基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。     

基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别

针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。     

推动新时代基层武装建设走深走实

国防动员系统改革重塑后,基层武装工作驶入了“快车道”,但普遍存在标准不统一、建设不规范、装备不配套、发展不平衡等突出矛盾问题,影响和制约了基层武装建设质效。切实把军委基层建设会议精神落到实处,就应在精准抓建上下实功用实劲。坚持高位推动,立起鲜明导向。从调研看,有的认为基层武装建设环境条件差异大,能正常运行就行了;有的认为专武干部兼职过多且脱贫攻坚任务重,精力投向顾不过来。     

疫情防控对军队心理服务工作的启示

这场突发的新冠肺炎疫情,给全国人民的生命健康造成巨大威胁。疫情发生以来,习主席亲自指挥、亲自部署全国抗疫斗争。2月3日,强军网开通应对疫情心理服务热线,为部队各级特别是湖北武汉等疫情严重地区和一线医务工作者提供心理服务。2月6日,军事科学院防疫心理服务热线开通,为军队官兵和地方群众提供心理服务。2月中旬,中央军委政治工作部组织专家制作防控新冠肺炎心理教育系列微课,供广大官兵学习教育使用。各军事院校等心理学相关单位都在通过心理热线、在线心理咨询、公益讲座、科普文章等方式,为抗疫一线提供心理服务和科学支撑。在疫情防疫工作持续向好,军队心理服务工作取得积极成效的同时,也引发了我们很多思考。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

一种抗遮挡的时空上下文目标跟踪

目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融合,且对跟踪结果进行相似度计算进而抑制目标的漂移,采用自适应变化的学习率以适应跟踪目标的变化。经过仿真实验证明,相较于时空上下文跟踪算法所提出的方法鲁棒性更好,对光照的变化、目标形变以及遮挡等情况下都具有较强的跟踪能力。     

第一个入朝参战的高炮团

1949年9月12日,防空军高炮暂编第五团奉华东军区命令,在江苏省无锡市塘头镇组建成立。部队成立后,我被任命为第13中队政治指导员。在苏联顾问的指导下,部队随即进行了紧张的学习训练。经过一个半月的时间,基本上学会了打飞机,初步变成了一支装备着现代化防空兵器的部队。