Operational aspects of a future war between Egypt and Israel

The peace treaty between Israel and Egypt has survived since 1979. Even so, following the events in Egypt, there is a growing tension between the two states, particularly surrounding the Sinai, which could cause a crisis and even a war. In such a case, the main battlefield would be in Sinai, and there would be several dominant aspects. Some of them would appear for the first time, compared with previous wars, such as a collision between Israeli and Egyptian units of around corps size. Other aspects would be more familiar, such as the ratio between the size of the forces to that of the battlefield, the “fog of war,” night fighting, “friendly fire” and deception.     

多架无人机协同作战智能指挥控制系统

给出一种基于Agent技术的多架无人作战飞机协同控制系统的设计方法,该系统由几类Agent构成情报决策Agent、单机自主决策Agent、协同决策Agent等.由于利用了Agent的两大优良特性--自主性和协同性,系统能够控制多架无人作战飞机,各无人机对不断变化的战场环境也具有很高的适应性.     

基于STM32的高炮四炮手模拟训练装置设计与实现

尽管现代高炮武器系统自动化程度很高,但是人工瞄准射击仍然不可或缺,在人工瞄准射击过程中,四炮手的操作、训练难度较大,因为航向装定要建立较强的空间平行感,需要平时刻苦训练来提高航向判装精度。以STM32微控制器为核心,利用光电编码器、MEMS加速度计和步进电机等设计了一款四炮手训练装置,该装置自动产生目标航向信息,并完成航向给定;参训炮手根据给定航向,转动模拟航向头,使之与给定航向保持平行,微控制器通过航向给定值和装定值之间的误差即可对参训炮手训练水平进行评估。实验表明,该装置只需四炮手一人就能完成训练,可帮助四炮手快速建立平行感,是四炮手速成的好帮手。     

基于VD-AiNet聚类算法的空袭目标类型识别

针对防空反导作战中空袭目标类型识别问题,在分析空袭目标的主要类型、识别指标及其识别原则的基础上,将人工免疫算法中矢量距人工免疫网络聚类算法应用于抗体样本训练模块,并建立了抗体训练和目标识别的并行决策模型.最后进行了算例验证,结果表明了算法和模型的可行性和有效性.     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。     

新一代人工智能在国防科技领域发展探讨

新一代人工智能技术已经成为当前研究的重点和热点，并逐渐成为提升国防力量、军事能力和国家竞争力的有效途径。本文在总结人工智能概念的基础上，给出了新一代人工智能的定义和发展的重要意义，从掌握未来战争主动权、支撑军工装备研制生产模式转型和保障国防科技先进性三个方面梳理了国防科技领域发展新一代人工智能的必要性，并从基础技术支撑和国防特色应用两个方向提出了国防科技领域发展新一代人工智能涉及的基础软硬件、标准规范、智能装备/系统、辅助作战指挥、智能研发等重点内容，在此基础上给出了相关的发展建议。以上研究可为新一代人工智能技术在国防科技领域的研究、应用和发展提供参考。     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题，采用栅格化方法建立海洋环境模型，为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标，提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法，利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径，算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失，但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题，是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。     

武警总队应急车辆故障诊断系统研究

将人工神经网络和基于案例推理技术结合用于车辆故障诊断系统中，构建了ANN与CBR结合模型，阐述了各子系统的基本功能及相互关系，并对关键技术进行了详细解释。实例诊断表明，ANN和CBR方法的结合有效地弥补了它们各自的缺陷，提高了应急条件下车辆的维修保障能力。     

火炮驻退机状态评估中的特征提取方法

人工后坐条件下各检测参数受驻退机技术状态变化影响较小,为准确评估火炮驻退机的技术状态,需要从检测参数中提取科学有效的指标特征。利用人工后坐在线检测设备中推炮速度可调和高分辨率数据采集卡的优势,将对驻退机磨损比较敏感的液压阻力参数从可测的后坐阻力中分离,基于模板匹配的思路建立了液压阻力模板曲线。对不同技术状态驻退机的液压阻力曲线与模板曲线进行了相关性分析,并对驻退机磨损特征参数进行了有效提取。其结果作为驻退机模式识别中的评估指标,可使驻退机技术状态评估更加精确。