深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法

针对智能船舶的自主航行障碍物视觉快速检测与测距需求,提出一种基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法。从障碍物检测速度和计算量的角度出发,该方法可提升智能船舶环境感知能力。首先,针对障碍物检测问题,在Yolov4检测模型的框架下,构建基于MobileNet特征提取网络的DIS-Yolo水面障碍物检测模型,实现模型网络结构的轻量化改进。其次,针对障碍物测距问题,基于所构建的障碍物检测模型和COMS成像模型,提出水面障碍物测距机制,实现水面障碍物的高精度测距。最后,通过模拟实验验证所改进模型的有效性与测距函数的精确度。所提出的方法可提升智能船舶的航行安全性,同时可为智能船舶环境感知需求提供新的思路。     

基于多分支注意力改进的YOLOv5无人艇目标检测方法

针对水面无人艇目标检测类别多、尺寸小、形变大等难题,提出了基于多分支注意力改进的YOLOv5检测算法。首先提出了一种SAv2Attention模块,通过对通道的“复制-转换-合并”等处理,实现卷积层通道间与通道内特征融合,提升网络的局部感受野,然后将其嵌入到YOLOv5网络,最后在构建的真实海试数据集上进行了大量对比实验。结果表明,SAv2Attention可有效提升YOLOv5的检测精度,典型海面目标数据集上,mAP@0.5检测精度达到94.6%,mAP@0.5:0.95检测精度达到60.9%,相较于原生算法分别提高1.4%和3%,对小尺寸目标平均检测率APS提升4.3%,证明所提方法能有效提升无人艇对水面小目标的检测能力。     

基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题,提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先,该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境,无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶,相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型,且不造成大幅精度损失。其次,所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型,并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构,其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明,提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带,提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。     

基于AHP-DQN的作战效能优化方法研究

针对舰艇编队威胁海域安全的案例,设计了红方突防攻击、蓝方防空反导的想定以及陆、海、空3种反航母作战策略,基于墨子系统开展多方案作战仿真,获得了双方战损数据。在此基础上,建立了以引诱、攻击等性能参数为基础的指标体系,以层次分析法(AHP)分析了3种策略的作战效能。进一步提出了一种以AHP权重定奖励的深度强化学习(DQN)算法,对海基策略进行了优化,作战效能提高了5.36%。研究结果表明,基于墨子系统这一类作战仿真软件开展想定设计、作战策略仿真,再建立AHP-DQN进行作战效能优化的方法可为反舰作战提供参考。     

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。     

基于深度强化学习的作战概念能力需求分析

作战能力需求分析是作战概念开发过程中的关键环节,在形式化描述作战概念能力需求分析问题的基础上,通过定性与定量结合,设计了一种基于深度强化学习的作战概念能力需求分析方法。该方法通过模拟仿真实验,获取高可信度的仿真小样本数据集;基于经验数据构建作战概念的代理模型,并以高可信度仿真数据集为输入,应用多目标优化算法对代理模型进行优化训练;最后,将训练得到的代理模型与深度强化学习框架进行交互寻优,实现作战概念能力需求的反向探索。选取“超越式登陆”为实例进行验证,实验结果表明方法可行。     

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…     

提高军事理论课教学质量的几点看法

现代大学生思想活跃,喜欢求知、求新、求变,对国防和军事知识普遍关心,具有较强的求知欲。因此,在军事理论教学中要以教学大纲为依据,精心准备教学内容,灵活运用科学的教学方法和手段,不断提高军事理论教学质量。一要注重跟踪世界军事发展动向,保证教学内容鲜活。密切关注国际形势和军事理论的发展变化,及时调整补充教学内容,力求把学生最关心的世界热点、最新信息、最新学术动态引入课堂,使教学内容前卫、鲜活、精干,让军事理论课充满生机和活力,从而有效地激发学生的学习热情。二要注重军事理论特点,保证教学内容科学。军事理论教学内容涉…     

大延时网络中的主动队列管理机制

研究了网络延时对路由器主动队列管理机制的影响,分析了几种典型主动队列管理算法在大延时网络中的性能。在介绍了基于内模补偿的DC-AQM算法的优缺点之后,根据PID控制器延时补偿的Ziegler-Nichols设定方法,提出了ZNDC(Ziegler-Nichols delay compensation)AQM算法并进行了仿真实验验证,实验结果表明算法达到了预期的目标。