基于假设检验的编队组织决策设计

从集中式和分散式组织结构分析出发,采用假设检验的方法,探讨了分布式结构假设检验在海军舰艇编队环境评估中的组织决策设计,并从决策设计和算法上对其进行了复杂性分析.研究结果表明,基于假设检验的组织决策是一个NP问题,就存在的问题提出算法和组织设计研究的思路.     

装备保障兵棋动态评估方法研究

针对装备保障兵棋推演中的方案裁决和分析评估问题,对装备保障效能动态评估方法进行了研究.从分析装备保障兵棋要素入手,构建基于兵棋地图的评估模型.该兵棋地图评估模型能够充分利用地图中的静态地理环境信息和动态战场环境信息,对装备保障方案进行综合分析并给出评估结果,为装备保障方案的制定、调整和执行提供依据.     

基于AHP方法的战场目标三维伪装效果评估

针对战场目标伪装效果评估视角单一、主观性过强等问题,基于层次分析法(AHP)和航迹发现概率对战场目标三维伪装效果进行多视角评估研究。在利用无人机倾斜摄影技术对战场目标进行三维建模的基础上,模拟无人机航线侦察获得多视角侦察影像;综合提取影像中目标与背景的亮度、颜色、纹理等8个评估指标并计算相似度,采用AHP建立单视角特征相似度评估模型;基于航迹的目标发现概率模型,计算多视角目标相似度权重,构建了战场目标伪装效果多视角评估模型。通过案例分析,多视角评估方法能够实现战场目标伪装效果多角度、连续性客观综合评估。     

旋翼无人机的多机协同自主探索决策技术综述

随着探索场景复杂性与任务要求不断提高,多机协同自主探索的研究受到越来越多的关注。其中旋翼无人机凭借其敏捷特性,常被用于复杂小范围场景的自主探索任务,对协同探索系统的实时性与自主性具有更高要求。聚焦于旋翼无人机的多机协同探索系统,并重点关注未知环境探索策略以及多机任务分配策略,对当前决策技术的研究进展进行了介绍并对其特点进行分析总结。将未知环境探索策略归类为基于边界、采样以及两者结合的方法进行介绍和对各自特点进行分析;将多机任务分配策略归类为基于市场、拍卖的方法,介绍了两类方法用于任务分配问题的建模过程,并重点关注协同探索工作在现实世界中的具体应用,特别针对考虑通讯限制的任务分配策略进行分析,分析了在限制场景下协同探索面临的挑战以及当前方法。最后,对多机协同探索技术的研究现状进行总结,并对未来研究重点进行了展望。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

高应变率下GH4720Li合金热压缩性能研究

为了研究镍基高温合金GH4720Li在高应变率下的动态力学性能,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)对材料进行了温度范围为20～1 000℃,应变率为10～5 000 s^-1的单轴热压缩试验,获得了不同温度不同应变率下材料的应力应变曲线。结果表明：在相同的试验温度条件下,GH4720Li合金在高、低2种应变率条件下表现出了不同的动态力学性能。在低应变率(10 s^-1)条件下,GH4720Li合金的应力值随着温度的升高而降低;在高应变率(1 000 s^-1,5 000 s^-1)条件下,GH4720Li合金的应力值在特定温度(400～800℃)随着温度的升高而升高。结合已获得的试验数据,通过数值拟合的方法对原始Johnson-Cook(J-C)本构方程进行了修正,以满足GH4720Li合金在高应变率下应力的变化规律。通过线性相关系数和平均误差对修正的J-C本构方程精度进行了验证。结果显示：修正的J-C本构方程与试验数据吻合良好,可以大幅度提高J-C本构方程对GH4720Li合金在大应变率范围下的拟合精度。     

连射航炮随动系统稳定控制策略研究

为了提高武装直升机持续高精度稳定射击能力,分析了机载航炮随动系统连发射击时所受负载扰动,设计了一种改进型负载转矩观测器,对系统冲击载荷进行实时观测,同时引入观测值作为电流环的前馈补偿。并将非奇异快速终端滑模控制应用于转速环,保证了系统收敛时间有限性,抑制了系统抖振,提高了系统抗扰动能力。仿真结果表明,该仿真模型能模拟航炮随动系统连发射击状态,提出的控制策略不仅能提高系统稳态精度,而且能削弱冲击负载对航炮随动系统性能影响,增强了系统的稳定性。     

基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络（GAN）在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、循环生成对抗网络（CylcleGAN）、生成对抗模仿学习（GAIL）、序列生成对抗网络（SeqGAN）等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。     

基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题,提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先,该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境,无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶,相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型,且不造成大幅精度损失。其次,所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型,并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构,其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明,提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带,提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。