基于多级影响图对策的多机协同空战决策研究

首先确定多机协同空战战机相关数学和运动模型,其次将大规模群集空战转化为多个小集团作战,在此基础上,依据协同的原则,又将小集团作战转化为多个一对一空战,然后应用多级影响图对策解决不确定情况下多机协同空战决策问题,建立了考虑交战双方、动力学质点模型和飞行员的偏好的连续机动决策模型,最后进行了2:2协同空战仿真分析,仿真结果表明该模型的有效性.     

联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法

提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

地理社交网络位置推荐

地理社交网络将地理位置信息融合进传统社交网络,将人们的现实生活和虚拟世界的生活连接在一起。作为地理社交网络的一个重要应用,位置推荐可以向人们推荐其可能感兴趣的位置,为人们的出行提供参考,极大地便利了人们的生活。在此背景下,论文研究了地理社交网络位置推荐的基本概念,分析了位置推荐常用的方法,描述了典型的数据集及推荐效果的评估方法,指出了位置推荐面临的主要问题,并展望了未来可能的研究方向,为相关领域的研究提供参考。     

一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

浅谈太阳光照图判读的教学心得

一、明确信息本节内容中应用较多的是太阳光照图,在做这一类读图分析题时要首先明确几点:1·明确所给图的时间:即太阳直射于哪一个半球的哪一个纬度位置,是在几月份?2·明确地球的自方向:①通过题干的文字信息判断②通过图中的经线度数判断③通过极点的南北判断④通过相邻两点的东西方向判断3·明确晨线或昏线:晨线东(右)为昼,西(左)为夜4·明确太阳直射点的经线位置:位于昼半球的中间位置,或从晨线与赤道的交点向东推90度,或从昏线与赤道的交点向西推90度的经线5·明确昼夜长短:某点所在的纬线被晨昏线所割得的昼弧或夜弧长所跨的经度差,每…     

异步非平稳干扰抑制方法

为解决单通道条件下异步非平稳干扰抑制问题,提出基于数据驱动的稀疏分量分析干扰抑制方法,旨在从接收到的混叠信号中恢复期望信号。该方法利用深度卷积神经网络对输入/输出端数据间的复杂映射关系的强大建模能力,实现了目标信号稀疏域的自适应选择、稀疏域中目标信号稀疏表示的自适应学习以及目标信号的自动恢复。与以往干扰抑制算法不同,所提方法在时域上完成了“端到端”的信号波形恢复,且对混叠观测无先验要求,相比现有方法更具普适性。仿真实验验证了所提干扰抑制方法在不同环境噪声和干扰信号强度及泛化测试条件下的有效性,对干扰的抑制性能显著优于现有算法。     

稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略

针对现有神经网络加速器在处理稀疏神经网络时存在的数据加载效率低、乘加资源利用率低、输出缓存寻址逻辑复杂等问题,提出了稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略。将属于同一输入通道的非零输入特征图像数据和非零权重进行全对全乘累加运算,降低了非零数据配对难度,提高了乘加资源利用率;通过采用输入驻留计算,以及密集型循环加载特征图像数据,大幅减少了数据片外调取次数;优化了输出缓存设计,解决了现有方案中存在的输出缓存地址访问争用、存储拥塞等问题。实验表明,与采用类似架构的细粒度脉动加速器相比,在处理单元面积上减少了21.45%;在数据加载速度方面平均提高了117.71%在平均乘法器利用率方面提高了11.25%,达到89%。     

XML的网络标图技术

针对信息化条件下网络标图的需要,以SVG(可缩放矢量图形)作为态势图中电子地图、队标、队号以及附注说明等数据模型的表现形式,提出了基于XML将态势图信息文本化,并实现网络标图的构想,对态势图和军标进行了建模处理,并基于Microsoft Visual Studio.NET网络开发平台,对态势图的标绘、代码解析、网络传输和接收再现进行了较深入的研究.     

基于OBDD的防空导弹系统效能评估研究

首先对OBDD的概念和操作运算进行了简要介绍;接着对ADC系统效能模型进行了分析,首次提出了应用shannon展开和ite操作进行效能模型可用性和可信性向量计算的方法;最后应用OBDD操作运算对典型防空导弹系统进行了分析,并以可用性向量计算为例说明了应用OBDD的具体方法.该方法适用于各种故障分布情况下防空导弹系统效能的评估,具有一定的军事应用价值.