适应任务的模块化卫星快速构建优化决策方法

如何根据应急航天任务,在满足各种约束的前提下,从型号众多、能力各异的卫星平台及有效载荷中快速决策效费比最佳的卫星构造方案引起了越来越多的关注,这就是适应任务的模块化卫星快速构建优化决策问题。在深入分析该问题特点的基础上,建立优化决策数学模型,提出基于遗传算法的优化决策方法,为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解引入基于罚函数法的约束处理方法。针对罚函数法中惩罚系数难于确定的特点,设计惩罚系数自适应调整的动态罚函数机制。定量化实验及分析结果表明:该方法能有效解决适应任务的模块化卫星快速构建优化决策问题。     

单一来源同类装备价格形成机制存在的问题及对策

近年来,随着国防和军队全面深化改革的深入推进和装备建设的快速发展,装备价格管理工作的重要性不断提升,但军队目前承担的装备审价任务日趋繁重,存量不减、增量日增等新情况和新问题给装备价格管理工作带来了新挑战。本文以单一来源同类装备为研究对象,借鉴《军品定价议价规则(试行)》中竞争议价和征询议价不审价的原理,从单一来源同类装备价格的形成主体、装备审价任务量、装备价格的测算方法、装备价格的形成过程以及装备价格的影响因素等五个方面分析了价格形成机制存在的问题,并从主观因素和客观因素两方面探讨了存在问题的原因,提出应在明确价格形成主体的职能权限、科学确定价格的测算方法、完善价格法律法规、建设价格数据平台、加强价格人才队伍建设等方向优化单一来源同类装备价格形成机制的对策建议。     

美国太空安全领域最新发展分析

美国认为太空已被普遍认定为最重要的作战域之一,未来的太空安全态势将愈发严峻。本文认为, 美国正面向未来太空对抗环境进行全面转型, 从顶层战略、作战理论、组织结构、战备训练、装备技术等方面开展研究、调整和长远布局, 如以我为主要对手谋划布局、发布系列军事航天顶层指导文件、大幅增加太空攻防作战相关经费投入等。 目前, 美军正处于新旧体系转换、 下一代能力构建发展的关键期, 不仅正在变革军队组织体制、重组太空攻防作战力量, 还积极开展系列演习演训, 以加速形成太空攻防实战能力。美军这一系列动向将对未来太空领域安全与发展产生重大影响, 应引起我高度重视。     

无人系统安全防护研究

当前,无人作战系统在大规模、高烈度、高科技体系对抗中的安全防护能力尚显不足,需从多方面加以提升。本文首先从自然环境、协同运用、综合对抗以及自主权限给无人系统带来的安全风险为出发点,深入分析了无人系统的安全防护需求;其次,根据需求,总结了无人系统安全防护的目标,并分别从提升无人系统环境适应性能、降低无人系统可探测概率、强化无人系统抗毁伤能力、夯实无人系统自主作战安全性设计等四方面详述了无人系统可采取的安全防范措施;再次,利用体系防护资源,结合无人平台和载荷的防护基础,提出了内外一体的、控制与防护分离的协同安全架构;最后,对无人系统安全防护的未来发展趋势进行了展望。     

面向装备论证的大数据应用架构

本文围绕装备论证大数据的管理和应用,论述了装备论证大数据的基本概念和应用现状,探讨了大数据应用的重要意义,并结合实际应用需求构建了装备论证大数据应用总体框架,阐述了平台基础层、数据层、存储管理层、服务支撑层和应用层的内涵和组成,介绍了大数据应用框架遵循的标准规范体系、运维管理和安全管控措施。本研究着重分析了支撑装备论证大数据平台的通用服务和专用服务,阐述了各类服务的主要组成和基本功能,设想了装备论证大数据平台提供的装备评估研究、装备运用研究、装备仿真实验和装备数据信息查询等服务应用,分析了平台建设涉及的多源异构数据融合、装备大数据综合处理、多维数据可视化等关键技术。希冀该研究结果能够为装备论证大数据建设与应用研究提供一定理论支撑。     

【专题】基于深度学习及FPGA的装备目标检测研究

本文应用深度学习技术实现海天背景下基于可见光、红外方式成像的舰船及角反、烟幕干扰的目标检测,这也是反舰导弹作战使用的关键技术之一。采集的可见光与红外成像目标检测数据集涵盖实施典型干扰下的态势场景,贴近实战;结合四种不同的目标检测机制,选取YOLOV3、Faster R-CNN、SSD及CenterNet四种典型模型分别进行训练与验证,通过对比分析进一步提高弱小目标、复杂干扰态势的的检测,可以实现端到端的高精度装备目标检测模型。在确保精度的前提下基于现场可编程门阵列（FPGA）进行软硬件协同设计,通过对比分析选定基于Vitis AI的实施方案,经过模型的量化、编译与优化,可在保证检测效率的前提下快速实现模型的小型化部署,便于进行装备移植。研究结果表明,该研究内容可有效提高现役反舰导弹目标检测的准确率。     

【专题】智能化装备检测能力建设研究

装备检测是装备性能监测、故障预测和诊断、健康管理、战斗力评估和再生的基础和前提。随着大数据、云计算、智能算法、智能芯片等智能化技术的突破性发展,军事智能化时代已经在全球兴起,并驱动装备体系向信息化、智能化方向发展。针对信息化、智能化装备综合性强、技术性高、战斗力强及结构复杂等特点,本文首先给出了装备检测的意义,然后分析了智能化装备检测面临的问题,最后从构建科学化规范化装备检测标准、智能化检测系统、多样化检测方法、智能化数据处理和智能化检测人才队伍建设五个方面给出智能化装备检测能力建设的意见和措施,以期为未来军队智能化装备检测能力建设提供一定的科学理论支撑。     

一种基于熵值的装备维修性评价模型

本文提出了一种基于熵值的装备维修性综合评价模型,该模型包括评价指标的熵值度量模型、装备维修信息结构图和行为控制图以及基于熵值的评价指标聚合模型等3个方面。本研究首先在分析装备维修一般过程和维修性评价内容的基础上,构建了定性指标和定量指标相结合的装备维修性评价指标体系,分析了维修任务复杂度、维修保障复杂度和基于熵值的维修效果的涵义;其次,给出了定性指标的熵值、定量指标的熵值以及基于权值的装备维修性熵值等计算方法;最后,给出一个装备维修性熵值评价的算例。算例结果表明,所提方法能够结合综合维修任务、维修保障和维修效果等多种影响因素进行装备维修性评价,不仅可以根据熵值大小对装备维修性水平进行高低排序,还可以分析影响装备维修性水平的瓶颈因素。     

面向航天装备大数据的知识图谱体系

近年来,航天装备大数据平台建设已经取得了长足进步。然而,航天装备数据深层次价值仍然未被有效发掘,关键原因在于现有大数据业务数据存在无法跨专业贯通、缺乏全局数据资源智能分析及管理。知识图谱技术作为大数据时代的推理和分析利器,与航天装备大数据完成无缝对接具有天然的优势和内在动机。本文从研究面向航天装备数据知识图谱的/组织管理、关联分析、数据挖掘、知识可视化等开放式共享服务出发,通过大数据、人工智能方法挖掘航天数据的应用潜力,并引入数据化决策模型和监控体系,建立航天装备数据全息画像,实现业务数据的跨业务贯通,并提供网格化的高速检索,以求通过提升数据管理的规范化、标准化、精益化水平指导航天装备的优化和升级。     

【专题】装备保障数据中心体系结构设计

数据中心作为支撑装备保障指挥、管理、维修、供应及训练等业务运行的重要基础,是数据交换的枢纽和各级数据的总汇,也是信息服务的中心,对深化装备保障信息需求、实现保障信息有效管理和强化保障信息综合应用至关重要。本文面向装备保障数据中心建设需求,分析了装备保障数据中心的内涵及其在数据汇聚存储、数据共享交换、保障决策支持及综合信息服务等方面的重要作用,从总体架构、物理结构和数据结构三个方面开展了数据中心体系结构设计;同时,立足装备保障数据中心建设与应用,针对应该重点把握的数据标准规范建设、配套数据采集手段、加强安全保密建设、完善运维管理体系及建立专业分析团队等问题进行了阐述。研究成果可为实际开展装备保障数据中心建设提供 参考。