基于多通道卷积神经网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。设计多通道卷积神经网络,对目标的正横距离和运动速度进行估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响。结果表明:Adam+tanh组合方式的估计性能要优于其他组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

一种基于能量补偿修正的移相相减方法

针对基于移相相减技术的双线阵左右舷分辨方法(移相相减法)在端射方向的能量衰减问题,依据移相相减法所得心形指向性函数变化形式,提出一种基于能量补偿修正的移相相减方法。该方法根据移相相减技术得到扫描角度上的合成数据;依据心形指向性函数变化形式与扫描角度关系,采用能量补偿修正技术降低扫描角度对合成波束的影响。理论推导分析和仿真实验结果均表明,当目标位于端射方向时,相比原移相相减法,本方法可以对目标实现有效探测;在同一衰减比下,探测能力增加了10°以上,增加了移相相减法对目标方位角的适用范围。     

Impacts of sequential acquisition,market competition mode,and confidentiality on information flow

We investigate information flow in a setting in which 2 retailers order from a supplier and sell to a market with uncertain demand. Each retailer has access to a signal. The retailers can disclose signals to each other (horizontal information sharing), while the supplier can solicit signals by offering retailers differential payments as incentives for signal disclosure (vertical information acquisition). In the base setting, market competition is in quantity, and a retailer can fully infer the signal that the other retailer discloses to the supplier. We show that the supplier prefers to sequentialize the procedure for information acquisition. Moreover, vertical information acquisition by the supplier is a strategic complement to horizontal information sharing between the retailers to establish information flow. In the equilibrium, the retailers have no incentive to exchange signals, but system wide information transparency can be realized through a combination of information acquisition and inference. We further study the signaling effect, whereby the supplier utilizes wholesale pricing as an instrument to affect the retailers' inference of the shared signals, and price competition to explore their impacts on the supplier's preference for sequential acquisition and the sustainability of information flow.     

战场威胁约束下的纯方位探测单观测站轨迹优化

为保证战场环境下单站纯方位无源探测的精度和观测站的战场生存能力,提出一种战场威胁约束下的单观测站轨迹优化方法。对典型战场威胁进行分析,建立战场威胁和单观测站运动轨迹的数学模型。在此基础上综合考虑单观测站探测精度和所受威胁程度,分别构建精度打分函数和威胁打分函数,得到单观测站的路径选择函数,并对观测站不同轨迹进行评价。仿真结果表明,所提方法能够有效规避战场威胁并提高定位精度,保证战场环境下单站纯方位探测的准确性和可靠性。     

多模态图像智能目标识别对抗攻击

基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用.然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因...     

FPGA的多目标激光测距系统的设计与实现

较之传统的测距方法,多目标测距可以在一次测距过程中,对测距范围和测方向上出现的多个目标同时进行测量,从而大大提高了激光测距系统的实用性和灵活性.针对激光测距系统中多目标的捕获技术进行了较深入的研究讨论.并采用先进的微处理器技术和可编程逻辑技术,设计了基于FPGA的多目标激光测距系统,较好地实现了集群式多目标捕获的关键技术.     

C3I网络复杂性的度量

从信息过载的角度提出了一种C3I网络复杂性的度量方法,并给出了具体的计算步骤.该度量具有清晰的物理意义,能够直观地反映C3I网络中的信息流的阻塞程度.研究发现,C3I网络的复杂性不仅与网络拓扑结构有关,而且与信息源的信息流产生速度、有向边容量以及传输规则相关,并且C3I网络复杂性度量中存在着突变拐点.最后通过一个案例对提出的C3I网络复杂性的度量方法及步骤进行说明.     

信号时序逻辑约束下基于终点回溯的高效规划

在信号时序逻辑约束下规划路径是一项具有挑战性的任务,其计算量非常高.提出了一种终点回溯的规划方法,它是一种适用于连续时间系统的抽象化方法.该规划方法分为离线构建阶段和在线规划阶段.离线构建阶段在Transducer理论的指导下,从能够完成任务的合理的终点构造一棵快速随机搜索树,向初始状态空间进行回溯.当采样点足够多时,...     

关于国家军用标准规范类编写的几个常见问题

规范是标准中最常见的类型,GJB6000—2001《标准编写规定》是我们编写标准掌握格式和编写原则的依据,但是在标准编写中却常常由于执笔人对GJB6000—2001的理解不深刻,出现一些不符合规范的编写要求,在实际中不利于操作的问题。本文作者在长期的标准编写和编写管理的工作中发现了这些问题,并提出了自己的意见和建议。