信息空间的真实火力——网络赋能弹药的发展现状与趋势

网络赋能弹药是指在网络中心作战体系中,充分利用网络优势执行杀伤任务的弹药。作为网络中心战体系的执行终端,网络赋能弹药可充分利用网络互联所赋予的新能力,完成飞行中位置信息的刷新、报告与目标碰撞的时间,以及战斗部起爆前的碰撞效果评估等信息,执行打击时间敏感目标和移动目标的任务,将在未来战争中扮演重要角色。     

燃气类重要目标防护问题探讨

近几场局部战争表明,空袭与反空袭已成为现代战争的主要作战样式。对重要经济目标防护能力的强弱,直接关系到反空袭作战的成败。天然气、煤气、液化气等能源基地,既是国计民生的重要命脉,也是极易遭到袭击的脆弱目标。有效组织实施燃气类重要目标的防护,已成为十分重要的问题。     

基于深度学习的防空武器红外目标识别技术应用研究

针对防空武器的作战使用需求,提出了一种基于深度学习的防空武器红外目标识别流程,通过大视场进行目标检测,小视场进行目标跟踪识别.在目标检测阶段,采用YOLO网络模型实现全图多目标识别定位;在目标跟踪阶段,采用超分辨率重建算法提升目标局部图像分辨率,利用深度残差网络模型实现跟踪目标的识别分类.试验结果表明,基于深度学习的空...     

政治干部在强军目标实践中的使命担当

党在新形势下的强军目标赋予政治干部重大历史责任。政治干部要在理论武装上站在最前沿、提高打仗本领上走在最前列、为民务实清廉上勇当先锋,为实现中国梦强军梦模范履职尽责。     

牢牢把握党在新形势下的强军目标

牢牢把握党在新形势下的强军目标,必须坚决铸牢听党指挥这个强军之魂;始终扭住能打仗、打胜仗这个强军之要;努力夯实依法治军、从严治军这个强军之基。     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

测向交叉定位系统多目标数据关联研究

多目标测量数据关联问题是分布式被动交叉测向定位系统必须解决的问题,首先提出了基于残差的数据关联方法,但多目标时该方法运算量很大。针对这一缺点,提出了基于不变量的目标数据关联新方法,通过数字仿真对比了这两种方法的数据正确关联概率。仿真结果表明:基于不变量的方法正确关联概率与基于残差的数据关联方法相当,但计算量远小于后者。     

基于引信多普勒频率信号的脱靶量估算方法

脱靶量是防空导弹武器系统研制过程中进行飞行试验数据分析的一个重要参数。利用引信的多普勒遥测数据和导引头测量的弹目相对速度进行脱靶量估算,其原理可行、方法简单。     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

基于Dempster组合规则的电子目标识别算法研究

在军事目标识别中,必须综合考虑目标的电磁辐射信息和红外图像信息,并采用有效的识别算法,才能准确识别电子目标。提出了基于Dempster组合规则的电子目标综合识别方法,完成了基于Dempster组合规则的电子目标自动识别综合处理算法研究,并进行了仿真实验,试验结果表明,该算法是可行的。