基于命中概率的海警舰炮对海试射问题研究

为研究水面舰艇在维权执法任务中舰炮武器试射问题,提高海警舰艇舰炮武器运用能力,基于舰炮命中概率构建了仿真模型,通过仿真计算得出了不同试射决策下目标分布概率误差随射击距离的变化,并分析了射击命中概率与射击距离的关系,进一步得出了海警舰艇试射决策：即当射击距离小于等于4 500 m时不应进行试射,且射击距离小于4 000 m时,不试射的命中概率较高与不引入新误差的命中概率几乎一致;当射击距离大于4 500 m时,可根据现场情况进行试射。研究成果可以为海警舰艇执行维权任务提供参考。     

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。     

基于红外传感器的多无人机对高速飞行器协同定位跟踪方法综述

为了实现高精度远距离稳定定位与跟踪,多无人机搭载红外传感器对高速飞行器的定位跟踪方法成为研究热点。就此背景进行了综合评述,以相关技术难点及关键技术为切入点,分析了瞬时定位和动态跟踪问题的研究现状和发展方向。在瞬时协同定位方面,首先对目标瞬时定位的算法进行了分析对比,然后对造成定位误差的影响因素进行分析并探讨了误差补偿方法,最后针对传感器资源优化,讨论了能够使计算结果最优的传感器分布阵型。在动态跟踪方面,首先探讨了时间不同步问题对目标跟踪的影响及补偿方法,然后对目标运动学建模的问题进行了分析,最后对最优估计问题中各种滤波算法的应用进行对比。综述表明,无人机搭载红外传感器对高速飞行器进行定位和跟踪,存在误差来源多、相对运动速度快的技术难点,需要特别关注定位算法、误差来源及最优估计算法的影响,以尽可能实现稳定跟踪。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。     

机动目标运动数学模型评述

近十几年来,人们对机动目标的跟踪问题进行了大量研究。问题的核心是如何建立机动目标运动的数学模型。本文主要对现有的空中机动目标的数学模型进行评述和比较研究。     

CCIP火控计算的CAD研究

以逐步回归理论为基础,应用CAD技术,给出了一种实用的CCIP火控计算研究方法,用该方法研制的火控工作式,不仅简单实用、易于修改,而且比原工作式的精度高。这种采用计算机辅助设计求解CCIP火控工作式的研究方法,也可应用于其它类型的火控工作式设计和一般的数据处理。     

坐标系与纯角度目标跟踪

纯角度目标跟踪问题一般包括二维纯方位跟踪和三维纯角度跟踪两种情形,其特性与所选用的坐标系有关。广泛采用的坐标系是直角坐标系(二维或三维)、极坐标系(二维)和球坐标系(三维)。本文分别在直角坐标系和改进的极坐标系下建立了二维系统模型,并进行了性能分析,指出了后者的优越性。在三维情况下,作了类似工作。最后还以二维问题为例,建立了机动目标跟踪的直角坐标模型和改进的极坐标模型。