翼伞系统线目标归航方法

针对运载火箭助推器或子级无控坠落地面落点散布较大的情况,提出一种翼伞系统的线目标归航方法。建立了矩形边界下的归航计算模型,对点目标归航和线目标归航两种方法进行了收缩区域分析;对翼伞归航能力、落区散布边界特征对归航性能的影响进行对比分析,得到了相应的归航策略,并提出在较大散布区域下设置多个着陆区域的工程解决方案;建立动力学和操纵控制模型,对线目标归航过程进行了仿真。结果表明,所提方法对工程有一定的参考价值。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。     

基于改进CNN的红外目标识别方法研究

自动目标识别是红外成像精确制导武器系统的关键技术,针对传统红外目标识别算法在复杂环境作战中存在目标特征建模复杂、识别率低等问题,提出一种基于改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法。结合红外目标特性,调整ZFNet的卷积层和池化层数量,加入空间变换网络以提高对数据变换的鲁棒性;对Dropout层的丢弃率变化进行可视化分析并确定选取原则,以提高红外目标的识别率。通过试验结果与传统方法相比,该方法具有较高的识别率,能够为红外成像导引头目标识别算法设计提供参考。     

网电作战目标识别系统建设

随着信息技术的普及和发展,作为陆海空天之外的第五空间,网络电磁空间已成为现代信息战争的重要作战域。网电作战目标成为作战双方打击和防卫的关键对象,并贯穿于各个作战域。文章就网电作战目标识别提出网电作战目标识别系统的建设。以美军在其"作战云"理念下建设的目标情报融合系统作为参考,从系统组成要素和系统组织关系等层面对未来网电作战目标识别系统建设提出构想,有益于未来网络电磁空间情报体系框架构设。     

突发威胁下的无人机动态航迹规划研究

针对突发威胁下无人机动态航迹规划的问题,提出了一种避开突发威胁的动态规划算法。利用A*算法生成全局最优航迹并进行平滑处理。当遇到突发威胁时,利用三次样条的二阶连续性及边界条件进行局部航迹规划,能够生成一簇候选路径,根据候选路径中心线与突发威胁中心线之间的夹角对候选路径簇进行旋转调整,使其路径簇完全包围突发威胁且具有对称性。最后综合考虑安全性、平滑性和连贯性的3种代价函数,建立总代价函数,选择出最佳的规避威胁航迹。实验结果表明,该算法能够在众多候选路径中选择出一条完全避开障碍安全平滑的较优航迹,且耗时短,实时性较强。     

基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型

对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。     

一种基于压缩感知的OFDM调制识别方法

卫星通信信号频带宽、传输数据量大的特性,为解决其处理困难的问题,提出一种基于压缩感知的OFDM信号调制识别方法,对OFDM信号进行稀疏变换后,在非重构的条件下直接对欠采样测量值进行处理,根据OFDM信号在高阶累积量上的性质进行调制识别。推算了几种单载频调制信号的欠采样后的高阶累积量理论值;分析了OFDM信号的渐进高斯性,通过这一性质可以将OFDM信号与其他单载频调制信号区分,做到OFDM信号的调制识别;仿真实验结果表明,该方法可以在欠采样的情况下以较高概率完成对OFDM信号进行调制识别,并且有较好的抗噪性。