深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

基于多分支注意力改进的YOLOv5无人艇目标检测方法

针对水面无人艇目标检测类别多、尺寸小、形变大等难题,提出了基于多分支注意力改进的YOLOv5检测算法。首先提出了一种SAv2Attention模块,通过对通道的“复制-转换-合并”等处理,实现卷积层通道间与通道内特征融合,提升网络的局部感受野,然后将其嵌入到YOLOv5网络,最后在构建的真实海试数据集上进行了大量对比实验。结果表明,SAv2Attention可有效提升YOLOv5的检测精度,典型海面目标数据集上,mAP@0.5检测精度达到94.6%,mAP@0.5:0.95检测精度达到60.9%,相较于原生算法分别提高1.4%和3%,对小尺寸目标平均检测率APS提升4.3%,证明所提方法能有效提升无人艇对水面小目标的检测能力。     

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。     

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。     

基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

一种基于航向估计的多平台纯方位目标转向机动检测算法

针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。     

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...     

改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法

YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。     

一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法

针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明：在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。     

侵爆战斗部对桥梁结构及桥面目标的毁伤研究

为获取侵爆战斗部终点弹道参数对桥梁以及桥面目标损伤效应的影响规律,建立战斗部侵彻桥梁并起爆的整个过程非线性动力学仿真模型,分析不同侵彻速度与不同引爆延时下桥梁产生的裂纹、结构失效分布以及桥面冲击波的传播规律。研究结果表明：基于桥梁失效分布计算了桥梁损伤后的抗弯能力,侵彻速度为800 m/s时采取1.95～2.95 ms的延时引爆可以使箱梁抗弯能力达到最低;延时14.95 ms引爆可以使最大长度的桥墩混凝土崩落,承载能力最低。基于冲击波超压对目标的损伤判据,侵彻速度为800 m/s时采取0.95 ms左右的延时引爆可以在爆心半径3 m范围内重伤或致死桥面人员,装甲车辆受到轻度或中等破坏。研究成果可为侵爆战斗部侵彻速度及引爆时间合理设置,为增大桥梁损伤程度提供参考。