美海军模拟训练体系研究

美国海军非常重视模拟训练系统的体系能力建设,从顶层自上而下规范海军的模拟训练体系,按联合、海军合同、平台、系统四个层次建设可分可合、多级联动的训练系统,支持全球指挥控制系统海军部分(GCCS-M)、水面舰艇、潜艇、飞机等多种作战兵力,形成面向海空联合体系对抗的战训一致的训练能力,对我国海军的模拟训练体系建设具有重要的借...     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

基于属性散射中心的SAR图像重构及在目标识别中的应用

提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MSTAR数据集在多种条件下进行了目标识别实验,验证了所研究方法的有效性.     

基于混合属性无监督聚类的作战目标分群

作战体系中目标分群在信息化战争中具有重要意义,能有效提升战场态势分析的输出,提高指挥人员的决策效率和质量.利用复杂网络基本特征量对网络进行定量描述,针对作战目标个体属性数据的多源性和异质性,分数值型属性和分类属性构建了有效的数据预处理算法,设计出融合作战目标的个体属性以及网络邻接关系的相似度模型和基于K-prototype的作战目标分群算法.实验结果表明基于复杂网络模块度的K-prototype算法结果优于现有的HSAPOTDG和GAPOTDG算法.     

用于作战效能评估的概率化案例推断模型

作战效能评估是作战辅助决策和装备体系建设等现代战争研究领域的核心问题.针对现有作战效能评估方法在不确定性处理或样本规模等方面的限制,从概率化案例推断的视角来看待作战效能评估问题,使用贝叶斯网络技术建立评估模型.该模型能够以虚拟证据形式纳入案例数据,并借助后验推断机制学得潜在的评估映射规则,以驱动新案例的评估,同时还能揭示评估指标权重的分布情况.以仿真系统结果数据作为案例输入,在Age-naRisk软件中建立并运行该模型,实际验证了模型的有效性.     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑.     

基于结构和功能的改进CRITIC体系贡献率评估方法

体系贡献率直观体现了新型武器装备对体系作战能力的提升作用.从体系贡献率机理出发,构建装备体系贡献率系统评估框架;结合复杂网络理论,引入拓扑势指标,评估装备节点的体系结构贡献率;提出作战功能链概念,量化装备节点的体系功能贡献率;引入并改进CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)法客观确定初始权重,通过分析指标关联度降低指标耦合性对评估结果造成的影响,对指标权重进行进一步修正;通过作战想定实例分析验证了该评估方法的有效性和合理性.     

基于MacCormack法的膨胀波火炮内弹道数值模拟

为了简单准确地求出膨胀波火炮的内弹道参数,建立了符合MacCormack格式的膨胀波火炮一维均相流内弹道模型,通过MacCormack法进行求解,得到开闩和不开闩状态下的膨胀波火炮的压力、速度曲线,并给出了经典内弹道在开闩和不开闩条件下的压力、速度曲线.通过结果对比,证明了MacCormack内弹道模型的正确性,MacCormack法求得开闩下的弹丸初速比平均压力法求得的更准确.计算出膨胀波火炮膛内压力、速度、密度、温度等内弹道参数的分布规律,真实地再现了膨胀波在膛内的流动过程.本次计算结果可作为膨胀波火炮的结构设计和后坐效率的基础.     

多武器平台目标域协同射击控制模型研究

目标域协同射击控制模型是在单平台火控系统空域窗射击控制、射击门控制等基础上,针对多武器平台对点目标或面目标协同射击的需求,进行了目标域和射击效能的定义,提出了空间/时间复合三维射击门的概念,设计了三维射击门模型,分别建立了多武器平台对点目标射击控制模型和多武器平台对面目标射击控制模型,通过对多武器平台协同射击效能的计算分析,证明了目标域协同射击控制模型可显著提高多武器平台协同射击对目标的火力打击效能.