基于改进YOLOv7的融合图像多目标检测方法

针对微光环境下目标检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的微光与红外融合图像的多目标检测方法。结合可见光、红外图像的优点,利用生成对抗网络法制作融合图像数据集。在YOLOv7模型中引入BoT结构,使网络更加关注整体图像信息,提升特征提取能力,从而提高行人和汽车检测的准确率,并将回归损失函数由CIoU改进为SIoU,降低自由度,加速网络收敛,得到了YOLOv7的改进算法—BoT-YOLOv7。在公开数据集LLVIP和MSRS上进行了实验。结果表明：相比可见光或红外图像,BoT-YOLOv7对融合图像的检测精度较高;改进算法对融合图像取得了92.6%的平均精度均值,较原始YOLOv7模型提高了5.83%;BoT-YOLOv7算法在检测行人和汽车等目标时漏检和误检率较低,具有较好的准确性和实时性,可以满足微光环境下多目标探测的要求。     

基于Sobol指数法的舰艇防空作战效能敏感性分析

为探索水面舰艇防空武器装备对作战效能的影响关系,构建了舰艇防空武器系统指标体系,在指标归一化的基础上建立基于幂指数法的舰艇防空作战效能评估模型;采用Sobol指数法分析了防空武器装备各个能力指标在全局变动时对舰艇防空作战效能的影响,基于主效应和全效应指数对各个指标进行敏感性排序,确定影响舰艇防空作战效能的关键因素,并分析了指标之间的交互效应对作战效能的影响。仿真结果表明,防空导弹命中概率、系统反应时间、飞行速度3个指标对舰艇防空作战效能的影响较大。该研究可为舰艇防空武器装备的论证工作提供参考和依据。     

面向作战任务的最小风险传感器调度方法

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

浅海中非金属圆柱体的扰动电场

为研究主动电场作用下非金属圆柱体目标所产生的扰动电场分布,基于镜像法和区域网格化的思想,建立了浅海环境下非金属目标的二次电偶极子模型。利用该模型计算出目标周围不同位置处的扰动电场,并与边界元软件仿真结果进行对比,结果表明扰动电场水平分量误差小于3%。开展水池模型实验,实测结果与所提模型计算值基本一致,证明了所建立的二次电偶极子模型的准确性。     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

新一代指控系统任务控制能力分析与评估

随着新兴信息技术在军事上的广泛应用,联合作战背景下使命任务趋于多样化,同时军事行动对指挥控制系统尤其是任务控制能力提出了更高要求,因此,开展了新一代指挥控制系统的任务控制能力分析与评估研究。结合新一代指挥控制系统特点,根据任务控制能力的具体含义,构建任务控制能力指标体系;结合各指标的特性,建立可量化的数学模型;运用灰色层次分析法完成任务控制能力效能评估,为系统性能改进和完善提供重要参考。     

装甲战车图像跟踪系统技术研究

在高技术条件下的局部战争中,装甲战车应具备精确的打击能力、目标获取能力和态势感知能力,这就需要一个能对抗复杂场景的目标跟踪系统。针对用于装甲战车的目标跟踪系统所存在的关键技术,提出了应用于复杂场景下的目标长时跟踪算法,实现了目标受遮挡情况的自适应判定和目标丢失的重捕获,在目标发生尺度变化、姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况下仍具有良好的跟踪效果;设计了一套视频跟踪器系统,通过实验验证,可实现对比度优于5%,目标像素数大于2×2,部分遮挡及完全遮挡的复杂战场环境下目标的稳定跟踪。     

基于ANP对装备网络体系中作战环节点效能评估

针对装备作战体系的网络结构特点,将作战体系网络分解成作战能力环。分析了作战环要素组成及要素间关系特点,提出将作战环转化成对应网络层次结构;将作战环中中心作战目标和作战环节元素分别设为对应顶层及二级指标层,作战环节装备对应具体战绩指标设为三级战技指标层;集成ANP(网络分析法)与能力需求度评判对作战环节点及作战边进行评估,为装备体系网络拓扑结构研究提供支持。最后,通过实例证明评估方法合理可行。     

基于Monte Carlo仿真的武器装备贡献度评估法

为了更加科学、准确地对武器装备贡献度进行评估,从装备体系的角度出发,立足于作战任务实际,充分体现信息化条件下空战过程的随机性,提出了一种基于Monte Carlo仿真的武器装备贡献度评估法。对典型空中作战场景进行了任务阶段划分。提出了能够准确描述作战能力的指标项,建立了能够反映能力指标项的随机矩阵。并以拦截空中目标为作战背景,运用Monte Carlo仿真进行了验证,得出了与实际结果一致的结论。为武器装备的装备贡献度评估提供了理论支撑和方法模型。