目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型,在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况;其次,从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略;最后,通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法,能够更好地发挥剩余节点的作战效能。     

军用无人机目标特性综述

军用无人机作为一类典型的空中目标,分析其目标特性有着重要的军事意义和技术价值。为系统介绍军用无人机的目标特性,从应用和设计的角度分析探讨了其作战使用、结构、飞行和电磁辐射等特性的基本特点,可为工程设计与使用人员提供参考。     

未确知条件下多枚导弹打击不规则面目标的毁伤效果评估

在信息缺乏的情况下,如何提高对多枚导弹打击不规则面目标毁伤效果评估的可信度是导弹作战运用研究的重难点。通过蒙特卡罗方法建立给定参数下的面目标毁伤效果评估模型;采用信度分布函数对该问题的未确知性进行评估,评估结果显示毁伤效果未确知性较高;基于信度熵,分析导弹各个属性的未确知性对毁伤效果未确知性的影响;通过针对性减小影响大的属性的未确知性,迭代减小毁伤效果的未确知性。仿真实验结果表明面目标有效毁伤率的未确知范围得到显著减小。该研究能够有效指导毁伤效果评估工作,减小其中的不确定性。     

基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述

针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结.归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了其在SAR图像目标检测中的应用,分析了其应用难点与关键技术.最后结合深度学习方法在目标检测领域中的发展,对SAR图像目标检测算法的发展进行了展望.     

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...     

基于SDE模型的雷达组目标角度跟踪方法

针对低信噪比下的组目标实时跟踪精度低的问题,提出一种基于随机微分方程(stochastic differential equation,SDE)模型的多输入多输出雷达目标角度跟踪方法.应用随机微分方程进行建模描述,利用马尔可夫链蒙特卡罗粒子滤波算法来进行连续推理.仿真结果验证了该方法的有效性,并显示低信噪比情况下的组目...     

悬浮固相颗粒对储集层基质孔隙的堵塞规律研究

应用胜利油区8个不同区块的岩心及注入水,采用岩心流动实验手段,研究了注入水中悬浮颗粒对储层孔隙的堵塞特征,发现悬浮颗粒对储层的堵塞特征表现为孔隙逐步堵塞和迅速堵塞两种类型;悬浮颗粒浓度低且孔径与粒径的比值较大时易形成孔隙避步堵塞;悬浮颗粒浓度大或孔径与粒径的比值较小时易形成迅速堵塞;悬浮颗粒对储层的堵塞程度、堵塞类型是颗粒浓度、颗粒粒径与储层孔喉匹配综合作用的结果;迅速堵塞特征的初始堵塞效果主要取决于孔径与粒径的匹配关系,最终堵塞效果主要与注入水中的颗粒浓度有关;高浓度的小颗粒对孔隙基质的堵塞特征表现为迅速堵塞。     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.     

导弹子母弹战斗部对复杂目标毁伤的计算机仿真

介绍了蒙特卡洛方法(Monte-Carlo)仿真的基本原理,并运用该方法对导弹子母弹战斗部对复杂目标毁伤进行研究,利用Matlab语言编制仿真程序实现了计算机仿真.有效地解决了其他方法计算繁琐的弊端,大大提高了毁伤仿真的计算效率.仿真结果表明应用该方法建模技术简洁,模型的通用性好,并能够随时根据需求进行功能扩展.