基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

班组遥控武器站模糊自适应滑模位置控制器设计

针对班组遥控武器站位置伺服系统发射冲击力矩大、负载变化范围广和伺服精度要求高等特点,提出了一种模糊调节的位置伺服系统滑模控制策略。该策略选用了一种新型的带有积分的滑模面,模糊调节部分采用单输入双输出的结构,应用模糊规则调节新型快速终端滑模型趋近速率来削弱滑模抖振。分别进行了常值负载干扰、系统参数摄动、时变负载干扰和跟踪误差仿真实验。仿真实验表明,该控制策略的稳定性和伺服跟踪性很好,对参数摄动和负载干扰的鲁棒性很强。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

对装备可计量性的思考

本文在提出可计量性的定义与对可计量性理解的基础上,梳理了可计量性与装备"五性"的关系,分析了可计量性研究对计量保障的作用,以及可计量性在武器装备全系统全寿命周期中的作用,并对如何开展在研和现役武器装备的可计量性研究提供了思路。     

滑模变结构导引律在动能拦截器上的应用研究

由于大气层内动能拦截器控制系统具有非连续性、不确定性,为了提高动能拦截器控制系统的抗干扰性和机动性,设计了一种新的滑模变结构导引律.通过末制导弹道仿真,将其应用于动能拦截器末制导导引拦截三维螺旋机动目标,结果表明,滑模变结构导引律具有响应快速,简单易行,有效对付高机动目标等优点,对于KKV拦截三维螺旋机动目标有很好的鲁棒性.     

基于粒子滤波的红外小目标跟踪方法

提出了一种基于粒子滤波的红外小目标自适应跟踪方法.首先根据红外小目标的特点,建立灰度统计直方图分布模型对目标进行描述,采用基于Bhattacharyya系数定义的距离进行相似性度量,建立目标观测模型,然后通过这个模型将粒子滤波和均值位移方法结合起来,实现对红外小目标的跟踪.实验证明,该方法能够较好地处理图像序列中由于局部遮挡所带来的影响,准确地对红外小目标进行跟踪.     

具有脉冲变轨推力的拦截器末制导律研究

针对一些末制导律不能直接应用于具有脉冲变轨推力的拦截器的难题,提出了将连续变化的加速度指令通过死区滞环非线性化的方法,为上述制导律在具有脉冲变轨推力的拦截器中的应用架起了一座桥梁.以滑模制导律为例介绍了这种应用方法,仿真表明,应用该方法能够把视线转率限制在较小的范围之内,从而实现对目标的拦截.该处理方法应用简单,易于工程实现.