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。     

传感器与综合火控系统组网的协同作战能力系统

协同作战能力(CEC)系统是美国海军最早使用的与传感器和武器系统组合的网络中心战系统之一.简要介绍了CEC的发展背景,较系统地阐述了传感器组网和综合火控的概念.同时还介绍了CEC系统的配置和复合识别能力,指出CEC用作联合传感器网络基础的可能性.最后,展望了未来先进的传感器网络,并指出了在CEC中发挥网络优势必须解决的两个难题.     

自动目标识别(ATR)技术发展述评

能够自动进行目标识别 ( ATR)是现代武器装备力争具备的先进性能之一。从历史回顾、当前状态及未来发展等几个方面对自动目标识别的研究历程、技术现状和发展前景进行了较为详细的论述 ,并指出了当前发展中遇到的主要技术难题及可能的解决办法     

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。     

基于串联模型框架的目标威胁评估

针对防空武器系统防空作战特点,在对目标威胁程度影响因素分析的基础之上,运用模糊理论和多模型理论探索目标威胁评估问题。设计了一种基于串联模型框架的目标威胁评估方法,该方法采用3个基本模型,基于串联系统思想,经模糊推理融合,得到空中来袭目标的威胁程度。该评估方法层次分明、直观有效,能够较好地满足海上对空防御作战中对目标威胁评估的需要,为舰指挥员决策和防空武器系统火力分配提供一定的依据。     

陆战场装甲目标细粒度识别技术

智能化作为新的改变战争游戏规则的颠覆性技术,成为世界各军事强国的发展重点。当前,智能化可以实现对陆战场军事装甲目标的自动识别,但是现有识别任务主要是粗粒度的目标类别识别,缺乏细粒度的目标识别。本文针对陆战场军事装甲目标细粒度识别任务,提出了一种适用于无人作战平台的轻量化细粒度目标识别方法,并初步验证了方法的可行性和有效性,基于此,提出了无人作战平台的新的作战运用。该方法可辅助操作人员进行陆战场装甲目标识别的决策判断,或提供无人打击武器自主打击的判断能力。     

目标关键部位智能识别学习训练方法平台

以人工智能为基础,提出了基于卷积神经网络的目标智能识别方法,建立了目标关键部位识别的学习和训练方法,并由构建的目标关键部位智能训练的平台系统,分析了训练系统在未来智能弹药技术中的应用,为智能弹药技术的发展奠定基础。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

网电作战目标识别系统建设

随着信息技术的普及和发展,作为陆海空天之外的第五空间,网络电磁空间已成为现代信息战争的重要作战域。网电作战目标成为作战双方打击和防卫的关键对象,并贯穿于各个作战域。文章就网电作战目标识别提出网电作战目标识别系统的建设。以美军在其"作战云"理念下建设的目标情报融合系统作为参考,从系统组成要素和系统组织关系等层面对未来网电作战目标识别系统建设提出构想,有益于未来网络电磁空间情报体系框架构设。