一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器

提出了一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器。该分类器结构简单,学习速度快,仅用少量样本进行训练便可获得良好的推广性能．便于实时学习和应用。通过对模式属于各类别的隶属度的分析,可以知道判决的可靠性,具有较好的应用价值。     

C4ISR体系结构工程概念研究

通过分析国内外C4ISR系统体系结构开发、研究中存在的问题,提出了C4ISR体系结构工程的设想,即采用工程的概念、原理、技术和方法,从技术和管理两方面研究如何更好地开发、维护C4ISR系统的体系结构.定义了C4ISR体系结构工程的相关概念,提出并详细介绍了体系结构的生命周期.     

防空导弹网络化作战C4ISR系统体系结构研究

网络中心战是信息化战争中一种新的作战概念.按照网络中心战的概念,研究防空导弹网络化作战的C4ISR体系结构.提出了以火力单元的功能系统为基本单元,建立跟踪制导网、指挥控制网和拦截兵器网三层逻辑网结构,并定义各逻辑层的主要功能和基本组成.该结构对实现防空导弹网络中心战有指导意义.     

全球信息栅格的产生和实现技术研究

介绍了全球信息栅格的概念与定义,详细论述了全球信息栅格产生与发展的动因、实现技术的研究现状.介绍了研究与实现全球信息栅格的关键技术、基础理论,重点论述了实现全球信息栅格总体架构的有关内容.     

基于RUP的航空兵作战C4ISR体系结构研究

本文分析了C4ISR系统的建模特点,对当前主流体系结构模型开发方法进行了比较,提出了运用Rational统一过程（RUP）开发DoDAF体系结构视图产品,并分析了其可行性。结合航空兵作战的特点,采用Rational ROSE建模工具开发了的相关视图产品,描述了航空兵作战过程,证明了RUP对体系结构的开发有着良好的支持作用。     

Multi-scale traffic vehicle detection based on faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment

It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection. However, the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes. It is compara-tively difficult to detect vehicles of various scales in traffic scene images, because the vehicles partially obscured by green belts, roadblocks or other vehicles, as well as influence of some low illumination weather. In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images in the dataset to reduce the influence of shadow and illumination, and improve the image quality. Second, in order to improve the feature expression of the backbone network, we conducted Neural Architecture Search (NAS) on the backbone network used for feature extraction of Faster R-CNN to generate the optimal cross-layer connection to extract multi-layer features more effectively. Third, we used the object Feature Enrichment that combines the multi-layer feature information and the context information of the last layer after cross-layer connection to enrich the information of vehicle targets, and improve the robustness of the model for challenging targets such as small scale and severe occlusion. In the imple-mentation of the model, K-means clustering algorithm was used to select the suitable anchor size for our dataset to improve the convergence speed of the model. Our model has been trained and tested on the UN-DETRAC dataset, and the obtained results indicate that our method has art-of-state detection performance.     

自航式鱼雷发射装置发射管长度优化研究

基于某型鱼雷自航发射的内弹道数学模型,选择自航管的总长度作为优化目标,讨论了约束函数的取值,确定了优化问题的数学表达.采用惩罚函数法进行寻优计算,针对约束函数具有不可微和非线性的特点,采用模式搜索算法进行了无约束优化的求解,给出了优化结果并进行了比较.     

装甲机械化部队信息系统体系结构研究

为确立装甲机械化部队信息系统建设的体系结构,分析了装甲机械化部队信息系统存在的问题,根据装甲机械化部队军事能力需求得出了装甲机械化部队的信息系统的体系结构方案,并就相关问题进行了描述和探讨,可供装甲机械化部队信息系统建设参考。     

L+1容错恢复策略在复杂军事网络中的应用仿真

以标准3×3网格为基础网络,介绍了L+1容错恢复策略的概念和恢复原理,以海上舰艇编队作战系统网络为研究对象,使用Matlab-Simulink仿真工具,通过对阻塞概率、平均路径长度、路径重新分配概率和有效利用率4个指标的仿真,对比了该网络在无策略、备份多路和L+1容错恢复3种策略下网络的恢复程度,验证了L+1容错恢复策略的有效性和可行性。     

海洋移动目标多模型运动预测方法

分析海洋移动目标的运动特征,提出了预测前插值的灰色预测方法,改进了航迹变更预测和潜在区域预测模型。通过集成匀速运动预测、航迹变更预测、基于航迹的预测和潜在区域预测,提出多模型运动预测方法及其模型参数配置依据,根据滑动时间窗口中的观测数据与预测值的统计比较,评价不同预测方法的近期预测效果,决策下阶段适宜选择的预测方法。仿真实验表明多模型运动预测比使用单一运动预测方法降低预测风险,提高了预测精度。