联合作战任务智能规划关键技术及其应用思考

作战任务规划是战场指挥和决策的关键一环。随着多军兵种联合作战思想的发展与成熟,作战任务规划领域正成为传统作战指挥方法与各类新兴技术相结合的集中点,该领域也不断成为智能化指挥和决策指导未来作战的核心点。本文主要阐述了作战任务规划的基本概念和智能化需求,并结合战区级联合任务规划系统对智能化关键技术进行了分析研究,提出了几种具体技术实现架构,并对未来研究做出了展望。     

“中国第一大金矿”污染事件调查

中国最大的金矿企业——紫金矿业日前深陷重大污染事件漩涡之中。据透露,早在6月5日,汀江已出现死鱼现象,疑似与紫金矿业污染有关,尽管紫金矿业声称与其无关,但诸多疑点难消,若情况属实,紫金矿业整整将污染事故隐瞒了38天,而非媒体质疑的只是9天——这已不是紫金矿业第一次遭遇环保危机。     

室内放射性辐射污染的研究

主要讨论了室内放射性污染的种类,性质及其特征,包括环境本底,宇宙射线,建筑材料,天然石材以及放射性气体氡等。并对室内氡气体的产生,危害及其预防进行了分析与研究。     

基于深度神经网络的OFDM系统IQ不平衡补偿技术

正交频分复用(OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。本文研究了IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了基于并联深度神经网络的IQ不平衡补偿技术。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用IQ不平衡的干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的导频的最小二乘（LS）估计补偿IQ不平衡的算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

基于深度学习及UKF的机器人SLAM

针对室内机器人定位中精度不高、稳定性差的问题,提出融合深度学习和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的机器人同时定位与地图构建方法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。首先利用深度相机获取彩色图和深度图,再利用单发多框探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)进行路标检测,获取路标坐标,最后将路标信息加入到UKF-SLAM中。实验结果表明,该方法提高了SLAM的精度,可用于室内机器人同时定位与地图构建。     

基于深度学习的无人机航拍图像超分辨率提升算法

针对当前无人机航拍图像普遍存在图像细节模糊以及分辨率低的问题,提出了面向无人机航拍场景的图像超分辨率算法。首先,提出一种可学习的图像下采样模型进行训练数据的生成,从而有效模拟了真实场景下的低分辨率无人机航拍图像的数据特征。其次,结合无人机平台的现实需求,提出一种基于知识蒸馏的轻量化图像超分辨率网络,有效提升了模型的泛化性能和时间效率。实验表明,该算法在真实无人机航拍图像数据集上的性能不仅超过现有通用图像超分辨率算法,同时还进一步缩减了网络模型大小和处理时间,有效满足无人机平台的硬件约束和实时性要求,对于无人机航拍图像处理具有重要应用价值。     

某军事区域土壤重金属污染状况及其评价

以华北某军事区域的打靶场为研究对象,监测并分析了土壤中重金属Pb和Cu的质量比,分别为25.90～396.50mg/kg,12.13～5173.00mg/kg;并采用单因子指数法和内梅罗综合污染指数法评价了采样区的污染状况。评价结果表明:Pb和Cu的单因子污染指数在落弹区最高,分别达到了390.12和4.61,内梅罗综合污染指数达到了308.88;落弹区剖面分析结果显示打靶场土壤1m左右深度的重金属含量依然很高,表明在落弹区Pb和Cu的污染尤为严重。分析认为弹头是重金属污染的主要来源,残留在土壤中的弹头会给土壤带来持久性的重金属污染。     

水面舰艇编队远程对空观察组织

远程对空观察是水面舰艇编队对空防御的前提,是编队完成作战任务的基础,在编队防御作战中起着非常重要的作用。主要讨论水面舰艇编队远程对空观察组织,分析了观察区域深度的计算方法。研究结果表明对提高水面舰艇防空观察效能具有一定的指导意义。     

基于遗传算法的导弹结构模态参数识别

系统地研究了基于遗传算法的线性结构系统模态参数识别方法.遗传算法对广义动力学系统的辨识已经得到了充分研究,但在结构系统参数辨识方面的研究还不多,使用浮点数编码方案,利用频响函数数据,给出了结构系统模态参数识别步骤.由于遗传算法的全局寻优特性,该算法具有极强的抗噪声能力,即使对噪声严重污染的数据依然能够很好的辨识出待辨识的参数.通过一个两自由度的弹簧质量块系统进行了仿真分析,最后将方法用于一个实际的导弹结构的实验数据分析.