飞秒激光脉冲在空气中成丝调控研究进展

在衍射、色散、克尔效应和多光子电离的动态平衡作用下,飞秒激光脉冲能够形成长距离的自引导光丝结构,并且伴随着狭长的等离子体通道。为精确控制超强飞秒激光脉冲在大气中的传输特性,针对飞秒光丝传输模式及光丝光场时空分布的有效调控已成为当前研究热点。在介绍飞秒激光成丝物理模型的基础上,对飞秒激光成丝调控方面的最新进展进行了综述,将光丝调控方式大致归结为两部分:时间调控和空间调控。其中,在空间维度上的调控主要可以分为相位调控、振幅调控以及特殊光场调控。同时指出飞秒激光大气成丝调制能产生众多的新效应,可为促进飞秒光丝实现更多新颖的潜在应用奠定基础。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

美军“多域战”概念探析

"多域战"概念由美陆军率先提出,是美军在联合作战概念上的又一次创新。"多域战"是美陆军力图拓展多领域作战能力、美军反制"反介入/区域拒止"威胁和打造在未来高强度对抗战争中的新优势的有力手段。"多域战"概念具有作战领域多维扩展、要素体系高度融合、指挥体制扁平灵活、军队编制精简多能和技术装备革新整合的特点。近年来,美军不断推动"多域战"的完善,为其发展提供了理论支撑、科技支撑、实践支撑和智力支撑。美军"多域战"概念的实施前景挑战与机遇并存。     

基于决策图的轨迹运动趋势提取

在军事应用中,为了提取群体目标的整体运动趋势,提出了一种基于决策图的轨迹聚类来提取轨迹运动趋势的方法。该方法不需要预设参数,且聚类中心的个数既可以通过决策图人工确定,又可以通过数值检测策略自动确定,由此减轻了算法对领域知识的依赖,增强了算法的适用性。仿真实验表明:该方法能正确确定轨迹聚类簇,且对轨迹噪声有一定的抑制作用。     

基于多介质ALE方法的大型弹体入水载荷特性研究

针对目前对大型弹体高速(200～300 m/s)入水现象研究的不足,首先建立了基于多介质任意拉格朗日-欧拉(Multi-material ALE)方法的大型弹体高速入水有限元模型,并用入水空泡轮廓经验公式对该模型的准确性进行了验证;然后,分析了头型变化对弹体总体入水载荷的影响,以及入水角变化对弹体总体入水载荷及弹道稳定性的影响。结果表明:弹体入水载荷峰值随着头部等效底升角的增大而减小,随着入水角的增大而增大;在一定范围内,入水角越大,弹道稳定性越好。     

多目标跨摄像头跟踪技术

多目标跨摄像头跟踪,指的是对于多个被寻目标,在不同场景的摄像头中找到他们出现的时间和空间信息并加以关联。算法综合利用人脸检测、行人检测、目标跟踪、人脸识别和行人再识别等技术,形成一个统一的技术框架。无论是在实现框架上,还是在准确率上都能达到商用水平。在南京市举办的全球人工智能应用大赛中获得了二等奖。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

一种搜索鲁棒的中国余数定理的多基线相位解缠绕技术

多基线相位解缠绕的性能深受噪声水平制约,比如基于经典中国余数定理的相位解缠方法,由于其糟糕的抗噪声性能,限制了其在实际中的广泛运用。基于搜索鲁棒的余数定理,通过引入公因子,构建新的同余方程组,提出了一种搜索鲁棒的中国余数定理的相位解缠方法。仿真实验验证了该方法的有效性,并表明选择合理的公因子可以有效提高算法的抗噪声性能。     

依赖信号噪声场景下MIMO雷达稳健波形设计

考虑依赖信号噪声场景下MIMO雷达的稳健波形优化问题。根据最小最大方法,基于克拉美-罗界描述了改善MIMO雷达最差情况参数估计性能的稳健波形优化问题。为求解所得NP问题,提出一种新的基于对角加载(DL)的迭代方法。此方法利用哈达玛不等式将内层优化分解为若干子问题,以降低运算复杂度从而利于工程应用,基于DL方法将子问题转化为凸问题,外层优化也可转化为凸问题,因而可获得高效求解从而便于硬件实现。初始问题最优解可通过对迭代算法得到的解进行最小二乘拟合得到。数值仿真验证了所提方法的有效性。     

基于改进遗传算法的多无人机航路规划方法

在分析多无人侦察机任务需求、限制以及特性等要素基础上,建立了多无人机航路规划优化模型。以航程作为性能指标,将多无人机侦察多目标航路规划转化为多旅行商问题。通过对多旅行商问题特点分析,采用遗传算法基本思想,对编码和适应度函数以及操作算子进行合理设计,并改进了交叉和变异操作算子以取得更好优化结果。仿真结果表明所提算法的合理性和有效性。