临近空间高超声速目标跟踪制导雷达搜索空域确定模型

针对临近空间高超声速目标跟踪制导雷达的搜索空域划分问题,提出了基于修正球坐标系的搜索空域模型确定方法.在给出预警引导信息在修正球坐标系下的描述形式基础上,建立了静态搜索空域确定模型,并利用目标的速度引导信息,对搜索空域的动态匹配模型进行研究.仿真结果表明,该方法实现了目标高超声速运动条件下,跟踪制导雷达对临近空间高超声速目标的连续高概率覆盖,相应提高了雷达的搜索性能.     

基于谱聚类的扇区划分

为了使有限的空域资源得到合理的利用,同时平衡管制员的工作负荷,研究了基于谱聚类的扇区划分问题.提出了点的靠近程度,结合对实际航迹数据的检测,建立了带有权重的空域网络结构模型;利用谱聚类算法对空域中的关键点进行聚类,解决了管制扇区划设时协调负荷过大的问题,通过voronoi图生成扇区边界并进行几何修正;利用提出的方法,以太原地区的空域为例进行分析,并结合了TAAM仿真,验证了该扇区划分方法的有效性和合理性.     

不同游戏方式下的暴力网络游戏对大学生攻击性的影响

目的:探讨不同游戏方式下的暴力网络游戏对不同攻击性特质大学生攻击性的影响。方法:采用攻击性特质问卷、词汇决策任务和竞争反应时任务对60名大学生进行问卷和实验研究。结果:在不同游戏方式下,被试表现出的攻击性认知和行为存在显著差异(F(2,52)=4.41,P<0.05;F(1,52)=50.06,P<0.001)。高、低攻击性特质者在游戏后的攻击性认知和行为上存在显著差异(F(1,52)=15.25,P<0.001;F(1,52)=82.35,P<0.001)。结论:不同游戏方式下的暴力网络游戏对大学生的攻击性存在不同的影响,相比竞争游戏和单人游戏,合作游戏是一种较好的游戏方式,可以在一定程度减少大学生,特别是高攻击性特质大学生的攻击性认知和行为。此外,暴力网络游戏对大学生攻击性认知和攻击性行为的影响存在一致性。     

近期美国陆军旅战斗队建设发展

美军认为,近年来中俄等大国的军事实力不断增强,成为美国的主要安全威胁,长期的反叛乱作战也使美国陆军应对正规战争的能力有所下降,必须推进面向大国竞争的转型建设以适应未来的作战环境。随着美国陆军转型建设的大幕拉开,提升大规模作战能力成为其建设发展的焦点。本文认为,旅战斗队作为美国陆军的主要合成兵种部队与实施近距离地面作战的主要梯队之一,其建设发展必将服务于美国陆军的战略目标。据此,美国陆军旅战斗队围绕“跨域、集中、持续、聚合”四个指导原则,重点采取各种举措提升其指挥机构生存力、火力集中打击力、空中威胁防护力、战术网络杀伤力四项基本能力。总结分析美国陆军旅战斗队发展建设的举措,对军队未来作战能力建设具有一定的启示作用。     

Bidirectional parallel multi-branch convolution feature pyramid network for target detection in aerial images of swarm UAVs

In this paper, based on a bidirectional parallel multi-branch feature pyramid network (BPMFPN), a novel one-stage object detector called BPMFPN Det is proposed for real-time detection of ground multi-scale targets by swarm unmanned aerial vehicles (UAVs). First, the bidirectional parallel multi-branch convolution modules are used to construct the feature pyramid to enhance the feature expression abilities of different scale feature layers. Next, the feature pyramid is integrated into the single-stage object detection framework to ensure real-time performance. In order to validate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments are conducted on four datasets. For the PASCAL VOC dataset, the proposed algorithm achieves the mean average precision (mAP) of 85.4 on the VOC 2007 test set. With regard to the detection in optical remote sensing (DIOR) dataset, the proposed algorithm achieves 73.9 mAP. For vehicle detection in aerial imagery (VEDAI) dataset, the detection accuracy of small land vehicle (slv) targets reaches 97.4 mAP. For unmanned aerial vehicle detection and tracking (UAVDT) dataset, the proposed BPMFPN Det achieves the mAP of 48.75. Compared with the previous state-of-the-art methods, the results obtained by the proposed algorithm are more competitive. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively solve the problem of real-time detection of ground multi-scale targets in aerial images of swarm UAVs.     

联合作战装备维修保障体系协同研究

针对联合作战装备维修保障体系要素级联耦合、协同关系复杂的特点,揭示了体系内部功能子系统之间以及体系与外部环境之间,从微观层、中观层到宏观层的协同机理,构建了体系有序度模型与体系整体协同度模型,并进行了实证分析.该模型具有一定普适性,可为提升联合作战装备维修保障体系协同保障能力提供科学方法与决策参考.     

运用模糊数学构建政治工作综合评估模型

政治工作充分运用计算机和信息网络技术的重要目标之一,就是要充分发挥计算机模仿人的思维的功能作用,构建具有人工智能性质的专家系统和决策支持系统,帮助解决本领域实际存在的诸多复杂性问题。建立政治工作综合评价模型,是实现政治工作人工智能目标的前提和基础。模糊数学为建立政治工作综合评价模型,提供了理论指导和实现条件。     

军事系统工程专业委员会第十五届学术年会研究成果述评

从基本理论与方法的应用与创新、模型研究、作战实验技术研究、指挥控制系统研究、管理信息系统开发与应用等五个方面详尽评述了中国系统工程学会军事系统工程专业委员会第十五届学术年会的研究成果,并提出了当前军事运筹与系统工程学科研究所存在的问题与不足。     

模型不可知的联合相互学习

主流的联邦学习(federated learning, FL)方法需要梯度的交互和数据同分布的理想假定,这就带来了额外的通信开销、隐私泄露和数据低效性的问题。因此,提出了一种新的FL框架,称为模型不可知的联合相互学习 (model agnostic federated mutual learning, MAFML)。MAFML仅利用少量低维的信息(例如,图像分类任务中神经网络输出的软标签)共享实现跨机构间的“互学互教”,且MAFML不需要共享一个全局模型,机构用户可以自定制私有模型。同时,MAFML使用简洁的梯度冲突避免方法使每个参与者在不降低自身域数据性能的前提下,能够很好地泛化到其他域的数据。在多个跨域数据集上的实验表明,MAFML可以为面临“竞争与合作”困境的联盟企业提供一种有前景的解决方法。     

轴向输出TE10模式的紧凑型相对论磁控管的粒子模拟

研究了一种轴向输出TE10模式的紧凑型相对论磁控管,该器件采用6谐振腔结构并工作在π模式上,通过4腔轴向输出的结构设计使得谐振腔结构与矩形输出波导之间形成了较好的过渡,实现了矩形TE10模式的微波输出。与衍射输出相对论磁控管相比,这种结构设计不仅能减小磁控管的轴向和径向的尺寸,使得系统更加紧凑化,而且能在输出波导中获得更加纯净的低阶微波模式。利用粒子模拟软件,初步分析和优化了器件的工作性能。模拟结果表明:当电压为500k V,磁场为0.5T时,该器件的工作频率为2.58GHz,输出功率为1.0GW,功率转换效率达到25.0%。