战场目标声音识别关键技术研究

战场目标声音探测技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。针对战场目标声音识别的一些关键技术进行了研究。首先分析了目标声音探测技术的军事应用特点,然后对战场典型目标发出的噪声的物理特性进行了分析。最后论述了战场目标声音识别技术中的几种关键技术,重点分析了特征提取中的LPCC、MFCC技术以及分类器中的隐马尔可夫模型,为战场目标声音识别系统的开发奠定了基础。     

基于OKNN的目标战术意图识别方法

战术级意图识别为指挥员理解战场态势,制定接下来的作战计划提供辅助决策.意图识别模型的构建是态势分析过程中实体行为建模的难点之一.针对传统战术意图识别方法中战场态势不确定性的集成与传递,以及推理模板固化问题,在以获取目标动态作战知识用于解释敌方作战行动过程中行动要素的基础上,构建了目标战术意图推理框架;根据作战计划制定特...     

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。     

基于数据挖掘的海战场态势可视化平台构建

可视化和数据挖掘是进行海战场态势评估、实现战场可视化的两项关键技术。海战场态势可视化能提高指挥员的战场态势感知能力,有效辅助指挥员进行当前态势评估和未来态势预测。而数据挖掘技术是对海量战场态势数据进行知识发现的有效工具,基于数据挖掘技术从顶层构建了海战场态势数据可视化挖掘平台,并对其中的各子模块进行了具体研究。     

新型多功能地面战场侦察雷达系统

本文介绍了一种新型多功能地面战场侦察雷达系统设计思路,阐述了利用相控阵技术实现雷达系统的战术多功能,综合其他类型传感器的使用进行数据融合,可对目标类型进行自动分类和识别。另外对实现该雷达系统的关键技术可行性和方法进行了简单的讨论和分析。     

基于EMEBN的空中目标战术意图识别方法

战术意图识别是战场态势分析与威胁评估中的重要一环,针对复杂战场环境中敌目标战术意图存在的动态性、序列性等问题,构建能够描述目标战术意图表达和推理的动态序列贝叶斯网络模型（dynamic series bayesian network,DSBN）,分析多实体贝叶斯网络（multi-entities bayesian network,MEBN）在表达规则知识概率迁移关系和序列关系的局限性,提出基于扩展多实体贝叶斯网络（extended multi-entities bayesian network,EMEBN）的战术意图识别模型构建方法,最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。     

基于模糊模式识别的战场目标识别

分析战场目标的结构、材料、征候、特征及辐射原理等存在的差异,运用模糊模式识别方法,建立了战场目标识别的数学模型,给出了目标识别的详细步骤和方法:选取目标特征量、构造标准模糊集合、构造待识别模糊集合、应用择近原则进行目标识别,并通过算例,得到一些有价值的结论。模型和方法可供C3I系统快速准确的识别战场目标。     

战场空间本体构建方法研究

从构建战场空间知识基础设施,进而形成一体化的知识处理平台、获取知识优势出发,将本体思想引入战场空间知识建模领域,提出了战场空间本体体系,即战场空间本体包括上层本体、领域本体、应用本体;并重点研究了一种战场空间领域本体的构建方法BOC,包括基于上层本体BUO的领域本体构建方法,基于上层本体BUO的领域本体合并方法.基于本体的战场空间知识建模从根本上解决了战场空间中知识系统之间的知识共享和重用问题,便于知识系统的集成.     

智能化无人作战系统及其关键技术

智能化无人作战系统是信息化武器装备发展的必然结果,将极大地提高武器装备的作战效能,并对未来战争产生深远的影响。研究了智能化无人作战系统的基本概念,分析了智能化无人作战系统的战场感知系统、决策支持系统和精确打击系统,探讨了智能化无人作战系统的主要关键技术。     

智能化雷达干扰系统自学习模型研究

首先对自学习进行了阐述;然后研究了雷达对抗中敌我双方的参数、特征知识及知识表示;最后提出智能化雷达干扰系统中的2个过程自学习模型:雷达辐射源识别规则自学习模型和对敌雷达干扰策略自学习模型,为深入研究智能化雷达干扰系统提供模型基础.     

军事伪装技术研究现状及发展趋势分析

随着侦察监视技术和察打一体技术的快速发展,现代战争中战场的透明度越来越高,军事目标的生存面临严重威胁,伪装防护是保证武器装备战场生存能力的重要前提.回顾了伪装技术萌芽、起步、发展、成熟的应用历程,系统梳理了隐身、遮蔽、迷彩、示假等伪装技术的发展现状,分析认为未来伪装技术将朝着多频谱兼容、智能自适应、一体化设计的方向发展...     

坦克火控系统的数字化技术

从目标探测设备、车辆综合电子设备、战场战斗识别系统和导航定位技术四个方面 ,阐述了坦克火控系统中采用的先进数字化技术和设备 ,并简述了将坦克纳入 C3I系统中时所使用的先进的通信系统。     

基于本体论的战场机动目标表述方法

在信息化条件下的现代战争中,战场机动目标的有效表述成为分析判断战场态势的重要内容。用统一的理论方法与工具建立战场机动目标的完整表述,可以有力地保障与推动其后的战场态势估计与威胁预测。本文提出了利用本体论表述战场机动目标的方法,通过建立相应的本体六要素,将机动兵器目标本身的特征属性与相关军事知识结合起来,用统一的方式表述目标要素及相关要素之间的关系。以A型战斗机为例建立其相应的目标本体,并利用Protégé工具实现了该本体的建立,结果表明利用基于本体的方法表述战场机动目标效果更好,更利于后续工作的开展,初步证实了研究的必要性和可行性,并对后续的研究进行了展望。     

战场信息协作的知识表示模型

围绕战场信息的量化,用信息熵的理论,从系统总体角度,对战场信息进行了量化,构造了战场知识的表示模型,然后对战场分队之间的信息协作进行了探讨,建立了信息协作的知识表示模型,并用算例验证了模型的实用性.     

基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别,是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成,因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点,提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型,设计智能识别模型的基本框架,提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制,通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号,将军事专家的知识经验封装为模式标签,模拟人的推理模式与认知经验,实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验,分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响,并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较,验证所提SAE算法的有效性。     

夺取战场综合控制权军队指挥中的对策

作战实践表明,作战的核心问题是如何牢牢把握控制权。随着新制权理论的不断涌现,制权的重心从制海权、制空权、制信息权、制交通权等拓展至战场综合控制权。分析了夺取战场综合控制权指挥活动的特点和可能遇到问题,论述了战场维度、社会形态和科技发展对夺取战场综合控制权指挥活动带来的影响,并对夺取战场综合控制权军队指挥活动进行了初步探讨,提出夺取战场综合控制权应实施一体化联合作战指挥、形成军地联合指挥控制机制、建设完善夺取战场综合控制权的物质条件等对策性措施,对夺取战场综合控制权军队指挥活动有一定借鉴意义。     

无人机在战场侦察与目标指示中的应用

快速有效的感知战场态势和获取敌方、己方和友方的目标信息 ,是现代战争中克敌制胜的关键。无人机以其有别于有人驾驶飞行器和卫星的特点 ,在战场侦察与目标指示方面发挥了重要作用。对以无人机为核心的无人机战场侦察与目标指示系统 ,特别是对其成像子系统进行了概要描述 ,提出了成像子系统有效工作需要解决的主要关键技术和可能的技术途径。     

基于硬体拖靶的拖曳式干扰系统构建

战场复杂电磁环境对防空导弹提出了抗拖曳式干扰的新要求,在组织进行实际对抗效果飞行检验时,存在导弹威胁拖曳式诱饵载机安全的风险,影响试验的组织和决策。介绍了拖曳式干扰的系统组成、工作原理和实际使用问题,提出了基于现有硬体拖靶系统构建拖曳式干扰系统的方法,分析了拖曳式诱饵对拖靶系统飞行性能的影响。该构建方法可以有效解决困扰试验的安全问题,为后续系统的建设和试验提供参考。     

声音信号相关处理在战场目标识别中的应用

对几种地面战场常规装备的声音信号进行了时域相关分析,通过建立隶属度来设计识别器,提出了一种应用于战场发声目标识别的方法,经过试验验证了本方法的有效性。     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法,该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷,基于Tent映射提出混沌双扰动的思想,并加入粒子群算法的进化过程,实现对粒子群算法的改进;之后,利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值,建立目标威胁估计模型和算法;最后,将该方法应用于实例中进行仿真,结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。