声纳性能对ATT武器系统效能影响的仿真分析

随着智能鱼雷目标探测及跟踪能力的提高,水面舰艇很难通过改变航向、航速和利用传统武器等手段来摆脱鱼雷的攻击。建立了反鱼雷鱼雷(ATT)迎面拦截方式下的火控模型和拦截效能仿真模型,计算并分析了声纳探测测向、测距、报警作用距离等重点指标对其发现概率的影响。结论表明,在迎面拦截方式下,提高鱼雷目标定位的精度水平均能提高反鱼雷鱼雷的发现概率,但是目标的测向精度对反鱼雷鱼雷拦截效能的影响远大于测距误差,同时提高声纳的报警作用距离不仅可以增大拦截来袭鱼雷的时机区间,对于提高发现概率也有很大的帮助。     

多粒度直觉模糊三支决策及在目标识别中应用

针对直觉模糊三支决策模型在反映问题时存在不完全性以及统计特性单一的缺陷,将粒计算中多粒度空间描述问题的思想与直觉模糊三支决策模型的思想相结合,提出了多粒度直觉模糊三支决策模型。因不同粒空间呈现统计特性不同,给出具有一般性的乐观和悲观多粒度直觉模糊三支决策模型的定义。根据正域及负域不变的原则定义了多粒度直觉模糊三支决策模型的属性约简。基于Bayes最小风险理论对多粒度直觉模糊三支决策模型中的参数进行确定。将乐观多粒度直觉模糊三支决策模型应用于弹道导弹目标识别问题中。     

基于预测碰撞点带落角约束的导引律设计

为提高导弹导引精度,增强对落角的控制,针对带倾角运动的目标,推导了攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律。通过在偏置项中加入导弹-目标的相对运动状态,实现对带倾角运动目标指定角度攻击;考虑到导弹带落角约束攻击运动目标时传统剩余飞行时间估计精度不高的问题,通过对弹目碰撞点的预测,在推导的导引律基础上设计了基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法。仿真结果表明:在不同的落角约束下,设计的基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法估计精准;推导的攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律攻击精度高,对落角控制强,过载分布合理。     

一种自适应变结构交互式多模型算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。     

基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法

针对主流方法对弱小目标识别效率低的问题,提出了一种基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法。基于可变卷积思想改进特征提取主干网络,实现在少量数据上达到和普通卷积在大量数据上相等的学习能力。设计一种Soft-NMS共同作用的方法降低多目标重叠容易出现的漏检问题。通过在公开数据集PASCAL VOC和实测弱小目标数据集上的实验表明,所提算法实现小样本条件下对实测弱小目标的检测与识别,且与原始方法相比性能有显著提高,在公开数据集上较原算法提高了5.5%,在实测数据集上较原算法提高了8.3%。     

基于ISM的战略级弹药订购因素分析

订购因素分析是实施战略级弹药订购亟需解决的关键性问题,为详细而准确地筹划、建设和运用弹药资源,实现合理的弹药储备规模、储备结构以进行精准弹药保障具备重大意义。在弹药订购目标分析的基础上,从顶层设计、需求来源、弹药后勤能力、生产能力储备、订购经济效益、弹药保障效能等6个方面出发,构建由16个因素组成的弹药订购决策影响因素体系,利用解释结构模型对影响因素进行分析,得到了战略任务、经费投入、储存能力、生产能力4个弹药订购关键影响因素,为战略级弹药订购工作改进提供基础。     

基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型

空中红外小目标在目标检测、目标追踪等军事领域有较高的应用价值,但是其获取成本高昂。在WGAN模型中引入降噪算法改善生成图像质量,同时改进Wasserstein距离惩罚项,提出了一种基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型（IST-WGAN）,在自建空中红外小目标数据集上训练模型,模型生成的红外图像通过主观判别、FID分值和小目标检测算法验证。结果表明,所提模型能够生成有效的红外小目标样本。     

机器视觉的战场适应性研究

为研究机器视觉的战场适应性,分析了战场环境中不确定性因素对军事目标机器视觉探测的影响.研究针对Faster R-CNN、YOLOv4和CenterNet 3种目标检测模型,利用样本数据充分训练,确保检测模型有足够高的检测效率.随后,在检测数据中引人不确定性因素,包括目标特性和背景的不确定性.分析表明:不确定性因素的引人...     

基于GA的卷积神经网络结构化剪枝算法

为解决传统神经网络模型过参数化问题,提高深度学习模型工程化实现的效率,提出了基于GA的结构化模型压缩算法.该方法从全局搜索空间对模型各层卷积核进行结构化剪枝,并以"高检测精度,低网络规模"为准则建立适应度函数,解决传统权重剪枝易陷入局部最优和剪枝结果对硬件平台不友好问题,获得精度损失低、模型压缩率高的轻量化模型结构.     

一种无人机相机结合靶标的定位方法

为了测试武器对目标打击的精确程度,对落点目标的空间坐标进行定位测量至关重要。针对落入海/地平面目标的空间坐标定位测量的需求,研究了一种无人机相机结合靶标的定位方法,利用单应变换原理解算出目标的空间坐标。通过蒙特卡洛方法,模拟了像素误差分别对该定位方法所产生的影响,通过仿真,确定了符合测量需求的拍摄姿态范围。定位测量实验结果表明,无人机相机结合靶标的定位方法具备较高的精度,满足落点目标定位测量的需求。