联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

借鉴传统军事思维 提升我军信息化条件下作战能力

传统军事思维的优秀“内核”是作战能力水平提升的重要“起搏器”,有助于现代条件下部队战斗力的提高。汲取其伐谋思维,注重信息思维,发挥超越思维,完善作战预测,这四种思维能够有助于促进作战思维整合、强化军事信息整合能力和创新能力,提升作战软实力,彰显强军之要,对实现强军目标有理论支撑和实践创新之力。     

对成像雷达的脉冲分段排序转发干扰

多假目标图像欺骗是目前宽带雷达干扰的难点。针对宽带雷达中常用的线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号,提出一种脉冲分段排序转发干扰方法。结合散射波信号模型,推导了合成干扰信号二维成像输出形式,讨论了假目标图像个数、分辨率与分段数以及转发次序之间的关系,并进行了仿真实验。结果表明该干扰方法可较便捷地产生多个沿距离向分布的假目标图像。结果对于成像雷达图像欺骗干扰具有理论指导意义。     

火炮抽筒故障机理研究

针对某自行反坦克炮射击后,抽筒时出现药筒钢底座底缘与圆柱部断裂现象这一抽筒故障,分析计算该火炮正常抽筒所需的理论抽筒力和半自动开闩机构所能提供的实际抽筒力,由此定量分析该故障的主要原因,并提出火炮实弹射击预防抽筒故障的具体措施,对半自动开闩结构设计与改进、部队装备训练与射击具有一定指导和参考价值．     

损伤本构模型在边坡工程损伤破坏研究中的应用

从材料破坏机理与规律出发研究结构性土体工程的渐进破坏过程,是实际工程研究的重要方向。针对结构性土的变形特点和传统本构模型解决结构性土体工程渐进破坏过程的不足,采用作者以前提出的结构性土损伤本构模型对边坡工程算例的渐进破坏过程进行模拟分析。算例计算结果分析表明：边坡在破坏过程中会形成一个贯通剪切带,剪切带土体完全损伤;剪切带上方土体损伤相对较小,且有距离剪切带越远损伤越小的趋势;剪切带下方土体损伤也较小,主要因为开挖对其影响很小且处于稳定的坡体内。研究证明,运用结构性土损伤本构模型能较好地解决实际工程损伤破坏问题。     

弹丸飞行时间拟合误差对射击诸元误差的影响

分析了基本射表中弹丸飞行时间拟合误差对射击诸元误差的影响,给出了因时间拟合误差引起的射击误差的解析表达,并利用5条典型航路分析了飞行时间拟合误差对射角、射向误差的影响,得出了不同航捷、航高、斜距、目标速度下拟合误差对射击诸元误差的影响关系,从而为确定弹丸飞行时间拟合精度提供依据.     

基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配

针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。     

多预警机雷达信息融合的多普勒盲区目标检测

预警机雷达采用脉冲多普勒体制,不可避免地存在多普勒盲区。在对空工作模式下,多普勒盲区会导致目标频繁暂消和重复起批。在深入分析预警机雷达多普勒盲区目标的检测问题的基础上,构建了基于多站信息融合的分布式恒虚警率目标检测器。通过理论推导确定了融合规则,给出了局部雷达全空时处理条件下的目标检测广义似然比和虚警门限。仿真结果表明,该方法能够显著提高对落入多普勒盲区内的目标点迹的检测概率,同时改善了目标航迹质量,具有一定的实际意义和应用价值。