基于不完全信息博弈的动态武器目标分配

考虑合成分队作战存在不确定性和动态性的特征,基于博弈论构建不完全信息下的动态武器目标分配模型,建立攻防支付矩阵,利用遗传算法求解不完全信息条件下的纳什均衡,最后通过案例分析和软件仿真证明了模型和算法的可行性,通过博弈论与遗传算法相结合的方式能够快速获得最优的武器目标分配方案,有效提高实际作战能力。     

空中目标作战任务智能判识方法研究

为从动态、时序变化的战场态势中准确迅速地判识出空中目标的作战任务,运用深度学习理论构建作战任务智能判识模型。在门控循环单元网络的基础上,引入双向传播机制构建多层网络,学习作战任务的时序特征;采用残差机制防止出现由于神经网络层数加深导致模型性能退化问题;运用注意力机制,捕捉相互关联的重要态势特征,将先验知识与多层神经网络的输出相融合,确保在获得时序信息较短时对作战任务判识的准确性。实验表明,该方法可以有效地判识空中目标的作战任务。     

面向火力兼容约束的软硬武器目标分配问题研究

当前火力兼容约束模型存在约束单一等缺陷,提出了新型火力兼容约束模型,并嵌入软硬武器目标分配模型当中,最后,利用改进匈牙利算法进行求解。通过仿真分析,验证了新型火力兼容约束模型下软硬武器目标分配模型的可行性。     

基于运动信息的空中目标模糊识别方法

为解决空中机动目标识别方法复杂且识别率不高的问题,提出了一种基于运动信息的空中目标模糊识别方法。选取了机动性较小的无控类弹以及机动性较大的制导炸弹等作为研究对象。首先,对无控类弹(榴弹、火箭弹、迫击炮弹)、制导炸弹、巡航导弹及无人机的运动特征进行分析,仿真得出目标的运动轨迹。然后,提取目标的速度、高度、加速度、俯仰角及其变化率等特征,建立基于模糊集合的目标识别算法,根据择近原则进行判定,最后,得到仿真结果。实验结果表明,所提方法应对不同目标识别效果较好,且响应速度较快,为今后作战指挥及理论研究提供支持。     

机动目标一维距离像RAT法线性化补偿

研究了机动目标宽带线性调频脉冲回波全去斜率信号模型,根据速度和加速度的调频频谱展宽特点,提出了机动目标宽带一维距离像线性化调频回波模型,给出了Radon模糊图转换(RAT)法线性参数估计与运动补偿方法,并进一步分析了测速和测距误差.仿真实验验证了RAT法一维距离像线性化参数估计与补偿,表明该方法很好地解决了运动参数未知情况下机动目标的一维距离像频谱展宽问题.     

从打造核心技术入手促发展——重庆建设公司转变思路创新发展纪实

重庆建设工业公司励精图治、奋发有为,在2007年公司顺利推进改革、迁建两项重要工作的同时,不断转变观念,创新思路,加快了又好又快发展步伐,全面完成了生产经营目标,实现销售收入5659亿元,同比增长2453％．为年度目标的103％．经营质量也有了大幅提升。     

基于分数阶傅立叶变换的ARM检测技术

分数阶傅立叶变换(FRFT)是傅立叶变换的广义形式,对线性调频(LFM)信号具有很好的能量积累作用.针对反辐射导弹(ARM)雷达回波信号的线性调频特性,提出了一种基于FRFT的反辐射导弹检测方法,并根据ARM信号的调频特性将FRFF局域化,缩小了峰值搜索区域,提高了检测效率.仿真实验表明该方法能够在高斯、非高斯分布杂波环境下有效地检测ARM信号.     

基于改进后语义分割模型的障碍物检测方法

障碍物检测是确保无人水面艇避障和安全航行的关键技术，针对水面反光区域误检和水面分割不准确导致的漏检问题，提出了一种基于改进后语义分割模型的障碍物检测方法，通过图像预处理、语义分割模型、显著性估计实现障碍物检测。首先，通过在预处理环节对水面中反光区域进行去除，避免其对后续检测的干扰；然后，通过引入海天线估计参数，用于调整语义分割模型初始化和先验信息，提高水面分割精度；最后，在水域范围内选取H形边界集合构造背景模型，由此判断水面中非水像素为障碍物。实验结果表明：该方法可以提高水面障碍物检测的准确度。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。