2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

融合遗传蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化算法

针对特定区域覆盖并密集重访的卫星星座优化设计问题,采用回归轨道和共星下点轨迹星座的设计方案,提出特定区域内重点地区权值排序覆盖并融合遗传蚁群算法优化求解卫星星座轨道参数的方法。分析区域覆盖星座的设计需求,建立回归轨道覆盖区域模型,利用遗传蚁群算法计算出最优轨道根数,使用共星下点轨迹星座求解算法求出所有星座参数。仿真实验结果表明优化设计的星座满足对于区域目标的覆盖时间和重访次数需求,并对重要地点按照权值排序进行了侧重性覆盖和重访,验证了算法的可行性。     

基于对象Petri网(OPN)的C3I系统仿真建模

首先介绍了OPN的特点和利用OPN建立C3I系统仿真模型的一般步骤,然后用一个简单的实例说明了该方法的使用情况,并总结了该方法在建立C3I系统仿真模型中的优缺点.     

依据噪声能量变化提取目标运动信息的方法

在对被动噪声声纳接收的噪声能量随时间的变化规律分析的基础上,从理论上分析噪声能量的变化与目标运动参数关系,给出了其中所含目标运动信息的提取方法.     

姿态测量/激光测距的无人机目标定位模型

无人机在支持舰炮对岸火力支援中,需要实时向射击指挥员提供满足精度要求的目标坐标.目前我军某型无人机采用的实时目标定位模型在复杂地形条件下存在较大原理误差,且缺乏对机动目标的连续定位能力.针对这一情况,给出了一种基于姿态测量/激光测距的目标定位模型.经误差仿真,复杂地形连续定位精度满足作战要求.     

试论陈毅贯彻中共中央"向东作战,向北发展"战略方针的卓越贡献

抗日战争时期,陈毅坚定地贯彻中共中央"向东作战,向北发展"的战略方针,始终坚持开展敌后抗日游击战争,创建抗日根据地,并成功地建立起苏北抗日反韩统一战线,胜利地实现了江南新四军主力北上,开创了华中抗战新局面.     

一种多方位一距离目标定位的最小二乘伴随估计器

对纯方位最小二乘估计器,在已知某时刻一个观测距离的情况下,导出了一种伴随型的目标速度估计器．该算法嵌入原最小二乘估计器之中,计算简单且便于工程应用．     

低仰角GSP应用的Q型柱螺旋天线

本文介绍了用于ＧＰＳ的低成本ＱＵＡＤＲＦＩＬＡＲ柱螺旋天线（以下简称Ｑ型柱螺旋天线）的研制过程,该天线产生右施圆极化,抬高的辐射方向图在低仰角上具恒定的方位面增益。该天线适用于卫星通信（ＳＡＴＣＯＭ）地面终端设备,相对于卫星而言,该天线可以低仰角工作,该天线设计用于ＳＡＴＣＯＭ的典型接收频带为１５２５￣１５５９ＭＨｚ尤其适用于差动的ＧＰＳ、ＤＧＰＳ网络系统。