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基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划

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智能科学与技术学报 2022年第4期4卷 491-502页

作者：曹翔孙长银安徽大学人工智能学院安徽合肥230601 东南大学自动化学院江苏南京210096

无人水下航行器(UUV)的任务规划直接关系到水下作业的效率。由于水下环境复杂,不确定事件频发,有时UUV按照最初的规划很难完成任务。针对UUV任务规划问题,提出基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划策略。首先,UUV根据任务点的分布... 详细信息

无人水下航行器(UUV)的任务规划直接关系到水下作业的效率。由于水下环境复杂,不确定事件频发,有时UUV按照最初的规划很难完成任务。针对UUV任务规划问题,提出基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划策略。首先,UUV根据任务点的分布进行初始任务规划,采用自组织网络算法为UUV规划访问多任务点的时间顺序及访问任务点的最短路径。其次,判断UUV执行任务过程中出现的不确定事件类型,并转换为贝叶斯网络的形式。最后,利用贝叶斯网络对不确定事件的威胁度进行评估。如果威胁度大于阈值,则UUV进行任务重规划;否则,UUV按照初始规划继续执行任务。在多种不确定事件场景中进行任务规划仿真,结果显示所提的算法能够保证UUV作业的安全,且提高了任务的完成率。

关键词：不确定事件威胁度评估 UUV 任务重规划贝叶斯网络

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基于威胁度评估的护航任务航路规划

计算机仿真 2022年第10期39卷 6-11页

作者：邹建宇黄炎焱陈天德南京理工大学自动化学院江苏南京210094

针对护航船只在执行护航任务的过程中出现目标威胁度动态变化和对具有不同威胁值的多个目标同时进行警戒驱逐或避碰的问题.通过建立可疑船只的实时威胁度评估模型,解决目标威胁度动态变化的问题。在传统人工势场法的基础上,利用可疑船... 详细信息

针对护航船只在执行护航任务的过程中出现目标威胁度动态变化和对具有不同威胁值的多个目标同时进行警戒驱逐或避碰的问题.通过建立可疑船只的实时威胁度评估模型,解决目标威胁度动态变化的问题。在传统人工势场法的基础上,利用可疑船只实时威胁度,引入新的引力函数进行航路规划,解决对多目标动态警戒驱逐的问题。仿真结果验证了上述方法的有效性。

关键词：海上护航威胁度评估层次分析法多目标人工势场法

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基于最大离差与熵法的弹道导弹威胁度评估

中国电子科学研究院学报 2022年第5期17卷 484-488页

作者：李翔晨张亦弛南京电子技术研究所江苏南京210039 中国人民解放军63768部队陕西西安710600

弹道导弹威胁度评估是导弹预警系统工作流程中的重要一环。针对多方向多批次导弹来袭的复杂作战场景特点,对影响弹道导弹威胁度的主要因素进行分析,建立弹道导弹威胁度评估指标体系。参考现有威胁度评估指标体系权值确定方法,运用最大... 详细信息

弹道导弹威胁度评估是导弹预警系统工作流程中的重要一环。针对多方向多批次导弹来袭的复杂作战场景特点,对影响弹道导弹威胁度的主要因素进行分析,建立弹道导弹威胁度评估指标体系。参考现有威胁度评估指标体系权值确定方法,运用最大离差与熵法对弹道导弹威胁度评估指标进行权值确定。通过仿真实验进行定量分析,验证了最大离差与熵法在弹道导弹威胁度评估中的可用性。对支撑导弹预警系统进一步优化发展具有应用价值。

关键词：最大离差与熵弹道导弹威胁度评估导弹预警系统

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基于威胁度评估的机器人神经动态避撞策略

机器人 2017年第6期39卷 853-859页

作者：倪天魏瑞轩赵晓林许卓凡空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

针对动态环境下移动机器人的自主碰撞规避,构建了包含感知模块、威胁规避模块和目标牵引模块的神经避撞决策系统.通过深入分析采样周期内威胁与机器人的相对速度、激光雷达有效探测距离以及威胁预测方位等因素对避撞机动效率和安全性的... 详细信息

针对动态环境下移动机器人的自主碰撞规避,构建了包含感知模块、威胁规避模块和目标牵引模块的神经避撞决策系统.通过深入分析采样周期内威胁与机器人的相对速度、激光雷达有效探测距离以及威胁预测方位等因素对避撞机动效率和安全性的影响,对机器人各机动速度区的危险等级进行划分并建立相应的威胁度定量评估模型,再将其引入局部决策器以修正各节点的输出,进而提出了一种基于机动策略威胁度评估的神经动态避撞方法.仿真实验表明,相比于传统的神经导航,所提方法不仅优化了规避路径,而且代价更小.

关键词：移动机器人碰撞规避威胁度评估神经导航路径代价

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单枚弹道导弹目标的威胁度评估方法研究

中国电子科学研究院学报 2021年第1期16卷 46-50,61页

作者：李高飞冯占林陆泽健中国电子科学研究院北京100041

针对现有弹道导弹的来袭和防御特点以及使用目的,对影响弹道导弹威胁度值的主要因素进行分析和研究,首先,提取欲攻击目标重要程度、剩余飞行时间、射程、目标弹头类型、目标型号五个指标建立威胁度评价的层次结构并给出每个指标的威胁... 详细信息

针对现有弹道导弹的来袭和防御特点以及使用目的,对影响弹道导弹威胁度值的主要因素进行分析和研究,首先,提取欲攻击目标重要程度、剩余飞行时间、射程、目标弹头类型、目标型号五个指标建立威胁度评价的层次结构并给出每个指标的威胁值的归一化数学模型;然后,通过层次分析法计算弹道导弹的威胁度值,并给出模型实现的主流程;最后,通过仿真模拟实验证明了其模型的可行性,简单有效,对下一步的传感器目标分配优化问题的研究有较高的参考价值。

关键词：弹道导弹层次分析威胁度评估仿真模拟

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基于组合核主成分分析的潜艇威胁度评估模型

计算机工程 2018年第11期44卷 40-45页

作者：董雪张德平南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016

目标威胁度评估是潜艇作战中至关重要的环节,为降低评估的复杂度并提高准确度,根据威胁目标空间来源多样性,构建协同作战模式下多作战空间的潜艇威胁度评估指标。采用组合核主成分分析(KPCA)法对威胁目标进行信息特征提取,根据提取到的... 详细信息

目标威胁度评估是潜艇作战中至关重要的环节,为降低评估的复杂度并提高准确度,根据威胁目标空间来源多样性,构建协同作战模式下多作战空间的潜艇威胁度评估指标。采用组合核主成分分析(KPCA)法对威胁目标进行信息特征提取,根据提取到的信息特征计算目标的威胁系数后对威胁目标实现评估与排序。仿真结果表明,相比单核主成分分析,基于该组合KPCA的模型可对威胁目标进行更准确高效的评估。

关键词：威胁度评估潜艇作战核主成分分析权重确定协同作战

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弹道导弹威胁度评估及其在雷达中的应用

现代雷达 2017年第12期39卷 20-23,28页

作者：吕江涛高秉亚王高飞南京电子技术研究所南京210039 空军驻沪宁军事代表室南京210039

弹道导弹目标威胁评估模型是预警探测系统的重要模型之一。结合预警雷达目标探测信息的特点,建立弹道导弹威胁度评估指标体系,采用改进的理想解法构建多属性决策模型,实现目标威胁度的量化评估。该算法在多批导弹来袭的仿真场景中得到验... 详细信息

弹道导弹目标威胁评估模型是预警探测系统的重要模型之一。结合预警雷达目标探测信息的特点,建立弹道导弹威胁度评估指标体系,采用改进的理想解法构建多属性决策模型,实现目标威胁度的量化评估。该算法在多批导弹来袭的仿真场景中得到验证,模型及量化评估结果准确、有效。多目标威胁度排序结果可有效支撑雷达探测预案制定、重点目标跟踪维持、低威胁度目标过滤剪裁以及导弹群目标序贯识别等,具有较高的军事应用价值。

关键词：雷达弹道导弹威胁度评估理想解法

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复杂环境下军事目标检测与威胁度评估

复杂环境下军事目标检测与威胁度评估

作者：朱家中北大学

学位级别：硕士

现代战争中无人化智能化装备日益增多,复杂环境下的军事目标自动识别及威胁度评估是其核心技术之一。本文重点针对复杂环境下的军事目标,结合目标特征提取、卷积神经网络、锚框选取和非极大值抑制等技术,开展了可见光军事目标图像的实... 详细信息

现代战争中无人化智能化装备日益增多,复杂环境下的军事目标自动识别及威胁度评估是其核心技术之一。本文重点针对复杂环境下的军事目标,结合目标特征提取、卷积神经网络、锚框选取和非极大值抑制等技术,开展了可见光军事目标图像的实时快速检测技术研究,在此基础上,主要采用模糊集分析理论进行了军事目标的威胁度评估。利用互联网搜集真实环境中的军事目标图像,通过分析复杂环境下军事目标的特征,参照PASCAL VOC数据集格式,手工标注军事目标图像,建立包含坦克、导弹发射车、士兵、军用汽车、战斗机、武装直升机、固定翼无人机、旋翼无人机、水面舰艇等军事目标的数据集Military-Data;在Military-Data数据集基础上,选取了检测速度快、精度高的Faster R-CNN算法作为军事目标检测基础算法,然后借鉴聚类思想改进了目标锚框的大小比例设置,减少了目标漏检、误检的发生,采用Soft-NMS代替NMS（非极大值抑制）提高了高检索率情况下的准确度,对Military-Data数据集中的目标训练得到神经网络检测参数,使目标总体识别精度达到92%,最后利用无人机采集现实场景中的坦克,验证了算法的准确性和泛化性,试验和实验室仿真结果一致;针对军事目标检测结果,选取目标类型、目标机动性、目标距离、目标攻击性四种因素作为威胁度计算因子,首先采用模糊集计算出各军事目标的属性,其次使用信息熵得到军事目标属性的权重,最后利用TOPSIS理论对目标威胁度进行排序,建立了假定场景下坦克,自行火炮,指挥车,步兵战车和防空导弹车的目标威胁度评估方法。以上研究实现了复杂环境下军事目标实时准确的检测与威胁度评估分析,可对未来智能化无人武器装备提供技术参考。

关键词：目标检测卷积神经网络深度学习威胁度评估

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雾霾天气下的低空目标检测识别与威胁度评估

雾霾天气下的低空目标检测识别与威胁度评估

作者：沈玉姣南京理工大学

学位级别：硕士

美国911事件发生之后,来自空中的安全威胁引发越来越多的关注。无人机、热气球等生活中常见的低空目标体积小、成本低、操纵简便、种类繁多,对公共安全的威胁程度极大。近年来,随着雾霾天气的频繁出现,对于防范管控低空目标的需求更加迫... 详细信息

美国911事件发生之后,来自空中的安全威胁引发越来越多的关注。无人机、热气球等生活中常见的低空目标体积小、成本低、操纵简便、种类繁多,对公共安全的威胁程度极大。近年来,随着雾霾天气的频繁出现,对于防范管控低空目标的需求更加迫切,由此本文提出了一种雾霾天气下的低空目标检测识别与威胁度评估方法。首先,研究低空目标的特性,实际分析频繁出现的雾霾天气和地面的复杂背景对于低空目标检测与识别的干扰。针对雾霾天气的低能见度,研究各种去雾算法,并在此基础上提出基于单帧图像的复原去雾方法,与现有的去雾方法进行实验对比,证明该方法在去雾质量和场景保真上都有不错的效果。其次,设计一种结合数据驱动型和知识驱动型的低空目标检测与识别方案,实现低空目标的定位与识别。将基本形状特征、仿射不变矩特征和HOG特征融合于特征向量中,作为表征目标特性的参数,以达到不同特征之间优势互补的效果。利用水平灰度投影实现天空与地面的分离,结合水平混合灰度梯度指标和垂直混合灰度梯度指标实现可疑目标的检测和定位。此外,将变异系数法引入目标识别领域用于实现特征降维。最后,研究对识别定位到的低空目标进行跟踪与威胁度评估的方法,将雾霾的浓度、低空目标的种类、距离和速度、以及低空目标是否可应答作为评判对象威胁程度的指标,利用专家评估和模糊逻辑共同获得指标取值,并详细推算低空目标的距离和速度的计算方法。采用多属性决策的理想解法,为低空目标对重点区域、重要场所产生的威胁做一个等级评定,通过系统自动启动预警与求助,维护公共安全。

关键词：低空目标去雾识别威胁度评估