基于双驱动模型的目标机动行为识别方法

针对目标样本数据和行为知识匮乏、不平衡对空中目标飞行机动识别带来的难题,提出了一种基于数据与知识双驱动的智能化识别方法。采用集成学习的思想将数据驱动的深度学习模型和知识驱动的推理模型融合,既可以弥补推理模型在复杂环境下表现不佳的不足,又可以增加深度学习的可解释性和鲁棒性。利用仿真对比实验验证所提方法的有效性,结果表明：所提算法对目标机动行为识别能力优于仅基于知识驱动或仅基于数据驱动的单驱动系统,准确率达到90.1%。此方法大幅提升了对复杂环境的适应能力和识别准确率,对目标机动行为识别有重要工程应用价值。     

基于CGF的空袭目标建模与仿真

以某型防空导弹仿真模拟训练系统为背景,采用模块化设计,构建了空袭目标模型的结构,包括物理模型、决策模型和三维模型。在此基础上,进行程序设计,开发了基于CGF的空袭目标仿真系统,系统实现了仿真过程的三维可视化。     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

基于DWK海洋作战建模与仿真

直接基于HLA/RTI进行分布式仿真系统开发,存在对用户开发经验要求较高的问题,针对这种不足,提出了一种基于DWK(数字化武器开发平台)快速构建海洋作战仿真系统的方法.在简述DWK功能结构的基础上,解决了系统结构设计、实体建模、FOM开发、兵力模型和HLA模型研究、联邦成员开发等多项关键技术,系统的开发过程证明了该方法...     

基于强化学习的多目标点航关联方法

针对密集杂波环境下的多目标点迹-航迹关联问题,以强化学习(Reinforcement Learning,RL)方法为基础,提出了一种基于Q学习的多目标点迹-航迹关联方法.首先,根据整个过程中目标的运动状态,建立马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型.其次,利用各状态间的相关程度构...     

多目标多决策者环境下防空反导装备体系资源分配与优化

作战体系具有层次高、规模大,各作战分系统间协调配合密切的特征。在作战任务中,这种多层次、多系统、多决策者、多目标的结构使得对各作战子系统的武器装备分配变得更为复杂。为解决此类复杂结构的优化问题,在层次化多目标分析方法基础之上,将层次系统的风险管理引入到模型中来,形成多目标多决策者资源分配模型多目标多决策者资源分配模型,用以解决在不确定风险环境下进行多目标资源分配的问题。利用MOMDRA模型建模空袭风险下防空反导体系的武器装备分配问题,在求解该模型的过程中采用系统分解的思路,利用权重法,站在不同决策者的角度得到该体系的Pareto最优资源分配方案,并通过一个实例来说明此方法的可行性。     

复杂电磁环境下组网雷达的作战效能建模

针对战场电磁环境日益复杂的趋势,研究了复杂电磁环境组网雷达的作战效能评估问题。依据干扰环境下组网雷达的工作机理,分别建立了基于独立观测的组网雷达目标融合发现模型、基于不同干扰强度的组网雷达目标定位模型和基于信息融合的组网雷达多目标跟踪模型。     

基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。     

网络空间"云作战"模型及仿真分析研究

网络空间"云作战"是指运用"云作战"相关理论和战法思想,充分利用网络空间中各种分散的作战实体及作战资源,对作战目标展开攻击或防御的作战行为.重点以网络空间"云作战"的攻击行动为切入点,利用复杂网络理论,从理论模型、环境模型、结构模型及作战指标模型四个方面对网络空间"云作战"进行了建模研究,并基于模型给出仿真分析结果,为网络空间"云作战"的有效实施提供参考.     

关于分布式开发环境

从分布式Ｃ￣３Ｉ系统体制的需求出发,分析分布式开发环境的技术背景与发展。通过讨论分布式开发环境的优缺点,从硬件平台、基础软件和开发支持软件三个层次分析建立分布式开发环境的基础技术。进而从结构模型、处理模型和开发模型三方面,着眼于软件技术,提出一种分布式开发环境的通用构造模型,最后讨论了该模型对未来研究工作的意义。     

基于期望模型的变结构交互多模型算法

采用变结构思想,提出一种基于期望系统噪声模型的变结构交互多模型算法。算法中,预测噪声变化范围的噪声模型集不再采用固定结构,而是根据量测新息在线辨识和调整,使之更加接近于目标的真实运动模式。基于模型匹配概率与先验的马尔科夫切换概率调整期望系统噪声模型噪声方差,得到一个最优的系统噪声模型集。将该算法与交互多模型算法相结合,得到一种变结构交互多模型算法。仿真结果表明,该算法对机动目标的跟踪精度要优于固定结构的交互多模型算法。     

并行环境下的管理信息系统开发模式研究

通过分析生命周期法、原型法等传统管理信息系统开发方法存在的一些不足之处,以及将并行工程的思想应用到管理信息系统的开发中,提出了一种基于并行环境下的管理信息系统开发模式,并结合装甲装备器材资源调度系统的开发,对这种并行环境开发模式进行了探讨和研究.     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

一类基于模型的仿射代数不变量

3D目标的标识别已逐渐成为计算机视觉领域的热点问题.在研究了传统的基于几何不变量和基于3D/2D约束关系两种识别方法的基础上,提出了1类新的空间几何结构模型,并计算出了这类模型3D仿射不变量和其对应的2D仿射不变量之间的约束关系.利用这种关系,可以在目标的姿态和摄像机的参数均未知的情况下,有效利用单幅图像来识别3D目标.     

变结构多模型估计第IV部分:模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器。它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器。在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应。它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比。本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计。研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示。这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征。仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较。     

面向作战仿真的导引头动态成像过程模拟方法研究

作战仿真技术被广泛应用于体系仿真、武器装备研制论证以及作战效能评估,在反舰作战仿真过程中,经常需要模拟红外制导导弹对目标进行探测、追踪制导以及毁伤评估,均涉及目标区域红外图像动态生成。通过分析海上目标红外特性建立了舰船红外辐射模型,对导弹飞行中动态获取目标图像过程建立了导引头动态成像模型。基于国产数字地球仿真引擎研究了作战仿真中导引头红外成像过程模拟方法,开发了海上作战对抗仿真系统并实现了不同弹目距离、不同攻击方位的红外目标图像模拟。结果表明,提出的导引头动态成像过程模拟方法能在导弹飞行过程中对不同战场环境、不同作战目标进行实时红外成像模拟,从而为作战仿真推演提供支持。     

遗传算法的经验公式仿真元模型构建方法

针对组合模型的构建问题,从子模型的操作系统、开发平台、表现形式、硬件环境等4方面分析了采用经验公式仿真元模型的必要性;在均匀试验基础上,提出了基于遗传算法的经验公式仿真元模型构建方法,并研究了其中的关键问题,包括经验公式基本形态的编码方式、目标函数与适应度函数、交叉算子、选择算子、变异算子;最后采用经验公式仿真元模型研...     

不确定情况下协同空战目标分配方法

现代空战环境下出现的大量不确定信息, 现在常用的协同目标分配模型都没有考虑到这种情况.针对这种情况,将随机规划引入到协同空战目标分配研究中,在一般期望值模型的基础上,建立了多机空战协同目标分配期望值模型,并利用随机模拟、神经网络和遗传算法结合而成的混合智能算法来求解该期望值模型.2∶4协同空战仿真结果表明该模型的有效性.     

Virtools环境下虚拟装备行为控制方法

为解决当前基于Virtools的装备虚拟训练系统中外观模型与机理模型紧密耦合所导致的模型开发效率低、不可重用的问题,分析了虚拟装备仿真模型结构,提出了一种基于Virtools消息机制的虚拟装备行为控制方法,实现了机理模型与外观模型相互分离、彼此独立的开发和维护,提高了模型的可维护性和可重用性。基于该方法开发的“某高炮虚拟训练系统”,已推广至军事院校的教学、训练,其验证了该方法的可行性。     

超视距空战中数据链系统通信延迟与补偿算法

依据假目标干扰环境下的多机协同目标探测原理,分析了假目标干扰环境下基于数据链系统的目标探测逻辑。建立了超视距空战中机群数据链系统通信延迟模型,以及效能评估模型。分析了数据链系统通信延迟对攻击效果的影响。提出基于卡尔曼滤波的通信延迟补偿算法。通过仿真计算证明,在假目标干扰环境下,该算法能有效补偿因数据链系统通信延迟带来的目标位置精度误差。