子母弹结构特征对分离特性影响分析

超声速下子母弹的分离过程是一种包括多体运动边界与复杂气动流场干扰的多体分离问题.采用嵌套网格技术,对流体力学方程组及六自由度刚体动力学方程组进行了耦合求解,重点研究了子母弹的结构特征(包括子弹的数目、有无弹翼及排列方式等)对分离过程中流场特性的影响.结果 表明:嵌套网格技术能较好地模拟超声速子母弹分离过程中的复杂扰动流...     

任务空间概念建模语言初探

通过研究军事专家与系统分析人员的沟通问题,借鉴可视化建模、分层建模和多视图建模的思想,提出了任务空间概念建模语言(MSCML),对MSCML语言的各个建模元素进行了简要的说明.     

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.     

多机空战系统的歼击机建模技术

分析了多机空战系统的顶层模型结构,给出了机载雷达、武器控制和导弹等三个主要部件的模型,可以将其应用于多机空战仿真系统的数学建模和软件设计中.     

联合作战系统效能评估

采用面向过程的系统分析方法建立了一个对联合作战系统效能比较精确的量化评估模型.模型以某个参考系统为标准,先作层次分析,然后通过模糊对比,把各层次中难以具体量化因素进行了量化,再通过判断矩阵得出各自权重,最后线性加权便可以得到总的系统相对于标准系统的优劣程度,是一种面向过程的系统分析.该方法适用面广,对复杂系统效能评估工作有一定指导意义,具有广阔的应用前景.     

武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

多智能体系统指定时间双向编队控制

多智能体系统协同控制的收敛速率问题是当前系统与控制领域一个热点研究问题.结合指定时间控制思想,以一般线性动力学系统为控制对象,对多智能体系统双向编队问题进行研究.首先,利用庞特里亚金极大值原理,设计了指定时间双向编队控制器,双向编队指的是被分成两组的智能体最终以指定的编队队形、相反的方向进行运动;其次,通过运动规划算法...     

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。     

旋翼无人机的多机协同自主探索决策技术综述

随着探索场景复杂性与任务要求不断提高,多机协同自主探索的研究受到越来越多的关注。其中旋翼无人机凭借其敏捷特性,常被用于复杂小范围场景的自主探索任务,对协同探索系统的实时性与自主性具有更高要求。聚焦于旋翼无人机的多机协同探索系统,并重点关注未知环境探索策略以及多机任务分配策略,对当前决策技术的研究进展进行了介绍并对其特点进行分析总结。将未知环境探索策略归类为基于边界、采样以及两者结合的方法进行介绍和对各自特点进行分析;将多机任务分配策略归类为基于市场、拍卖的方法,介绍了两类方法用于任务分配问题的建模过程,并重点关注协同探索工作在现实世界中的具体应用,特别针对考虑通讯限制的任务分配策略进行分析,分析了在限制场景下协同探索面临的挑战以及当前方法。最后,对多机协同探索技术的研究现状进行总结,并对未来研究重点进行了展望。