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。     

基于“墨子”的空中拦截任务程序二次开发与仿真

现有墨子联合作战推演系统中的空中拦截任务规划程序不具备针对性拦截功能,无法满足实际需求,而手动指控较为繁琐,降低了仿真的可重复性。使用LUA脚本和事件机制,二次开发了一种空中拦截任务规划程序,细化并增强了指控功能,通过阶段性控制事件的关联,解决了探测信息的同步和实时分析。经仿真验证：该程序能够有针对性地、精准、自动地组织多个基地中的多种战斗机执行空中拦截任务,且能够在战斗机从接到任务到升空阶段调整作战任务。有效地减少了人为误差对仿真结果的影响,提高了仿真的可重复性和可信度,且对解决同类调派管理问题和军事人工智能的开发具有指导意义。     

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。     

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。     

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。     

基于分层目标任务网络的作战任务规划方法

为提高复杂非结构化作战环境下作战系统规划能力,提出一种新的分层任务网络智能规划方法 HGTN(Hierarchical Goal-Task Network),给出了HGTN的形式化定义,研究了HGTN规划算法,以及启发式搜索算法和目标推理规划算法。HGTN在HTN(Hierarchical Task Network)规划方法基础上,增加了目标任务和相关处理方法,具备基于目标的逆向推理机制。通过作战任务规划实例分析,HGTN规划方法相对HTN,能够提高规划的适用性和求解效率,符合作战决策推理的思维模式。     

无人机协同下远程火箭炮作战能力评估

分析了无人机协同远程火箭炮作战的实施方法、作战过程以及对抗条件,在此基础上,构建了无人机协同下远程火箭炮作战能力评估指标体系,并阐述了指标值的标准化方法。采用幂指数和层次分析法(AHP)相结合构建模型,通过分析计算结果进而得出评估结论,对类似作战能力评估问题研究和解决部队作战训练实际运用问题有一定参考意义。     

基于雷达图的防暴武器系统作战效能评估方法

为科学、合理和直观地评估防暴武器系统的作战效能,提出基于雷达图的防暴武器系统作战效能评估方法。建立了防暴武器系统的作战效能指标体系。构造了防暴武器系统的雷达云图。提取雷达图中各指标的扇形面积特征解决传统雷达图法评价结果不唯一的问题,进一步设计防暴武器系统作战效能评价模型。通过实例验证所提评估方法的正确性和合理性。研究工作为防暴武器系统的作战运用及性能优化提供了科学指导。