把准“五关”打造过硬“孔雀蓝”人才方阵

<正>党的十八大以来,习主席高度重视文职人员制度改革,将其作为推进军事人员现代化、加强军事人力资源政策制度建设的重要内容。习主席指出,文职人员是现代军队的重要人力资源,逐步成为我军重要新生力量。贯彻落实习主席重要指示,充分发挥文职人员作用,应坚持把文职人员队伍建设融入人才强军战略布局,以更高标准、更实举措、更快步伐,打造政治合格、素质全面、梯次合理、堪当重任的“孔雀蓝”人才方阵,为建成世界一流军队贡献力量。一是提升招录质效,     

基于齐默曼布局的微小型无人机气动布局设计研究

齐默曼布局是小展弦比实现大升阻比的优秀气动布局,相比于矩形翼等传统布局非常适合微小型无人飞行器使用。采用综合方法针对齐默曼布局开展小型飞行器的总体设计与气动设计工作,包括以下四个阶段,即通过给定设计目标对无人机任务载荷进行选型;基于翼载、质量和翼型之间相互迭代确定无人机总体参数;结合计算流体力学方法对无人机进行数值模拟,最终获得无人机具体气动参数并指导电子部件与飞控选型;通过工程试制完成样机制造并进行外出试飞实验,验证了齐默曼布局在低雷诺数下的气动优势。研究结果表明,齐默曼布局在微型固定翼无人机应用中展现出良好的表现。据此,本文进一步构建了一套基于齐默曼布局的高性能微小型固定翼飞行器设计方案。     

紧紧扭住智能化军事人才培养的关键点

习主席强调:“实施新时代人才强军战略,推动军事人员能力素质、结构布局、开发管理全面转型升级,锻造德才兼备的高素质、专业化新型军事人才,对实现党在新时代的强军目标、把我军全面建成世界一流军队具有十分重要的意义。”强军之道,要在得人。当前,战争形态正向智能化战争加速演变,必须把培养智能化军事人才作为新时代人才强军的重中之重,着力培养造就大批能够担当强军胜战重任的智能化军事人才,为打赢未来智能化战争提供坚强人才支撑。     

生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络（GAN）在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、循环生成对抗网络（CylcleGAN）、生成对抗模仿学习（GAIL）、序列生成对抗网络（SeqGAN）等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。     

频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法

为了提升频谱共存环境下机载组网雷达多目标跟踪性能,提出了一种雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法。首先,推导了包含雷达辐射资源以及载机飞行参数的贝叶斯克拉美-罗下界表达式,以此作为多目标跟踪精度的衡量指标;在此基础上,以最小化机载组网雷达多目标跟踪误差为优化目标,以雷达辐射资源总量、载机机动性能、通信基站可容忍干扰能量和跟踪各目标节点数为约束条件,建立频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化模型;然后,将上述优化模型分解为多个子问题,并结合循环最小化算法、半正定规划算法和粒子群算法进行分步求解。最终仿真结果表明,所提算法能够在保证通信基站正常工作的条件下,充分利用各平台运动优势,与现有算法相比,能够有效提升机载组网雷达的多目标跟踪性能。     

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。     

海域岛礁物资补给任务智能规划

综合考虑运输成本、存储成本、回收需求、运输容量等因素,利用多种运输工具为海域岛礁进行周期内的物资补给,是具有时间窗及容量限制的车辆路径规划问题。智能算法为解决这种复杂的不规则优化问题提供了较好的思路。建立了海域岛礁物资补给任务规划数学模型,探索了遗传算法的求解过程,并运用一个实例进行了计算,优化结果表明,方案能节约运输成本与储存成本,同时也满足了物资保障周期的需要,能为科学规划海域岛礁物资保障任务提供较好的参考。     

卫星任务调度问题的约束规划模型

卫星任务规划与调度是空间资源管理的重要内容之一,其目的在于为卫星系统的任务计划编制提供科学合理的决策手段与依据。卫星任务调度问题的重要特点在于,调度任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,调度任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,建立卫星任务调度问题的约束规划模型。对基本禁忌搜索算法进行改进,提出了模型求解的变邻域禁忌搜索算法。应用结果表明,约束规划模型的建立与求解是合理的。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv...     

基于神经网络的防空武器目标智能分配方法

为满足现代防空作战高动态环境对武器目标实时智能分配的迫切需求,提出了一种基于神经网络的防空武器目标智能分配方法.首先综合考虑武器数量及拦截能力等要素,以毁伤效能最大为优化目标,建立武器目标分配问题优化模型;在此基础上,构建基于神经网络的武器目标智能分配框架,基于分配方案数据集训练武器分配决策神经网络,并通过神经网络预测...