基于多智能体的舰艇防空目标分配模型设计

建立了基于多智能体技术的水面舰艇对空防御火力分配模型,并对模型运行机理做了较详细介绍。通过与其他分配模型的比较,显示出了引入智能体技术进行决策的长处。     

神经网络技术在智能BIT故障诊断系统中的应用

论述了智能BIT的智能设计、智能检测、智能诊断和智能决策,构建了基于神经网络的某高炮装备随动系统的智能BIT故障诊断系统。用Multisim进行电路仿真,提取输出信号的均值、峭度、偏斜度构成三维向量,以它作为特征向量利用神经网络进行模拟电路的故障诊断。通过比较BP神经网络、SOM神经网络和小波神经网络的诊断结果,得知利用均值、峭度和偏斜度作为特征,BP神经网络和SOM神经网络能够有效识别故障状态模式。     

基于QIPF的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下弱目标检测跟踪问题,提出一种拟蒙特卡罗智能粒子滤波检测前跟踪算法(Quasi-Monte Carlo Intelligent Particle Filter Track Before Detect,QIPF-TBD)。首先,该算法采用拟蒙特卡罗技术改善探测空间中粒子分布的均匀性;其次,通过对更新阶段的粒子进行交叉变异等操作,提高粒子重采样之后的多样性。与同类算法的仿真分析表明,所提方法能有效改善低信噪比目标的检测概率和跟踪精度。     

智能可穿戴设备军事应用与发展趋势

介绍智能可穿戴设备的基本概念、发展历程、分类与功能,归纳智能可穿戴技术在作战指挥、武器装备、军事训练、安全管理和后勤装备保障等方面的应用现状,分析在新材料技术、人机交互技术、物联网技术、大数据与云计算技术等新技术影响下军用智能可穿戴技术的发展前景。     

“核心—边缘”理论视域下的高校对口支援工作研究

“核心—边缘”理论是一种较广泛地应用在区域与区域间的经济连带发展模式,由于地域环境、经济发展水平及师资力量等多方面的限制,使得西部高校与其他内地高校在管理理念、科研能力、人才培养等方面存在着不可忽视的差距,这种差距是西部高校在客观条件及自身发展现状远远落后的情况下,无法凭借自身条件能够很快缩减的.本文针对东西部高校的发展落差,以“核心—边缘”理论为基础,对高校对口支援工作中存在的问题进行深入分析,并提出解决对策.     

基于PVDF压电传感器的智能外骨骼的研究

针对目前外骨骼助力过程中的运动识别问题,提出了一种在运动过程采集上肢控制肌群的压电信息的采集方法,实时获取运动状态下控制肌群的压电信息,提高人机感知交互的能力,该采集方法能够有效采集和监测人体运动时控制肌群的压电信息。制作了基于PVDF的上肢控制肌群压电信息采集传感器,从实验过程中采集到的压电信号表明:该系统能够通过采集上肢在运动过程中的压电信号来识别上肢的运动意图,从而证明该控制肌群压电信息采集的原理、结构和计算方法是正确的。     

BP拦截中低轨道卫星的仿真研究

BP是第三代动能拦截弹。给出了BP反中低轨道卫星的攻防仿真模型,数字仿真得到了描述BP作战范围大小的防区和表征目标卫星受到威胁大小的威胁区。     

决策中心战的能力需求与技术支撑

为重建长期战略优势,美国率先提出的决策中心战作战新概念已经成为世界各军事强国的关注热点。分析了决策中心战的提出背景和原因,从深化认知决策优势和作战复杂性等方面剖析了其内涵机理,认识到强大的网络通信能力的支持是实现马赛克战或分布式控制的重要能力需求。在此基础上,重点分析了决策中心战在战役战术层6个方面的能力需求,并提出了未来支撑这些能力形成的先进技术,有助于全面把握以“决策中心战”为代表的新军事理论体系的构建与实践运行,为我军智能化建设提供借鉴。     

先进电磁频谱智能攻击与防御发展及启示

以对抗样本攻击与防御为代表的反人工智能技术可实现对智能电磁频谱感知系统的扰乱与欺骗,已逐渐发展成为电磁频谱作战智能攻防的关键技术。本文分析了近年来以对抗样本攻击为典型样式的先进电磁频谱攻击和防御技术手段,并以几种典型的基于深度学习的通信信号调制识别模型为对象,研究了智能攻击技术的作用机理,仿真分析了基于扰动能量最小准则的对抗攻击效果,在此基础上总结了智能攻击技术的特点,并阐述了该技术带来的影响。最后借鉴发达国家国防科技发展的经验,给出了启示建议,强调应高度关注智能系统脆弱性问题,要提前布局开展相关关键核心技术攻关与应用研究,避免出现“先建设后打补丁”的情况。     

基于深度强化学习的分布式UUV集群任务分配算法

任务分配问题是智能体集群研究的基础关键问题之一,UUV集群在任务分配问题方面受到水下探测和通信能力的限制,UUV个体只能获得周围局部信息,常规的全局算法无法得到很好的应用。提出了一种基于深度强化学习和分布式UUV集群组织架构的任务分配算法,算法首先实现每个UUV个体的局部任务分配,其次相邻的个体之间进行信息一致协调,从而实现UUV集群的最优化任务分配。仿真实验结果表明,所提算法相较遗传算法收敛更快,相较合同网算法通信量小,任务分配效率高,且分布式架构不依赖“指挥中心”,UUV集群系统的鲁棒性更高,任务分配可靠性更高。