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立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑. 相似文献
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VHF和UHF跳频设备在频谱不拥挤的情况下,能以相当高的数据率工作。而HF跳频设备的设计要受到各种不同的限制,包括电离层的突然变化。本文作者为雷卡(Racal)战术通信系统公司的技术董事。文章内容反映了该公司在开发Jaguar系列的ECCM电台过程中的工作成果。 相似文献
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