一种联合作战兵力模型求解方法

通过对联合作战兵力的合理选取和配置,在满足作战需要的基础上,实现作战资源消耗的优化是联合作战筹划要解决的重点问题。在规范交战模式和兵力势能的基础上,提出了基于资源约束的联合作战兵力势比模型,并提出了基于Matlab动态规划的模型求解方法。应用案例结果表明,该模型和方法能够较好地解决联合作战兵力规划问题。     

一种抗遮挡的时空上下文目标跟踪

目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融合,且对跟踪结果进行相似度计算进而抑制目标的漂移,采用自适应变化的学习率以适应跟踪目标的变化。经过仿真实验证明,相较于时空上下文跟踪算法所提出的方法鲁棒性更好,对光照的变化、目标形变以及遮挡等情况下都具有较强的跟踪能力。     

基于预测碰撞点带落角约束的导引律设计

为提高导弹导引精度,增强对落角的控制,针对带倾角运动的目标,推导了攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律。通过在偏置项中加入导弹-目标的相对运动状态,实现对带倾角运动目标指定角度攻击;考虑到导弹带落角约束攻击运动目标时传统剩余飞行时间估计精度不高的问题,通过对弹目碰撞点的预测,在推导的导引律基础上设计了基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法。仿真结果表明:在不同的落角约束下,设计的基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法估计精准;推导的攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律攻击精度高,对落角控制强,过载分布合理。     

飞机载荷校准试验主动约束技术

在研究以往飞机载荷校准试验支持和约束方式的基础上,结合某型飞机结构特点,提出一种载荷校准主动约束方法。对主动约束方法和传统的起落架方法飞机载荷校准进行受力分析,建立了2种约束方法的理论模型;设计2种约束方法的机翼载荷校准对比试验,并提出主动约束载荷校准试验实施流程;结合某型飞机机翼载荷校准试验和飞行试验对主动约束方法进行了验证。结果表明：与传统的起落架约束方法相比,主动约束方法能有效解决有起落架布置的翼身整体结构机翼根部载荷测量难题,并将机翼载荷校准试验量级提高41%,机翼载荷模型误差可控制在3%以内。     

基于二维目标的增强检测与舷角约束导引方案

针对无人水面船不确定水域的特定目标搜索与可控角度导引问题,探索了基于YOLO的目标检测方式以及基于舷角约束的导引控制方法。在分析水面海雾等不确定条件基础上,设计相关滤波器并采用改进式YOLOv5算法对目标特征提取,并结合相机深度信息进行坐标转换实现对水面目标的检测定位;在导引规划中,改进传统比例导引为滑模变结构导引控制,实现高机动性目标舷角约束制导。控制系统设计上,采用TCP/IP结合ROS机制,打造了针对视觉信息处理的舷角约束末端制导系统。最终借助Autolabor无人系统平台完成了二维模拟实验验证,目标导引误差结果为1.54%,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于多标签学习的探索性仿真实验因素筛选方法

探索性仿真实验是一种认识、研究战争的重要手段,但往往面临想定样本空间复杂程度高,空间维度爆炸等问题。针对上述问题,提出一种定性定量相结合的基于多标签学习的实验因素筛选方法。首先,基于定性分析设计并实施仿真预实验,采集处理实验数据,解决机器学习样本数据缺失问题;随后,引入输入控制层搭建深度神经网络,引入稀疏正则化,在多标签模型训练过程中实现特征选择;然后,回归定性分析,补充完善实验因素;最后,以某作战样式下立体投送行动仿真推演为背景进行实验验证。实验结果表明,筛选的实验因素与作战行动现实情况吻合。     

基于线特征的多时相遥感图像变化检测

多时相遥感图像中利用线特征可以感知道路等线形地物的变化。论文提出一种新的基于边缘特征描述的线特征变化检测算法,首先根据边缘的梯度信息得到变化边缘,并对变化边缘进行编组,形成变化边缘的直线支撑区域,然后通过最小二乘拟合方法从直线支撑区域中提取出变化直线。提出的线特征变化检测算法把边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了线的匹配与比较工作,降低了变化检测的算法复杂度,具有很强的实用性。将提出的方法用于多时相遥感图像变化检测,实验结果显示该方法的有效性。     

小波分析电子签名系统

成功开发了小波分析电子签名系统。运用快速小波变换理论和生物识别技术提取人体指纹特征,转化为指纹特征码嵌入电子文本,解决了信息传输的安全问题,对因特网的身份认证、信息认证有重要指导作用。     

转变观念 加强管理 努力提高后勤保障效益

近年来,随着武警部队后勤建设的不断发展,基层部队硬件建设和保障水平有了很大提高。如何发挥硬件设施的最大效能,确保物资经费产生最大保障效益,成为摆在我们面前亟待解决的重要课题。