美国陆军航空兵装备发展趋向

根据美国陆军发展规划．未来陆军将进行全面彻底的战略改革．预计在2030年前美陆军将被打造成一支具备反应更迅速、部署更敏捷、行动更灵活、能力更全面、杀伤力更大、生存力更强和耐力更持久等七大特征的全能型——“目标部队”。陆军航空兵作为陆军转型的先导力量．将以信息化建设为牵引．以改造现役装备为手段．     

分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。     

基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。     

侵华战争时期日本新闻媒体情报活动初探

侵华战争时期,日本媒体通过掩护身份获取情报、舆论宣传诱导军民、虚假报道实施欺骗、反情报的欺骗与拒止等手段对中国进行长期、深入、细致的情报工作,呈现出在“战时体制”下情报工作与新闻宣传融为一体的特征,这些工作成果对于日本当局把握中国局势、制定对华政策、发动侵华战争起到了推波助澜的作用.     

基于属性散射中心的SAR图像重构及在目标识别中的应用

提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MS...     

深海科技发展对未来战争的影响及战略选择

随着陆地资源的巨大消耗和逐渐枯竭,深海蕴含的丰富能源、矿产及生物蛋白质资源,使其成为人类生存与社会可持续发展的巨大宝藏,同时也成为世界各国激烈博弈和争夺的热点领域。极端的环境条件和难以抵达性,使深海成为引领推动众多高新技术聚集发展的策源地和天然试验场,独特的军事利用价值则使其成为目前最有希望快速改变海上作战态势、取得非对称优势的战略空间。本文在分析预见深海科技发展趋势的基础上,深入研判了深海科技发展对未来战争的影响,最后从理论创新、需求牵引以及能力、条件、平台和人才建设等多个方面提出针对性的措施建议,为强化海洋安全和建设海洋强国提供决策参考。     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。