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...     

基于SDE模型的雷达组目标角度跟踪方法

针对低信噪比下的组目标实时跟踪精度低的问题,提出一种基于随机微分方程(stochastic differential equation,SDE)模型的多输入多输出雷达目标角度跟踪方法.应用随机微分方程进行建模描述,利用马尔可夫链蒙特卡罗粒子滤波算法来进行连续推理.仿真结果验证了该方法的有效性,并显示低信噪比情况下的组目...     

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.     

近程防空武器网络化跟踪系统

研究多探测器航迹滤波与互联新技术与新方法,把数据融合的基本理论和计算机网络技术应用于近程防空武器的跟踪系统中,得到了近程防空武器网络化跟踪系统的框架.应用数据融合和计算机网络技术可以提高近程防空武器的使用效率.     

导弹子母弹战斗部对复杂目标毁伤的计算机仿真

介绍了蒙特卡洛方法(Monte-Carlo)仿真的基本原理,并运用该方法对导弹子母弹战斗部对复杂目标毁伤进行研究,利用Matlab语言编制仿真程序实现了计算机仿真.有效地解决了其他方法计算繁琐的弊端,大大提高了毁伤仿真的计算效率.仿真结果表明应用该方法建模技术简洁,模型的通用性好,并能够随时根据需求进行功能扩展.     

复杂背景下机载雷达目标探测的模型分析

考虑机载雷达目标探测受到复杂环境因素的影响,建立复杂背景条件下机载雷达目标探测的系统模型.利用此模型提出一个机载雷达目标探测的效能指标.在效能仿真的基础上,给出复杂背景条件下诸要素对机载雷达目标探测的定量影响.仿真结果表明了该模型的正确性和有效性.     

基于自抗扰控制的高超声速飞行器再入制导律

鲁棒制导律设计是增强高超声速飞行器再入突防能力、提升飞行安全性的重要保障.针对多约束条件及多种气动参数摄动影响的高超声速飞行器再入轨迹抗干扰跟踪问题,首先,在标准轨迹制导的框架下,结合模型辅助线性自抗扰控制和基于航向角误差走廊的几何制导逻辑,提出了一种可满足纵向和横侧向平面制导任务需求的自抗扰再入制导律;其次,采用反馈...     

基于火光辐射的射流速度测试技术研究

为了满足超高速聚能射流的测速要求,采用狭缝光阑与高速光电探测器构成被动探测模块,探测射流的自身火光辐射。测速系统以多级光阑前后排列的方式限制探测幕面的视场与厚度。分别对两级、三级光阑2种滤光模式建立了光学模型,模拟射流过靶时各级光阑的滤光性能。仿真结果表明,三级光阑可以有效衰减射流自身的强辐射,并且可以滤除探测幕范围之外的爆炸火光以及设备内的反射光,滤光效果超过99.25%。采用三级光阑逐级滤光的方法,解决了射流辐射亮度强并且伴随有杂散光导致其速度不易测试的难题。最后在外场进行射流测速试验,得到的信号波形印证了仿真结果的正确性。对过靶信号进行相关性分析处理得到射流的精确过靶时间,计算得到的射流速度为6 500 m/s左右。将测得数据结果与高速摄影测速结果进行对比验证,测速系统的不确定度低于1.9%,验证了系统的可行性。     

无人机多模态融合的城市目标检测算法

城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法：首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明：相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。     

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。