基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

小波分析在电子装备供电设备故障检测中的应用

新型电子装备供电设备封装性能好,可及测点少,故障检测和诊断难度大.在分析供电设备声信号产生机理的基础上,提出了一种利用小波分析理论对声信号进行处理,实现非接触、不解体故障检测与诊断的方法.论证了频带能量分析法和极大值分析法提取故障特征信息的可行性,并给出了故障特征参数算法.实验证明,该方法能有效地检测和诊断故障.     

一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法.其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪.最后通过仿真试验进行比较,验证...     

基于装备水平和知识的空中作战效果分析

分析了按作战效果进行空军武器装备需求分析的三种常用方法的特点,建立了一种全自动化解算模型,比较完整地讨论并描述了根据装备水平分析作战效果时需要考虑的关键因素,总结了需要使用的相关军事知识,并给出了表达方法,研究了推理机制.构建了各种战斗类型的效果评估模块,实现了软件系统并应用于一个重要课题研究,取得了比较理想的效果.     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法式实现

基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展迅速,但是大多数方案下的算法需要消耗大量的计算机资源,难以直接部署在嵌入式系统上,无法为潜在的卫星在轨任务提供支持。针对这一问题,研究了一种基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法,并根据嵌入式系统的特点对算法进行了优化,完成了模型的嵌入式实现,实验结果表明,该算法在嵌入式系统中仅需要18.4M的params对遥感影像分类的TOP-1准确率就达到了85.9%,兼具准确性和简洁性。     

Meat Grinder放电特性分析

作为电磁轨道炮脉冲功率电源的Meat Grinder电路结构具有储能密度高,体积小等优势。针对Meat Grinder输出性能的影响因素不明确,工程应用困难的问题,对Meat Grinder的基础电路工作原理进行了探究。基于电磁耦合原理,分析了Meat Grinder的放电过程,给出了耦合系数和级数对Meat Grinder电流放大倍数、能量损耗以及能量利用率的影响特性,对比分析了多级Meat Grinder和单级耦合等效电路的输出性能。研究结果表明,耦合系数是影响电路输出性能的最主要因素。此外,单级耦合等效电路能够达到与多级Meat Grinder相同的输出性能,且工程应用更易实现。     

基于Lanchester方程的编队舰空导弹作战能力评估模型全文替换

针对编队舰空导弹作战能力对抗评估问题,在构建舰空导弹初始作战能力指数、双方损耗效率系数、正常发挥因子、指挥自动化系数评估模型基础上,构建了基于Lanchester方程的单舰舰空导弹作战能力评估模型,进而分析编队对抗损耗效率系数及武器分配系数评估模型,构建了基于Lanchester方程的编队舰空导弹协同作战能力评估模型,评定编队舰空导弹作战能力,为编队舰空导弹协同作战能力评估提供模型依据。     

基于QAR数据的飞行环境风建模方法

针对传统环境风模型无法描述非Kolmogorov紊流和风向变化的问题,提出了基于QAR数据的环境风建模方法。将环境风模型划分为风向模块和风速模块。基于QAR数据分析风廓线系数和季节的相关性,建立了能描述平均风时空特性的平均风模型。基于Davenport功率谱形式拟合实测紊流功率谱,拟合结果表明实际紊流功率谱的标度指数在-1.98～1.13。分析风向和风速之间的相关性,考虑风向的变化特性,提出了基于马尔可夫过程的风向建模方法。基于以上模型进行了环境风模拟,并将模拟环境风引入飞行仿真实验中。实验结果表明,该方法能描述非Kolmogorov紊流和风向变化,且能实际应用于飞行仿真中。     

基于多尺度残差网络的自适应边缘检测

为了实现无人机避障过程中的障碍物检测,针对传统边缘检测算法检测速度慢、抗噪性能差、边缘信息易缺失等问题,提出了一种基于多尺度残差网络的自适应边缘检测算法。基于深度可分离卷积,替换ResNet18残差网络中的传统卷积结构有效减少了网络参数量,提高特征提取效率。在综合考虑固定阈值和局部边缘点均值的基础上,引入自适应阈值改进八向差分算子,以提高算法抑制噪声干扰的能力。基于多尺度特征融合结构,在包含更强语义信息的高层特征图上融合低层细节信息,细化小尺度目标边缘特征。与改进前相比,准确率提升了4.23%,参数量降低了5.01×10⁶,处理速度提高了4 fps。