防化研究院园区网构想

介绍了我院园区网的构想。园区网拟建立两套网,内部风为光缆连接、三级交换、星形拓扑的千兆以太网;外部网通过ＩＳＤＮ连接互联网,对内通过快速以太网接入。     

一种船舶历史活动热力图实时生成策略

在船舶信息大数据系统中,针对在客户端向服务器请求大批量历史数据并实时绘制热力图时,会出现耗时较长、热力图效果失真以及地图软件漫游时跟随性差或卡顿等问题,提出一种改进的船舶历史活动热力图实时生成策略。该策略在基于像素聚类思想的热力图生成方法基础上,采用基于非线性变换的图像增强算法和像素补点方法,对传统方法绘制的热力图所存在的显示失真问题进行校正和优化,并在此基础上,提出动态加载与绘制策略和多线程实时成图策略,来生成船舶历史活动的热力图。试验表明,所提出策略在热力图绘制的效率、成图效果以及地图软件的交互体验上都得到了提升。     

基于深度强化学习的无人机实时航迹规划

随着无人机技术的应用和发展,无人机执行任务的飞行环境愈发复杂多变,对无人机机动避障能力和航迹规划的实时性提出了更高的要求。基于泛化性较好、对环境依赖弱的深度强化学习算法,以雷达实时获取的障碍物地图信息为基础进行实时路径规划,针对二维航迹规划问题特点设计了连续奖励函数,解决了强化学习算法在二维平面航迹规划中奖励稀疏的问题;基于迁移学习的思想设计多个训练环境,并按任务的难易程度进行分步训练,降低了算法的训练难度,提高了训练效果,并使算法的收敛效果更加稳定。在实验中将SAC算法与目前主流的PPO和TD3算法进行对比,实验结果表明：SAC算法收敛速度快,实时性好,航迹平滑度更好。     

新体制下战场柔性后勤保障网链建设

为满足新体制下联合作战后勤保障需求,本文采用系统分析方法,针对战场后勤保障力量体系构建,提出以联勤保障部队为主体,构建一体化后勤保障网链。针对后勤保障网链保障能力的可变性,提出提升后勤保障网链柔性建设运用的方法措施。     

基于STK的弹箭半实物飞行实时可视化仿真

随着信息化时代的到来,在先前所建立的弹箭半实物飞行实时仿真系统的基础上,研究了弹箭飞行的实时可视化方案。因此,在弹箭半实物飞行的Windows+RTX实时仿真系统下实现与STK软件的RT3模块的实时数据传输与控制,从而实现弹箭飞行的实时可视化。结果表明:基于STK建立的弹箭半实物仿真实时可视化系统,可以在STK窗口看到弹箭飞行姿态和轨迹的变化,通过对姿态和轨迹进行分析,可以得到该可视化系统满足需要的实时性要求。     

基于终端自组网的军事移动信息服务模式

针对信息化战争条件下军事信息服务网络链路保障从集中聚焦式向分布扁平式,从纵向细长、横向独立的固网树状型向无中心栅格化移动散射型转变的现实需求,在分析移动终端自组网战场应用场景的基础上,研究了面向战场信息服务的移动终端自组网技术体系,给出了基于终端自组网的军事移动信息服务组织运用模式,为完善我军战场移动信息服务基础网络生态,推进基于网络化信息系统的体系化作战能力建设,实现灵活、高效、安全、稳定的战场移动信息服务保障提供技术支持。     

基于Petri网的信息作战指挥协同流程建模与分析

信息作战指挥协同流程是影响其作战效能的重要因素。研究了信息作战指挥协同的基本内容,设计了信息作战指挥协同流程的框架,建立了基于Petri网的信息作战指挥协同流程模型,并利用仿真软件分析了模型的可用性、状态可达性、信息利用率等性能指标。结果表明,使用Petri网方法对信息作战指挥协同流程建模具有可行性。     

低空无人机实时探测的GCB-YOLOv5s算法

为应对无人机“黑飞”“滥飞”带来的安全威胁,迫切需要对无人机进行有效的实时探测与识别。然而由于低空无人机的灵活性、微小型化及多干扰因素等原因,传统的雷达探测等方法表现不佳。为此,基于机器视觉探测,提出了一种低空无人机实时探测的GCB-YOLOv5s算法。该算法针对经典YOLOv5算法运算速度难以满足高清实时处理的问题,使用轻量级GhostNet网络取代了YOLOv5骨干网络中的卷积运算,简化网络结构,大幅提高了计算速度;并且通过引入CA注意力机制,以及使用BiFPN双向加权特征金字塔替换颈部的PANet结构,在网络结构简化的基础上提升检测准确性。通过现地拍摄无人机在建筑、云层、树木、阴暗等不同复杂背景下的飞行姿态,结合公开数据集,对算法进行训练和测试实验。实验结果表明,GCB-YOLOv5s在参数量和浮点数计算量上均减少了近40%,且可达96.7%的精确率、96.4%的召回率和97.5%的平均精度。