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741.
驱护舰编队对海攻击态势分析与火力运用 总被引:6,自引:4,他引:2
针对驱护舰武器装备的发展 ,结合现代海上进攻战斗的新特点 ,在战斗战场范围内对驱护舰编队对海攻击态势的内涵及其要素进行了分析 ,建立了编队对海攻击态势分析模型。在对编队对海攻击态势与状态分析的基础上 ,基于编队对海攻击能力特点 ,提出了编队对海攻击的火力运用方式及其使用时机。 相似文献
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746.
经过多年的探索和实践,我国军民融合式发展已经取得重要进展。在最近召开的十八大上,党中央又对军民融合式发展提出了新的更高要求。必须深入贯彻落实好十八大精神,坚持“高、新、宽、深”,通过扎实有效的工作,在新的起点上推进军民融合更加深入地向前发展 融合起点高 十八大报告指出:”建设与我国国际地位相称、与国家安全和发展利益相适应的巩固国防和强大军队,是我国现代化建设的战略任务。” 相似文献
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以保证潜艇隐蔽性为前提,如何增强潜艇的战场态势感知能力是提升潜艇作战效能的关键。因此,以分析潜艇战场态势感知能力现状为基础,构建一种以无人平台作为战场单元,支持潜艇战场态势感知的连通性网络模型,并对其组成、功能及工作过程进行了详细设计;对战场单元的任务载荷和任务规划进行了详细阐述;最后从作战角度出发,展开连通性网络的作战应用研究。 相似文献
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本文应用深度学习技术实现海天背景下基于可见光、红外方式成像的舰船及角反、烟幕干扰的目标检测,这也是反舰导弹作战使用的关键技术之一。采集的可见光与红外成像目标检测数据集涵盖实施典型干扰下的态势场景,贴近实战;结合四种不同的目标检测机制,选取YOLOV3、Faster R-CNN、SSD及CenterNet四种典型模型分别进行训练与验证,通过对比分析进一步提高弱小目标、复杂干扰态势的的检测,可以实现端到端的高精度装备目标检测模型。在确保精度的前提下基于现场可编程门阵列(FPGA)进行软硬件协同设计,通过对比分析选定基于Vitis AI的实施方案,经过模型的量化、编译与优化,可在保证检测效率的前提下快速实现模型的小型化部署,便于进行装备移植。研究结果表明,该研究内容可有效提高现役反舰导弹目标检测的准确率。 相似文献
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近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。 相似文献