基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

利用网络动力学评估复杂社会网络知识传播性能

为了对复杂社会网络知识传播性能进行评估,提出了利用复杂网络动力学和知识传播指数相结合的评估模型,该模型综合考虑了网络的拓扑特性、个人的知识普及能力和对知识的感兴趣程度,通过网络知识传播指数阈值的大小来衡量网络的知识传播性能.通过仿真发现,知识在社会网络中的传播对均匀网络平均度值和无标度网络初始传播节点度值的依赖性小,对知识传播指数的依赖性大;在相同条件限制下,无标度社会网络的知识传播性能要高于平均度值相等的均匀社会网络.     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

基于可组合服务的陆军作战仿真模型集成

陆军仿真模型体系的复杂性决定了其建模与集成的复杂度,本文基于模型组件化技术,设计了模型组件库、对象库,通过逻辑组合实现了基本库和作战单元库,并以可组合的模型服务实现不同分辨率、异构模型的聚合集成目标,使得陆军作战仿真模型具备模块化、可复用、可扩展和可控制的应用特点和战技术性能。     

潜射无人机及其对潜艇作战带来的变化

从水下航母的历史出发,简述了现代战争对潜射无人机的需求,分析了潜艇(尤其是核潜艇)装备潜射无人机的优势和给作战带来的变化,说明了它对发展水下航母的重要性。之后,以美国潜射无人机研发为例,总结了其研究进展,探讨了它目前面临或需要解决的问题,表明了其发展方向。     

空投设备气囊缓冲系统的缓冲特性分析与匹配方法

采用解析分析法,根据排气口流量方程和载荷运动方程建立了无量纲的空投设备气囊缓冲过程数学模型,并根据此模型构造了气囊的匹配设计图。讨论了排气口面积、气囊高度、着陆初速度、载荷质量、气囊底面积及排气口开启压力等参数对气囊缓冲性能的影响,提出了空投设备气囊缓冲系统的参数匹配设计方法,为空投设备气囊缓冲系统的匹配设计提供了技术支持。     

基于营区精、气、神文化表达的自然仿生设计

精、气、神文化是营区规划设计的核心.自然仿生设计为营区精、气、神文化的表达提供了独特而有效的方式.通过对营区精、气、神文化的解读,发掘出自然仿生的3个层面,即“形”之仿生,“意”之仿生和“结构”之仿生.在营区规划设计中,当自然仿生的这3个层面得到有效表达,实现有机统一,营区就会产生独特的文化气质与魅力,从而体现其精、气、神特色,展现部队的“军营魂”.     

基于系统动力学的工程项目目标控制

针对工程项目目标控制问题,通过德尔菲法确定工程项目目标控制的主要影响因素,基于系统动力学反馈与仿真分析理论建立了工程项目目标控制系统动力学模型。采用专家打分法确定参数,利用Vensim软件对模型进行模拟演化和算例分析,讨论不同策略和策略组合的工程项目目标控制效果,最终得到基于算例工程的理想方案为0时增加人工8人,0时加班1 d,管理费水平为3。采用该方案,该工程的完工时间提前47.2%,质量下降2.0%,费用上升6.7%。通过不同策略和策略组合的效果比较,得出结论：加班宜尽量少用,尤其要避免连续加班;尽量避免无效管理费用支出,但对于可以带来管理水平提高的管理费用支出宜适量增加;增加人工越早越好。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。