一种改进的主从式协同导航技术研究

为提高传统基于测距信息的主从式协同导航定位算法中从艇的位置解算精度,将从艇间的测距信息作为量测值融入主从式协同导航算法,重新构建了系统状态方程和量测方程,采用了扩展卡尔曼滤波进行滤波解算。仿真结果表明,相比于传统计算方式,增加了从艇间测距信息的主从式协同导航算法可进一步抑制定位误差的发散,提高了从艇的导航定位精度。     

多雷达组网与协同探测关键技术研究

瞄准未来强对抗环境下雷达网作战任务需求,开展了多雷达组网与协同探测关键技术研究。首先,介绍了雷达网作战能力需求,其次,在雷达网传统树状层级结构基础上,给出新的雷达网分布式网络化体系架构,最后,研究了雷达网信息分发共享、情报融合处理、自主协同探测、系统反馈控制等关键技术。研究成果有助于促进多雷达组网理念更新与领域技术发展,为推动雷达装备和情报系统的迭代升级提供思路。     

建立军事人力资源交流轮换机制的设想

同其他组织一样,军事人力资源系统只有进行合理有序的流动,才能保持其生机和活力。建立交流轮换机制,实现人力资源的合理流动,有利于优化人力资源的配置,激活人力资本存量,适应新军事变革对我军人才建设提出的更高要求。     

建立任职教育与学历教育协调发展机制推动后勤院校教育转型

贯彻落实第十五次全军院校会议精神,推动后勤院校转型,实现任职教育与学历教育的协调发展,必须建立科学的任职教育与学历教育需求形成机制、规划决策机制、教学内容协调机制,部队教育与国民教育分工协作机制、科学的资源优化配置与经费投入保障机制以及先训后用的军官晋升任用机制。     

借鉴X效率理论加强国防人力资源管理

军队作为国防人力资源管理的垄断性组织同样存在X低效率。通常,X低效率水平等于军队最大的战斗力生成水平与实际战斗力生成水平之差。导致X低效率的原因有:传统的人事管理制度、国防人力资源的选择理性、劳动合同的不完全性和激励约束机制不健全。降低X低效率必须树立以人为本的管理思想,创新国防人力资源管理体制,完善激励约束机制,营造和谐的军营环境。     

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。     

基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测

针对基于深度卷积神经网络的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的变化检测方法,在利用图像块分析特征的过程中易将噪声引入到边缘区域,造成SAR图像变化检测精度较差等问题。提出了一种基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测方法。该方法先通过多域卷积模型增强输入SAR图像块的中心区域,减少边缘噪声的影响;然后,再利用注入空洞卷积的改进自注意机制模型充分挖掘SAR图像的重要空间结构信息,来提高变化检测的性能;最后采用3种不同类型的SAR数据集进行实验结果表明,本文中所提出方法能获得较高的检测准确率和KC系数,优于各种对比方法。     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。     

协同空战制导优势模型研究

为解决多机协同空战中对导弹制导权移交时的制导机选择问题,建立了一种新的制导优势模型。分析了空空条件下制导优势的影响因素,主要包括机载脉冲多普勒雷达对目标的探测能力、雷达制导链路能力和导弹回传链路能力;根据不同态势下目标的雷达截面积和地杂波,采用探测概率建立了雷达探测优势模型;根据制导链路和回传链路接收的功率,建立了不同态势下的制导链路优势模型和回传链路优势模型;将前述三者优势聚合为制导优势模型。仿真实验证明了模型的合理性与有效性。     

延时下基于事件触发的多智能体系统一致性

研究了通信延时下基于事件触发的一阶多智能体系统一致性问题。针对有向固定拓扑,设计了通信延时下基于事件触发机制的控制器。利用李雅普诺夫稳定性理论提出了能够使系统稳定和一致的事件触发函数和时延上界,并利用该事件触发规则求取两次触发之间的最小间隔,证明了该系统不存在Zeno行为。事件触发机制的引入有效减少了控制器的更新次数和智能体之间的通信频率,节约了资源,最后通过仿真实例验证了该理论方法的可行性与有效性。