基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑.     

多武器平台目标域协同射击控制模型研究

目标域协同射击控制模型是在单平台火控系统空域窗射击控制、射击门控制等基础上,针对多武器平台对点目标或面目标协同射击的需求,进行了目标域和射击效能的定义,提出了空间/时间复合三维射击门的概念,设计了三维射击门模型,分别建立了多武器平台对点目标射击控制模型和多武器平台对面目标射击控制模型,通过对多武器平台协同射击效能的计算分析,证明了目标域协同射击控制模型可显著提高多武器平台协同射击对目标的火力打击效能.     

直升机武器系统误差分析

武装直升机凭借其火力强、隐蔽性好、机动性强、贴地飞行等优点,成为现代战争中对地攻击的主要作战平台.从直升机固有特点出发,对影响直升机武器系统的误差因素进行分析,对直升机武器系统误差进行理论分析并构建误差分析方程.对直升机载激光制导空地导弹导引头能力进行建模,并结合直升机武器系统误差进行仿真计算,验证直升机平台武器系统误差是否满足导弹的使用要求.     

浅谈新时代航天民用产业发展方向

党的"十九大"做出中国特色社会主义进入新时代的重大政治判断,将军地协同发展上升为国家战略,说明党和国家各方面事业都要在新时代的大背景下来谋划和展开。作为科技创新的摇篮,航天科研院所如何凝聚起"军"与"民"的强大合力,推动我国航天民用产业建设事业的顺利发展,也成为了新时代军地协同发展的目标和要求。航天科研院所应该顺应新时代发展的趋势,秉承"国家利益高于一切"的宗旨,切实做好航天民用产业深入发展的各项工作。本文将围绕新时代军地协同发展的要求以及新时代航天民用产业发展优势进行分析,为航天科研院所的民用产业发展提供一些思考方向。     

基于模糊均值聚类算法的图像分割

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中,用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解,提高了图像分割的运算速度。     

要地防空群对敌主攻方向确定度分析

针对目前防空作战中对敌主攻方向判断的困难和复杂性,运用系统工程理论、模糊数学等理论探索要地防空群对敌主攻方向定量判断问题。全面分析了影响敌主攻方向选取的诸多因素,建立了分析指标体系和模糊综合分析模型,为判断敌主攻方向提供了一种新的思路和定量分析的方法。在影响敌空袭目标选取的因素中,不确定和灰色的因素多,模糊综合分析方法采取定量与定性分析相结合的办法,把定性的因素定量化,较科学地解决了要地防空群对敌主攻方向判断的问题,进一步丰富了防空兵作战指挥精确决策理论。     

多机协同多目标攻击的目标分配和攻击排序

研究了多机协同空战中多目标攻击的目标分配和攻击排序的过程和方法.首先通过对影响空战态势的因素进行分析,提出一种新的综合距离优势、角度优势和能量优势构造综合优势函数的工程方法,并利用综合优势函数计算出目标分配矩阵,然后介绍了在目标分配矩阵上进行多机协同目标分配和攻击排序的过程和算法,最后用仿真验证了该算法的有效性.     

基于遗传算法的弹炮混编防空群火力分配

近期局部战争中的防空作战经验表明:实施弹炮混编可以大大提高防空武器系统的作战效能,而如何实施有效的火力分配又是其中的一个重要环节.针对陆军弹炮混编防空群射击指挥中的火力分配问题,简要分析了防空导弹和高炮武器系统射击的不同特点,提出了弹炮混编防空群的火力分配方法,并建立了优化火力分配方案的数学模型.在此基础上,采用遗传算法对此模型求解.结果表明,遗传算法为弹炮混编防空群的火力优化分配问题提供了一条有效途径.