生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络（GAN）在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、循环生成对抗网络（CylcleGAN）、生成对抗模仿学习（GAIL）、序列生成对抗网络（SeqGAN）等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。     

频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法

为了提升频谱共存环境下机载组网雷达多目标跟踪性能,提出了一种雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法。首先,推导了包含雷达辐射资源以及载机飞行参数的贝叶斯克拉美-罗下界表达式,以此作为多目标跟踪精度的衡量指标;在此基础上,以最小化机载组网雷达多目标跟踪误差为优化目标,以雷达辐射资源总量、载机机动性能、通信基站可容忍干扰能量和跟踪各目标节点数为约束条件,建立频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化模型;然后,将上述优化模型分解为多个子问题,并结合循环最小化算法、半正定规划算法和粒子群算法进行分步求解。最终仿真结果表明,所提算法能够在保证通信基站正常工作的条件下,充分利用各平台运动优势,与现有算法相比,能够有效提升机载组网雷达的多目标跟踪性能。     

基于异构并行计算的软件雷达通用硬件架构设计

软件雷达系统功能由软件定义是雷达未来发展的一个趋势,这对系统硬件计算性能和数据传输带宽提出了很高的要求,因此将异构并行高性能计算技术引入软件雷达领域。根据系统功能逻辑,构建了软件雷达硬件平台系统,利用先进的异构并行计算技术,设计了一个具体的通用硬件平台架构。该平台通过独立的高速采集卡完成回波信号的采集与A/D变换,利用FPGA刀片异构服务器完成雷达信号实时处理,通过GPU异构超级计算机完成数据处理和显控,利用InfiniBand网络和磁盘阵列完成数据的高速传输与存储。通过性能分析,该硬件平台能够满足现代雷达对计算速度和传输带宽的性能需求。     

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。     

基于贝叶斯理论的多雷达点迹自适应融合方法

雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。     

基于GUI的大型相控阵雷达单元失效对性能指标影响仿真

针对大型相控阵雷达单元失效对性能指标影响难以有效评估量化的问题,设计了基于GUI的单元失效对性能指标影响仿真平台.首先,详细分析了大型相控阵雷达的结构特点与故障特点,将单元失效分为单元级随机失效 、组件级随机失效和子阵级随机失效,建立了单元失效对性能指标(方向性系数 、波束宽度和副瓣电平)的影响分析模型;然后,基于GU...     

人武系统提高谋打赢能力的几点思考

提高谋打赢能力是人武系统建设新型军事机关、加强民兵预备役建设的中心工作。当前,由于在人武系统的一部分人中存在着“到了武装部、别想再进步”的认识和“熬年头、混日子”的思想,所以造成了谋打赢能力不够强、行动不够自觉的问题。为有效克服上述问题,切实提高人武系统的谋打赢能力,应努力把握好以下三个方面:一是用党的创新理论成果武装头脑,切实增强提高谋打赢能力的紧迫感和自觉性。面对新的形势和任务,人武系统的党委机关和领导干部应牢记职责、不辱使命,以军委胡主席的重要论述为指导,自觉地把思想和行动统一到谋打赢上。二是不断…     

略论军需装备综合集成建设

军需装备作为作战后勤系统的一个子系统,必将要逐步实现装备的三军一体化、单件装备的技术集成、人装集成、各个子系统的集成、装备保障与技术保障的集成、与其他后勤装备、作战装备、指挥网络的集成,从而最终实现综合集成,成为作战系统中一个融合、高效、低耗的子系统,实现保障有力。     

一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法

针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明：在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。     

基于“墨子”的空中拦截任务程序二次开发与仿真

现有墨子联合作战推演系统中的空中拦截任务规划程序不具备针对性拦截功能,无法满足实际需求,而手动指控较为繁琐,降低了仿真的可重复性。使用LUA脚本和事件机制,二次开发了一种空中拦截任务规划程序,细化并增强了指控功能,通过阶段性控制事件的关联,解决了探测信息的同步和实时分析。经仿真验证：该程序能够有针对性地、精准、自动地组织多个基地中的多种战斗机执行空中拦截任务,且能够在战斗机从接到任务到升空阶段调整作战任务。有效地减少了人为误差对仿真结果的影响,提高了仿真的可重复性和可信度,且对解决同类调派管理问题和军事人工智能的开发具有指导意义。