基于混合遗传算法的拦截弹道优化方法

传统的遗传算法中,交叉和变异样本的选择直接影响算法的收敛.通常根据工程实际需求调整交叉和变异样本的选择概率来提高遗传算法运行的有效性和防止早熟现象的发生.将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法,并在算法中增加了加速循环操作,提高遗传算法在求解优化问题特别是工程应用中的有效性,以便优化拦截弹道.数学仿真结果表明该方法能够有效地解决迎面拦截弹道问题.     

惯导系统摇摆扰动基座对准技术

摇摆扰动基座上惯导系统初始对准扰动干扰信号强度较大,有用量测信号强度小,系统信噪比弱,对准过程滤波收敛慢.为提高惯导系统在摇摆扰动基座上的对准精度及对准快速性,设计了基于马尔科夫递推滤波参数估计的对准方案,通过开路粗对准及闭路精对准,实现游移方位惯导系统在扰动基座上的平台调平、航向确定及陀螺漂移测定,试验结果表明,所设计的方案达到了较好的效果.     

一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法

针对移动机器人的路径跟踪复杂性问题,设计了一种易于实现的控制系统,其中的跟踪策略改进了传统的视线导航算法,使机器人光滑趋近到期望路径,控制器的设计采用基于模糊逻辑的变速度控制和角速度滑模控制,减小了角速度的抖振,并使控制具有一定的智能化特点.实验结果表明,设计的控制系统即可以保证路径跟踪的精度,同时避免了运动控制的不稳定性.     

基于排队论的反舰导弹突防概率研究

根据水面舰艇对海导弹攻击中作战指挥的需要,提出了基于排队论中随机服务理论的反舰导弹突防概率解算模型.综合研究了目标舰艇编队采用各种手段进行抗击帮助条件下,反舰导弹突防概率的计算问题,并且结合想定装备参数进行了算例分析.为指挥员实施导弹攻击提供辅助决策和量化支持.     

装备故障诊断和预测技术综述

结合故障诊断与预测技术的国内外研究现状,综述了故障诊断和预测的完整性认知模型,并以此对蓬勃发展的故障诊断和故障预测技术进行了分类与综合分析。同时针对故障的不确定性特征,对故障诊断和预测技术的性能要求、定量评价与验证方法进行了分析。最后,分别从实际应用及扩展的四个方面提出了故障诊断、预测,以及PHM技术未来发展的几个问题。     

针对军事集群目标的YOLOv3改进算法研究

YOLOv3目标检测模型对于巡飞弹作战中的军事集群目标存在可能漏检紧邻目标的问题.改进算法以YOLOv3为基础,对其候选框选择算法采用的非极大值抑制(NMS)引入惩罚函数,实现soft-NMS,从而减少紧邻目标识别边框被误删的概率.同时针对军事目标数据稀缺的情况,对数据的预处理采用k-fold交叉验证策略,抑制过拟合现...     

金字塔渐进融合低照度图像增强网络

针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。     

注意力机制量化剪枝优化方法

面向基于注意力机制模型的巨大计算和访存开销问题,研究量化和剪枝协同优化的模型压缩技术,提出针对注意力机制中查询、键、值、概率共四个激活值矩阵的对称线性定点量化方法。同时,提出概率矩阵剪枝方法和渐进式剪枝策略,有效降低剪枝精度损失。在不同数据集上的实验结果表明,针对典型基于注意力机制模型BERT,在较低或者没有精度损失的情况下该优化方法可达到4位或8位定点量化、0.93～0.98的稀疏度,大幅度降低模型计算量,为加速量化稀疏模型的推理奠定良好的基础。     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。