CRF与规则相结合的军事命名实体识别研究

作战命令的分词是作战指令自动化生成、文图转换等各种指挥自动化技术的重要基础。在作战指令进行分词处理的过程中,军事命名实体的识别是技术难点之一。命名实体是信息的主要载体,它的识别是军事信息抽取的关键。提出了一种基于CRF模型与规则相结合的命名实体识别方法,结合基本特征与外部词典特征,提高了实体识别效率;在后期进行规则优化,最终实现高效的命名实体识别。实验证明,该方法是行之有效的。能够成功解决命名实体的自动识别问题。     

意图驱动的防空武器-目标动态分配方法

武器-目标分配是防空作战指挥决策的重要内容之一,针对此问题大多数的研究都过多考虑己方的态势和有限的目标信息,对敌方目标意图的认知鲜有涉及,结合空中目标作战意图,提出一种意图驱动的防空动态武器-目标分配方法。考虑到敌机的行为对我方决策产生的影响,对采集到的敌机群数据,将专家经验封装为标签,训练融合注意力机制的双向长短期记忆网络（BiLSTM-attention）进行意图识别,根据敌方不同作战飞机的意图,以及敌机的被动属性、我方武器属性、战场环境信息和实时动态信息,提出了意图驱动的武器-目标分配模型（intent-WTA）,使用费用流算法在较短的时间内准确获得最优的武器-目标分配策略,实验仿真结果表明,所提方法可以准确、高效地根据战场局势的动态变化进行武器-目标分配,满足防空作战的实战要求。     

多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

弹道目标微动特征提取研究

微动特征是弹道目标识别的关键特征之一.针对这一特征,对弹道目标微动特征提取技术进行了分析,主要包括微动信号补偿与分离、微动目标识别以及组网雷达中弹道目标微动特征提取3个部分.同时结合国内外的研究现状,总结了现有的技术手段,并对相关技术的优缺点进行了分析.在此基础上,探讨了弹道目标微动特征提取的需要解决的问题以及未来的发...     

战场“千里眼”家族谱

雷达是利用电磁波发现目标并测定其位置、速度和其他特性的军用电子装备,具有发现目标距离远,测定目标坐标速度快,能全天候使用等特点,在警戒、引导、武器控制、侦察、航行保障、气象观测、敌我识别等方面获得广泛应用,并形成了未来真技术战场的“千里眼”家族。     

神经网络在目标属性识别中的应用研究

首先介绍了目标属性识别的方法,并对多属性决策模型(MultipleAttributeDecisionModel,MADM)目标属性识别模型进行了分析,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型,其能有效地解决目标属性识别问题。     

数据融合与雷达目标识别综述

数据融合技术是70年代兴起的一门新学科。现代战争中,随着雷达、红外、激光及光电等传感器的数量日趋增多,数据融合技术正日益得到广泛应用。介绍数据融合在雷达目标识别中的应用,并揭示出数据融合是解决雷达目标识别之捷径。     

目标识别中决策级语言和数值信息融合方法研究

自动目标识别信息融合是现代C~3I系统和综合电子战的重要内容之一。本文讨论了在决策层目标识别语言和数值信息融合的新思路,引入基于LOWA的融合算子ω_Q~(LOWA),举例说明该方法的可行性和深入研究价值。     

水面舰艇作战系统信息融合及目标综合识别技术

本文叙述单舰作战系统和编队指挥系统信息融合双目标识别的基本任务、主要的技术方法和实现途径,并给出信息融合及目标识别的体系结构。