,抽象为网络模型的实体节点,实体间的各种合作、协同、对抗等不同类型交互行为统一抽象为网络模型的逻辑边。针对网络模型的节点和边分别建立了基于本体的实体描述模型和基于OO-LAMBDA语言的行为描述模型。通过一个真实战例的仿真实验验证了本文提出的方法的有效性和正确性。     

一种空中目标航迹聚类方法研究

针对目前传统航迹聚类方法的不足,提出一种空中目标航迹聚类方法。首先提出一种航迹自适应拟合算法,对空中目标航迹进行拟合提取航迹特征;然后,在所提取的航迹特征基础上提出基于k-means算法的航迹聚类方法,通过对航迹特征点及拟合曲线的聚类,将同一类航迹聚类形成相似航迹簇;最后通过实验仿真,验证了该聚类方法的有效性。     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别

军事命名实体识别是军事知识图谱构建和装备实体画像的基础性和关键技术,该技术进一步为军事文本智能化处理、辅助决策和情报分析等任务提供支撑。基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别方法,针对中英文文本结构构成具有天然差异,中文文本缺少天然分割,加之军事装备别称较多,可能会造成识别的缺失等问题,提出利用文本字向量、词向量拼接实体后缀向量的方法,对军事装备实体进行识别和发现。通过实验验证方法的合理性和先进性。     

一种新闻事件演化建模方法

为了准确地发现话题中事件间的潜在关系,提出一种新闻事件演化建模方法。该方法利用事件的时间关系、内容相似性、命名实体关联信息构建新的演化关系模型,并通过定义事件的五种演化模式,识别出演化过程中的开始、中间、结束事件,最后根据新演化模型及演化模式建立事件演化的有向无环图模型,揭示事件发展的潜在脉络结构。实验结果表明,本文方法能够有效检测事件演化,提升系统性能。     

一种面向涌现的比较性话题模型

提出一种CDCMLDA生成模型来实现跨文本集的话题分析,采用狄利克雷组合多项式模型(Dirichlet Compound Multinomial,DCM)对文本集中词的涌现现象进行建模,把DCM模型和LDA结合起来分析文本集之间话题的差异,采用蒙特卡罗期望最大化方法进行参数推导。在多个实际数据集中通过定性和定量的方法对模型进行评价,实验表明,模型不仅能够发现不同文本集间的异同,而且在模型困惑度指标上相对当前两种主要跨文本集的话题模型具有明显的优势。     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法北大核心

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

基于故事的新闻视频事件专题分析方法

报道同一事件的新闻故事之间存在大量的冗余和重复,这对新闻事件的快速浏览和理解造成了巨大的困难,必须对故事之间的关系进行有效的分析及组织.文章提出一种基于故事的新闻视频事件专题分析方法.融合文本和视觉特征将报道同一事件的新闻故事聚类在一起,通过分析事件内部故事之间的相似性,获得故事之间的相互依赖关系,生成表现事件发展的专...     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究，设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先，在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型；接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合，计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值；最后，以目标的跟踪精度需求为出发点，结合蚁群算法的思想，设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下，根据对各目标跟踪任务的重要程度，合理地调度传感器资源。     

Modeling of unsupervised knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation

Text event mining, as an indispensable method of text mining processing, has attracted the extensive attention of researchers. A modeling method for knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation is proposed in this paper, i.e. UKGE-MS. Specifically, UKGE-MS can improve the existing text mining technology's ability of understanding and discovering high-dimensional unmarked information, and solves the problems of traditional unsupervised feature selection methods, which only focus on selecting features from a global perspective and ignoring the impact of local connection of samples. Firstly, considering the influence of local information of samples in feature correlation evaluation, a feature clustering algorithm based on average neighborhood mutual information is proposed, and the feature clusters with certain event correlation are obtained; Secondly, an unsupervised feature selection method based on the high-order correlation of multi-dimensional statistical data is designed by combining the dimension reduction advantage of local linear embedding algorithm and the feature selection ability of sparse representation, so as to enhance the generalization ability of the selected feature items. Finally, the events knowledge graph is constructed by means of sparse representation and l₁ norm. Extensive experiments are carried out on five real datasets and synthetic datasets, and the UKGE-MS are compared with five corresponding algorithms. The experimental results show that UKGE-MS is better than the traditional method in event clustering and feature selection, and has some advantages over other methods in text event recognition and discovery.     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

稀疏平衡变分自动编码器的文本特征提取

针对文本特征提取方面的高维数据特征区分度较低、基于规则的特征学习的自学习性能差、变分自动编码器存在过度剪枝等问题,提出稀疏平衡变分自动编码器(Sparse Balanced Variational AutoEncoder,SBVAE)的文本特征提取模型.为消除噪声干扰,提高文本特征提取模型的鲁棒性,在文本特征提取的输入...     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。     

Hypersonic sliding target tracking in near space

To improve the tracking accuracy of hypersonic sliding target in near space,the influence of target hypersonic movement on radar detection and tracking is analyzed,and an IMM tracking algorithm is proposed based on radial velocity compensating and cancellation processing of high dynamic biases under the earth centered earth fixed(ECEF) coordinate.Based on the analysis of effect of target hypersonic movement,a measurement model is constructed to reduce the filter divergence which is caused by the model mismatch.The high dynamic biases due to the target hypersonic movement are approximately compensated through radial velocity estimation to achieve the hypersonic target tracking at low systematic biases in near space.The high dynamic biases are further eliminated by the cancellation processing of different radars,in which the track association problem can be solved when the dynamic biases are low.An IMM algorithm based on constant acceleration(CA),constant turning(CT) and Singer models is used to achieve the hypersonic sliding target tracking in near space.Simulation results show that the target tracking in near space can be achieved more effectively by using the proposed algorithm.     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。