面向点及区域目标的遥感卫星任务调度

遥感应用需求中存在点目标和区域目标两类任务,遥感卫星对两类任务的调度方式存在很大区别,将二者统一调度困难.本文将点目标视为特殊的区域目标,将它们按照卫星观测机会分解,构建元任务,将两类目标在元任务层次进行统一;根据任务类型分别构建收益函数,兼顾了二者在收益计算上的差异,并建立了面向点及区域目标的遥感卫星任务调度模型,实现了对两类任务的综合调度.仿真实例证明,此方法能够提高卫星的观测效率.     

以数据为中心的C~4ISR系统体系结构开发方法

体系结构开发方法研究是当前C4ISR系统体系结构技术研究的一个热点,在总结现有相关问题的基础上,提出了以数据为中心的C4ISR系统体系结构开发方法的定义,并提出了该方法的开发过程.将体系结构开发分为初始化、数据分析、数据设计和数据验证四个阶段,并详细说明了各个阶段主要完成的任务及其常用的方法.最后对以数据为中心的体系结构开发方法的发展进行了总结和展望.     

空军武器装备体系作战能力聚合模型

在现代高技术条件下的局部战争中,武器装备体系效能发挥的大小决定着一场战争的胜负.因此通过对空军武器装备体系作战能力的分析,以求探索一种可行的体系整体作战能力评估的思路.在分析空军武器装备体系作战能力指标聚合关系以及处理方法的基础上,引入了"与"和"或"两种逻辑门实现对作战能力指标体系聚合模型的描述,并结合模糊层次分析法对空军武器装备体系作战能力进行聚合.结合实际算例,该方法取得了较好的效果.     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

论颠覆性技术与军事理论创新的辩证法

技术决定战术,军事技术历来是战争领域最活跃、最具有生命力的因素。当前,以军事智能为特征的颠覆性技术已成为推动新一轮军事革命的强力引擎,它改变了原有战争样式和形态,使战争制胜机理发生复杂而深刻的变化。军事理论作为战争实践的先导,必须首先把握、科学预测和有效评判新技术对战争带来的影响,才能发挥出理论的牵引作用。古往今来的历次战争实践表明,军事理论与技术之间往往不是并行发展的,而是相互错位、交替向前的。谁能在错位的当口抢占先机,缩短错位周期,谁就能提前形成代际优势或代差,赢得战争主动。因此,必须充分认清军事理论创新与颠覆性技术之间的关系,找准军事理论与颠覆性技术错位的原因,运用科学方法,加强理技结合,把颠覆性技术内化于军事理论,达成超越对手的“理论突袭”。     

基于DoDAF+STK的集群协同探测功能架构建模与仿真

针对无人集群协同探测系统,提出一种分级集散式协同探测总体架构,并设计集群协同探测的典型模式与作战场景,依据DoDAF方法论,从作战视图、系统视图视角完成协同探测功能的划分与架构设计,通过生成的可执行模型进行逻辑自洽性验证。利用STK软件部署战场兵力,对相关模型进行推演分析,实现与系统逻辑模型的互联互通,验证体系逻辑模型与作战想定模型的一致性。     

一种应用于目视化瞄准的头动注视点定位算法

应用目视化瞄准技术可以简化火炮直瞄射击过程中的操作难度和瞄准效率。对于目视化瞄准时应用传统桌面式眼动仪器人体头部需要保持静止的问题,研究了一种适用于火炮目视化瞄准的头动注视点定位算法,该算法通过对头部建立四元数坐标系,计算眼球视场和屏幕坐标系,最后通过实验验证证明了通过该算法可以在人体头部自由移动的情况下获得良好的跟踪效果,证明了使用本算法可以实现头部不受限制下的眼动追踪,大大提高了视线追踪技术的适用范围,从而应用于火炮目视化直瞄射击。     

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%。     

混沌蝙蝠算法UAV网络控制系统故障诊断策略

针对总线条件下具有双通道多包传输的短时变时延无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)发动机控制系统,提出一种基于改进蝙蝠优化算法(Bat Algorithm,BA)的发动机故障检测算法,快速变化的延迟被认为是系统不确定性的一种。残差信号的传递函数与噪声和故障信号的传递函数之比用作目标函数。通过改进的Bat算法对其进行优化,以获得最佳的观察增益矩阵,使得该故障观测器系统不仅能够抑制噪声,而且对提升对故障敏感程度。最后将该方法在网络控制系统半物理平台上进行仿真,仿真结果说明所提出的方法能够同时抑制噪声信号和放大故障信号,从而提高了故障诊断的正确率,降低了虚警率。