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。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

一种提高防空导弹武器系统守时精度的方法

随着现代战争逐步向以网络为中心的信息化作战的发展,为赢得战场主动权,提高信息资源的实际应用性,对作战系统内的时统提出了更高要求。剖析了系统守时误差的来源,针对以网络时码数据和准秒脉冲进行校时的系统,提出了一种提高系统守时精度的方法——误差比例修正法,该方法采用自适应修正功能,使系统在失去准秒校时后的较长时间内仍能保持一定的守时精度,并且成功在某型号防空导弹武器系统中运用,试验结果验证了该方法的有效性和可行性。     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。     

合成化装备体系火力协同关键技术

多军兵种合成是现代军事大国部队编成的基本形态,体系化对抗是现代战争的基本方式。火力协同技术对充分发挥装备体系作战效能、提升合成部队作战能力具有重大推动作用。在简单介绍装备体系火力协同技术实现流程的基础上,重点介绍装备体系火力协同所涉几种关键技术的发展过程与应用领域,并对其发展进行了展望,期望能对有兴趣投身相关领域研究的学者给予借鉴与启迪。     

模糊需求下保障设施选址-路径模型及算法

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。     

加强约束的布尔可满足硬件求解器

利用现场可编程门阵列固有的并行性和灵活性,提出在硬件可编程平台上基于随机局部搜索算法的布尔可满足性求解器,用于求解大规模的布尔可满足性问题。相对其他求解器,该求解器的预处理技术能极大提高求解效率;其变元加强策略避免了同一变元被反复连续翻转,降低了搜索陷入局部最优的可能。评估结果表明,求解器最多能处理32 000个变元/128 000个子句的实例。相比当前同类型的求解器,其求解效率明显提高。