装备采办中的讨价还价博弈模型

竞争性谈判是一种重要的武器装备采办方式,军方与承包商之间的谈判是一个重复博弈过程,双方谈判的本质是讨价还价。分析了轮流出价的讨价还价模型,对轮流出价博弈的子博弈精炼均衡进行了论述;在轮流出价模型的基础上建立了同时出价的讨价还价模型,并对2种模型的特点进行了分析;通过案例对2个模型的均衡结果进行了对比。分析结果显示：同时出价的讨价还价模型更能有效解决实际问题,更具有现实意义。     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

网络嗅探的原理及反嗅探技术的实现

介绍了网络嗅探的原理及其潜在的安全隐患,给出了检测网络中是否存在嗅探器的方法,根据不同的网络安全需求,提出了几种可以消除网络嗅探的方案。     

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。     

某型多管火箭炮火控系统可靠性Nelson模型

软件保障已经成为影响现代武器装备系统发展和发挥战斗力的"瓶颈",软件可靠性也因此受到研究人员的高度重视.在对众多软件可靠性模型综合对比分析的基础之上,建立以Bayes检验为基础的Nelson软件可靠性模型,以某舰载指挥系统软件可靠性测试实验数据为例进行分析,对于某新型远程多管火箭炮火力控制系统的软件可靠性测试与评估高其软件可靠性有积极的作用.     

基于IMM的估计算法对机动目标跟踪的比较

机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.     

基于GIS的战术级地面防空群指控系统

结合战术级地面防空群指挥控制系统的需求背景,提出了基于GIS软件平台指挥控制系统设计方案。该方案可以充分实现地理信息指控决策的有效结合,在旅级指控系统中已获得成功应用。可大大提高参谋与指挥人员制定作战方案能力和效率,实现对瞬间战情作出动态响应,有效掌握战场的主动权。     

基于SDE模型的雷达组目标角度跟踪方法

针对低信噪比下的组目标实时跟踪精度低的问题,提出一种基于随机微分方程(stochastic differential equation,SDE)模型的多输入多输出雷达目标角度跟踪方法.应用随机微分方程进行建模描述,利用马尔可夫链蒙特卡罗粒子滤波算法来进行连续推理.仿真结果验证了该方法的有效性,并显示低信噪比情况下的组目...     

战术情报系统模型化分析方法

针对未来联合作战活动中陆军作战部队的战术应用需求,提炼出陆军战术情报系统建设的组织体系模型和情报生产区域模型,同时,以某一陆军战术作战单位为例,提出并深入分析对应情报系统节点的功能参考模型,建立了基于组织体系模型和功能参考模型的陆军战术情报系统模型化分析方法,详细描述了该模型化分析方法涉及的陆军战术情报系统的6个主要功能单元;最后简要分析了该模型化分析方法的军事应用前景.     

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。