C4I体系下图像目标毁伤效果评估模型的研究

目标毁伤评估系统是C4I的重要组成部分,图像变化检测是目标毁伤效果评估系统中的一种重要手段.分析了图像处理技术的必要性,据此设计了基于图像变化检测的目标毁伤评估系统模型,并对其关键技术及评估准则进行了深入分析.结果表明,基于图像变化检测的目标毁伤估计可以提高评估效率,提高评估精度和优化评估效果.     

基于图像变化检测的打击效果自动评估算法

提出了一个基于图像变化检测的军事目标打击效果评估算法.该算法通过对打击前后图像进行变化检测,比较目标打击前后的几何特征和纹理特征,对目标毁伤情况进行自动评估.实验表明,该算法能准确有效地对军事目标打击效果进行分级评估.由于采用的特征具有通用性.该系统可用于各种不同人造目标的打击效果评估.     

基于云贝叶斯网络的毁伤效果评估方法

目标毁伤效果评估是为指挥员提供决策的量化的依据,是现代信息化战争中必不可少的一环。基于图像的毁伤评估技术更是现代信息化战争必不可少的评估手段,通过对毁伤图像进行特征量提取,基于贝叶斯网络的概率推理和云模型强大的知识表示,进行毁伤评估值和毁伤等级的计算。仿真结果表明,该方法充分考虑到了不确定信息的模糊性和随机性,具有有效性和可行性。     

目标毁伤效果评估技术研究进展

目标毁伤效果评估作为目标保障的一项重要内容,对精确打击作战情报保障起到了核心作用,是现代精确打击体系的一个重要环节和关键步骤。文章从评估方法、评估模型和评估系统三个方面入手,梳理了国内外目标毁伤效果评估技术的最新研究进展,并对目前各类评估方法、模型及系统的优缺点分别进行了评述。最后,指出了该领域今后的研究方向。     

复杂目标毁伤效果评估关键问题分析

复杂目标毁伤效果评估一直是毁伤效果评估中的重难点问题,作为作战指挥决策的重要依据,对其关键问题进行分析和研究具有重要现实意义。首先总结和梳理复杂目标毁伤效果评估的基本思路,在此基础上归纳出复杂目标毁伤效果评估的一般步骤,并构建毁伤效果评估的基本框架,明确其中的关键环节和问题,并基于现有复杂目标毁伤效果评估的方法和模型对其进行详细的论述和分析,最后指明未来发展的方向。     

飞机类目标毁伤效果评估方法研究

在飞机结构特性、战斗部破片毁伤场等毁伤效能评估基本要素分析基础上,建立了一种破片式战斗部作用下的飞机类目标毁伤效果评估模型。通过对飞机目标结构分析,得到适用于毁伤概率计算的目标几何特征、毁伤模式等易损性信息,结合破片动态飞散特性,给出了破片命中舱段的计算方法,最终通过计算破片对飞机目标的毁伤概率定量描述飞机的易损性。基于此数学模型开发了毁伤评估仿真系统,并通过某型飞机实例验证其可行性。     

基于改进GA-BP神经网络的目标毁伤效果评估

针对事后的目标毁伤效果评估时效性一般、主观性较强的问题,提出了一种基于改进GA-BP神经网络的毁伤评估方法.该方法以飞机系统为例,分析了系统目标特性后,按照目标系统层、功能毁伤层、物理毁伤层的结构顺序,构建目标毁伤树并划分毁伤等级;引入遗传算法,对其选择算子、交叉和变异概率加以改进,以获取BP神经网络最优权重值,增强了遗传算法种群的多样性和泛化能力,使网络模型的精确性得以提升;通过算例分析验证了模型的可信性和有效性,对目标毁伤效果评估的人工智能化,特别在新概念武器作战运用中,具有一定的启发和借鉴意义.     

机场跑道的打击效果评估研究

针对从融合图像中识别出的打击后的机场跑道,充分利用图像分析、图像理解技术,建立了机场跑道打击效果评估的数学模型.按照机场跑道封锁的准则,引入飞机可起降的概率,进行机场跑道毁伤程度的精确评估,为打击效果评估结果的量化提供了一个重要的衡量指标.系统仿真结果表明,利用飞机可起降概率来评估机场跑道的毁伤程度,更加符合现实,从而能够准确地评判机场跑道的毁伤等级.     

机场跑道毁伤效果评估系统研究

开展对机场跑道的毁伤效果评估研究在战效评估领域具有重要的现实意义。针对机场跑道目标的特点,提出了一种机场跑道毁伤效果评估方法,即以毁伤效果评估数据为基础,在机场跑道区域内寻找飞机的最小起降窗口,以此判断机场跑道是否被封锁,实现对机场跑道的物理毁伤评估和功能毁伤评估。仿真实验结果表明该方法能够合理地评估机场跑道的毁伤效果,对打击方案优化比对具有重要意义。     

美军目标毁伤效果评估发展状况探析

文章研究了美军目标毁伤效果评估的发展历程,分析了美军在第二次世界大战、越南战争和海湾战争期间目标毁伤效果评估的状况,指出了各历史阶段美军在目标毁伤效果评估中存在的问题。对海湾战争后美军目标毁伤效果评估的发展进行了分析,研究了其在组织机构、条令条例和评估训练方面的新发展。     

参数化系统二维抽象框架

针对参数化系统状态空间爆炸问题提出了一个通用的参数化系统二维抽象框架TDA。对所有进程单独进行抽象,利用参数化系统的设计思想,隐藏系统参数构建全系统的抽象模型,最大限度地剔除了原始系统中的冗余信息。建立的具有真并发语义的参数化系统的形式化模型,更适合描述一般意义上的并发系统,较好地解决了验证大规模同构和异构系统的空间激增问题。理论推导和实例均证实了TDA的正确性和合理性。     

预警机生存力评估模型

预警机作为C4ISR的空中情报探测中心及指挥控制中心,在信息化作战中具有十分重要的战略和战术价值。针对预警机执行作战任务的特点,通过对战场环境中影响预警机生存力的因素进行分析,结合预警机的作战模式和流程,定义出预警机的生存概率函数。基于该概率函数,建立了一种预警机战场生存力评估模型,并利用蒙特卡洛方法对4种典型的预警机作战场景进行了仿真评估,验证了模型的有效性。最后,结合该模型提出提高预警机在战场中生存的手段。     

基于遗传算法的红外图像增强研究

红外图像侦察是一种重要的航空侦察方式。遗传算法目前已在图像处理领域得到了很好的应用。本文将遗传算法引入红外图像增强,使用红外图像的参数模型将图像增强转化为参数的优化。实验结果表明,该方法是一种有效的图像增强方法。     

MF-CFI: A fused evaluation index for camouflage patterns based on human visual perception

The evaluation index of camouflage patterns is important in the field of military application. It is the goal that researchers have always pursued to make the computable evaluation indicators more in line with the human visual mechanism. In order to make the evaluation method more computationally intelligent, a Multi-Feature Camouflage Fused Index (MF-CFI) is proposed based on the comparison of grayscale, color and texture features between the target and the background. In order to verify the effectiveness of the proposed index, eye movement experiments are conducted to compare the proposed index with existing indexes including Universal Image Quality Index (UIQI), Camouflage Similarity Index (CSI) and Structural Similarity (SSIM). Twenty-four different simulated targets are designed in a grassland background, 28 observers participate in the experiment and record the eye movement data during the observation process. The results show that the highest Pearson correlation coefficient is observed between MF-CFI and the eye movement data, both in the designed digital camouflage patterns and large-spot camouflage patterns. Since MF-CFI is more in line with the detection law of camouflage targets in human visual perception, the proposed index can be used for the comparison and parameter optimization of camouflage design algorithms.     

空天一体预警探测实验室建设探讨

介绍了美军作战实验室的现状,分析了我军空天一体预警探测实验室的功能需求,提出了空天一体预警探测实验室的概念,并对空天一体预警探测实验室的体系结构和管理模式进行了探讨。结合我军实际,从作战体系层次、实体结构层次、技术规范层次对空天一体预警探测实验室的体系结构建设进行了设想,对其管理模式给出了建议。     

中子透射法测量氚活度浓度的蒙特卡罗计算

利用蒙特卡罗方法计算了中子在氚活度浓度不同的空气中的衰减,探讨了利用中子透射法进行空气中氚活度浓度监测在原理上的可行性,并指出了尚需解决的问题。     

自适应跳频通信受扰信道无源确认技术

及时确认被干扰信道是自适应跳频通信躲避干扰的前提。本文提出了一种受扰信道无源自适应预测评估算法 ,无需发射信号就可以识别干扰信道并预先躲避 ,从而提高了系统的抗干扰性能 ,方法简单 ,易于实现。     

无人机运动模糊图像复原技术

在无人机飞行过程中,由于成像系统会受到相对运动、姿态变化、机械振动、镜头离焦以及大气湍流效应等影响,造成获取的图像产生退化.由于图像复原问题通常情况下是病态的,综合利用了无人机运动的先验信息,提出了不同运动模糊情况下点扩散函数的估计方法,采用维纳滤波复原算法估计图像,给出了适用于无人机成像制导系统的图像复原方案.最后经仿真实验证明,该算法图像复原效果好,计算量小,抗噪声鲁棒性强,有较大的工程应用价值.     

信息化战场静态图像传输抗误码策略

信息化战场上,图像的分解与恢复是增强静态图像传输抗误码性能的关键问题之一。基于重叠正交变换的多描述编码方法分解图像,采用最大图像平滑恢复算法与空域误码掩盖算法相结合的方法恢复分解后的图像,在详细理论推导的基础上,得出了信息化战场静态图像传输的抗误码策略。最后,通过JPEG2000编解码器开放测试模型Jasper中的仿真实验验证了该方法的可行性。     

基于整体变分和数学形态学的空间非合作目标边缘检测

非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础.