舰艇队形识别目标选择算法

根据反舰导弹自控终点散布、末制导雷达方位探测误差、舰艇队形和散布,推导建立了正态判据总体的均值向量和协方差矩阵,并描述了如何应用马氏距离判别法和判据总体从舰艇编队中识别选择出所装订目标的算法流程。对算例的仿真结果表明队形识别目标选择算法优于传统目标选择算法。     

基于Hausdorff距离的目标跟踪方法研究

序列图像中的运动目标跟踪是计算机视觉的一个重要组成部分,跟踪算法的鲁棒性和计算量是算法的关键。对上述问题进行研究,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪方法。该算法结合运动检测和多分辨率技术,极大减少了计算量,并利用有效的模板更新方法,加强了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法能实现快速有效的目标跟踪。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

一种基于BLUE的弹道目标跟踪滤波器

弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。     

机器视觉的火箭连接器自动对接检测技术研究

针对运载火箭加注时连接器与加注活门自动对接随动过程进行研究,提出了基于动态方位检测对准技术的偏差测量系统。本方案首先测得连接器与加注活门的位置偏差值,将其定义为系统初值,采用光学摄像机获取合作靶标的图像,通过识别图像中靶标图像的方向及标志物的大小,快速提取靶标在相机平面的二维位姿,同时辅以激光测距传感器精确获取靶标与相机的距离信息。通过本测量方案即可实时获得当前时刻连接器与加注活门的偏差值。将其应用到自动对接系统中,结果表明,本方法满足火箭自动对接位移精度1 mm的技术要求。     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

弹着时间可控的机动目标多弹协同制导律

针对机动目标的多导弹齐射攻击,运用最优控制和卡尔曼滤波理论探索机动目标下弹着时间可控制导律问题。设计了一种最优弹着时间可控的制导律,它由指定弹着时间和预计弹着时间的误差作为反馈信号与传统比例制导律结合推导得出,称之为弹着时间可控制导律（Impact-time-control Guidance Law,简称ITCG）,同时利用卡尔曼滤波估计了目标加速度。通过对作战模型情况的仿真,可以看出这种新型的制导律应用于引导多发导弹以指定时间同时攻击目标时的有效性和可行性。     

基于注意力与通道重排的无人机对地目标检测算法

无人机自主察打对地攻击场景中,针对无人机作战时效性强,地面目标识别场景复杂,存在模型训练、推理速度慢,小目标检测漏检、误检的问题,提出一种基于注意力机制与通道重排思想的无人机对地目标检测算法。该算法引入CA(coordinate attention)注意力机制,可提高网络对关注部分的特征提取能力;且对主干网络进行通道重排(channel shuffle)轻量化处理,可有效减少多次卷积造成的特征损失;最后,为提升战时训练及推理速度,替换部分激活函数为H-Swish,优化其损失函数为CIoU(complete intersection over union)。实验证明：采用改进的新算法,提升了28.4%训练速度,目标识别的平均精度均值(mean average precision, mAP)达99.1%,可实现最小目标检测为19*25像素,经TensorRT加速后检测速率达72.99 FPS,满足实时检测需求,针对复杂地形下的坦克小目标检测性能较好。     

民兵高炮分队对空作战的方法及训练

从近期几场高技术局部战争空袭作战情况看,敌人的空中打击具有同时间、多目标、全区域的特点。这就决定了民兵高炮分队在反空袭作战中,应充分发挥就近就地和地形、社会环境熟悉等优势,积极开展反空袭斗争。     

炮兵数字化系统框架模型研究

炮兵数字化建设的目的是要建立一个数字化指挥网络系统,这个系统包括指挥控制分系统、信息传输分系统和火力控制分系统,而建立数字化指挥网络系统的关键是要确立炮兵数字化系统框架模型。本文依据作者参与炮兵数字化建设的实践和研究,分功能结构模型、物理结构模型和通信结构表给出炮兵数字化指挥系统的框架模型。