现代战争条件下战争法运用的局限性及其对策

现代战争条件下,由于战争形态、战争方式以及高技术武器装备等方面的发展变化,使得战争法运用呈现许多局限性。因此,必须着眼于现代战争的特点和规律,寻求克服战争法运用局限性的基本对策,为我军未来的军事斗争准备创造有利的法律条件。     

适用于城市作战的柔性充气式侦察系统设计

城市战场建筑林立、明暗分明,且作战要避免对基础设施和平民造成伤害,对建筑内部的隐藏目标进行快速打击、定点摘除.需发展能克服室内空间及地下空间侦察通信难点、可深入建筑与废墟内部进行侦察的小型无人侦察系统.利用有线实现信息传输,设计仿植物生长尖端外翻柔性充气式侦察系统.首先阐述了柔性充气式侦察平台的设计方案及气囊转向装置的...     

无人机多模态融合的城市目标检测算法

城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法：首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明：相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

经济建设贯彻国防需求中的企业激励问题

经济建设贯彻国防需求是指民用经济建设过程搭载国防功能,为动员能力扩张做准备,形成潜在的国防供给能力。在经济建设中贯彻国防需求就要对企业形成有效激励,促使其有效落实国防需求,确保政府国防动员目标的实现。有效的激励方式应包括利益激励、强化激励及竞争激励等。     

一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法

针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明：在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。     

改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法

YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。     

侵爆战斗部对桥梁结构及桥面目标的毁伤研究

为获取侵爆战斗部终点弹道参数对桥梁以及桥面目标损伤效应的影响规律,建立战斗部侵彻桥梁并起爆的整个过程非线性动力学仿真模型,分析不同侵彻速度与不同引爆延时下桥梁产生的裂纹、结构失效分布以及桥面冲击波的传播规律。研究结果表明：基于桥梁失效分布计算了桥梁损伤后的抗弯能力,侵彻速度为800 m/s时采取1.95～2.95 ms的延时引爆可以使箱梁抗弯能力达到最低;延时14.95 ms引爆可以使最大长度的桥墩混凝土崩落,承载能力最低。基于冲击波超压对目标的损伤判据,侵彻速度为800 m/s时采取0.95 ms左右的延时引爆可以在爆心半径3 m范围内重伤或致死桥面人员,装甲车辆受到轻度或中等破坏。研究成果可为侵爆战斗部侵彻速度及引爆时间合理设置,为增大桥梁损伤程度提供参考。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。