基于敌我对抗信息的目标机动态势估计

如果空袭目标距离被攻击目标比较近,飞行员为了完成作战任务和战术生存,通常采取一定的进攻战术。可对进攻战术意图进行推理,并对目标在射弹飞行时间内可能的机动模式进行估计。但是,如果空袭目标距离被攻击目标比较远时,由于作战任务的约束条件不强,目标通常以战术生存为主,因此,提出了基于敌我对抗信息的目标机动态势估计模型。首先分析在实战环境下影响目标飞行航路的周围环境因素,和在敌我对抗态势下经常采取的战术生存机动,然后建立基于贝叶斯网络的目标机动态势预测模型,最后进行了仿真实例验证所建立模型有效性。     

军事指挥体系态势产品分层分类体系模型

针对我军态势产品分层分类体系的需求,基于顶层设计的思想,提出了一种多级层次多视图的态势产品分层分类体系模型.该模型充分考虑了军队指挥结构中所涉及态势产品的基本元素,并能够适应军队编制体制结构和指挥体系变化.从构建态势产品的方法论出发,利用运筹学模型建立了体系构建方法.最后,以案例研究形式探讨了建立适应于我军指挥体系的态势产品分层分类体系框架.模型的提出为指导我军建立合理、灵活、可扩展的态势产品分层分类体系提供了技术支撑,也为将来军队各类态势产品的全面发展打下基础.     

基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别

为提高防空武器系统对空袭目标的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性较差的问题,提出了将航迹坐标数据转化为图像,利用深度神经卷积神经网络进行航迹模式分类的方法。针对航迹数据直接转化为图像时存在机动幅度不明显或过大的问题,提出了有效解决方案。基于CAFFE平台进行了大量仿真实验,确定了适宜于航迹模式分类的深度卷积网络结构和网络参数。实验结果表明,该方法能有效提高蛇形机动航迹识别的鲁棒性。     

中船工业交付首艘饱和潜水打捞母船

日前,我国第一艘300米饱和潜水母船"深潜号"今天在青岛交付。"深潜号"是目前我国第一艘具备300米饱和潜水作业能力的深潜水母船,它的建造完工填补了我国大深度潜水作业支持船舶的空白,将大大提升我国应对大深度、大吨位应急打捞、大面积溢油及其它应急突发事件的快速处置能力。     

美国最新《核态势评估报告》评析

美国国防部公布了最新的《核态势评估报告》（Nuclear Posture Review）,宣布有条件的避免对无核国家动用核武,并将减少核打击的目标,削减核武器的数量。此举将为世界核安全形势带来何种影响,值得我们研究思考。     

我国铀矿勘探突破新深度——钻探深度达2818米

中核集团近日在江西相山铀矿大基地宣布,中国铀矿第一科学深钻项目顺利终孔,钻探深度达2818.88米,突破了以往1200米的找矿深度,填补了我国铀矿深部找矿的空白,缩短了与国外铀矿深部勘查的差距。此间专家指出,该项技术的突破,拓展了铀资源的找矿空间,为进一步扩大铀资源量奠定了基础。这是我国铀矿地质界里程碑式的工程。此     

搞好军地文化深度融合推动群众工作创新发展

海军91918部队自2009年成立以来,始终把群众工作摆在政治工作的重要位置,坚持为驻区经济发展服务、为部队战斗力建设服务、为群众生活服务、为保持驻地和谐稳定服务。先后荣获“首都军警民精神文明共建先进单位”、“首都绿化先进单位”、“首都义务植树先进单位”、“门头沟区拥政爱民先进单位”,入选北京市“身边雷锋100个团队”等多项荣誉。在与地方的深度融合中,逐渐催生出具有本单位特色的双拥文化。     

航天器交会型轨道追逃策略的滚动时域优化

针对航天器自由时域交会型轨道追逃过程中的测量误差等不确定性对交会的影响,提出了一种基于滚动时域优化的高时效策略求解方法。根据微分对策理论推导得到博弈鞍点控制策略,并对问题进行等价转换;通过预先离线求解开环鞍点策略,将问题初始状态和相应的解作为样本以进行神经网络训练,训练后的网络结构可以快速得到相应问题的近似解。为了更好地应对博弈环境中的测量噪声,基于神经网络结构设计了滚动时域求解框架,并通过周期性的滚动求解最终实现对逃逸航天器的交会。数值仿真表明,所提出的策略可以有效应对测量噪声不确定性,且相比于文献中已有的策略,计算耗时可从分钟级降至秒级。     

深度视觉语音生成研究进展与展望

为了进一步推进深度学习技术驱动的视觉语音生成相关科学问题的研究进展,阐述了视觉语音生成的研究意义与基本定义,并深入剖析了该领域面临的难点与挑战;在此基础上,介绍了目前视觉语音生成研究的现状与发展水平,基于生成框架的区别对近期主流方法进行了梳理、归类和评述;最后探讨视觉语音生成研究潜在的问题和可能的研究方向。     

基于层次情节性元强化学习的对抗行为评估

基于强化学习的敌方对抗行为评估能够提高仿真推演的智能化水平,强化学习算法的训练速度成为制约其实际军事应用的关键.为了加快强化学习速度,首先将敌方对抗行为评估建模为多任务强化学习,并将环境知识和经验集成到学习算法,提出基于层次情节性元强化学习(Hierarchical Episodic Meta?Deep Reinfor...