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多模式融合的武器目标分配系统模型设计

航空兵器 2024年第1期31卷 45-57页

作者：刘祥雨朱坤王刚郭相科付强李腾达空军工程大学防空反导学院西安710051 空军工程大学研究生院西安710051

目标分配是指挥控制流程中的核心环节,分配模式的优化对于提升防空反导作战能力具有重要意义。为提高防空反导目标分配的鲁棒性、适用性以及博弈对抗性等作战性能,以应对当前复杂多变的战场环境,本文提出建立多模式融合的目标分配体系结... 详细信息

目标分配是指挥控制流程中的核心环节,分配模式的优化对于提升防空反导作战能力具有重要意义。为提高防空反导目标分配的鲁棒性、适用性以及博弈对抗性等作战性能,以应对当前复杂多变的战场环境,本文提出建立多模式融合的目标分配体系结构,对商用订单式的服务模式进行适应性改进,将“派单”“抢单”“抢派单融合”三种模型改进定义为军事模型;通过使用美国国防部体系结构框架(Department of Defense Architecture Framework,DoDAF)建立“他分配”“自分配”“他分配与自分配结合”的新型目标分配体系结构;引入Perti网模型,构建并分析Petri网模型的可达图,通过仿真实验平台,构建复杂作战场景,验证了分配策略机制的可行性。结果表明三种策略各具优势,本文设计的多策略结合在匹配时间、成功率以及效用值方面相较传统的单一策略具有较大优势。

关键词：目标分配美国国防部体系架构框架 Petri网他分配自分配指挥控制模型设计

一种小样本数据驱动的雷达复合干扰轻量化感知网络

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北京航空航天大学学报 2024年第3期50卷 1005-1014页

作者：郎彬王欢宫健空军工程大学防空反导学院西安710051 西安黄河机电有限公司西安710043

基于深度学习的雷达干扰感知技术能精确感知各类雷达干扰类型,但需预先构建大规模且完备的训练样本,数据集构建工作量大、难度高,同时存在网络模型参数量较大、计算复杂度高的问题,导致在实际平台中难以应用。针对此问题,提出一种小样... 详细信息

基于深度学习的雷达干扰感知技术能精确感知各类雷达干扰类型,但需预先构建大规模且完备的训练样本,数据集构建工作量大、难度高,同时存在网络模型参数量较大、计算复杂度高的问题,导致在实际平台中难以应用。针对此问题,提出一种小样本数据驱动的雷达复合干扰轻量化感知网络,结合计算机视觉领域的“目标检测”思想建立干扰感知网络,利用雷达干扰时频分布数据提取多尺度特征图,预置锚框进行回归与分类,使用分组卷积与Ghost卷积对大参数量、高计算量的网络结构进行轻量化改进。实验结果表明:只需小规模的多种单一干扰模式样本,即可实现对单一干扰模式、两两复合模式及3类复合模式的灵活感知,在低干噪比条件下保持较高感知性能的同时大幅压缩模型的参数量与运算量。

关键词：雷达干扰感知小样本数据驱动复合干扰深度学习轻量级网络

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增强型四轨电磁发射器焦耳热特性研究

兵器装备工程学报 2024年第9期45卷 129-137页

作者：刘黄桀舒涛空军工程大学防空反导学院西安710051

电磁轨道发射器在工作过程中,大电流产生的焦耳热会造成电枢与轨道烧蚀、磨损以及刨削等各种形式的损伤,严重影响电磁轨道发射器的使用寿命。为缓解四轨电磁发射器的热损伤问题,研究保护电枢的方法,探究四轨电磁发射器的热生成机理,本... 详细信息

电磁轨道发射器在工作过程中,大电流产生的焦耳热会造成电枢与轨道烧蚀、磨损以及刨削等各种形式的损伤,严重影响电磁轨道发射器的使用寿命。为缓解四轨电磁发射器的热损伤问题,研究保护电枢的方法,探究四轨电磁发射器的热生成机理,本文通过理论建模和有限元仿真的方法,研究了大电流产生的焦耳热造成电枢与轨道烧蚀、磨损以及刨削等各种形式的损伤,对四轨电磁发射器电枢与轨道的焦耳热特性进行了研究,通过仿真,分析对比了不同涂层材料的焦耳热特性并与普通电枢进行比较,提出了一种基于电枢涂层的四轨电磁发射器热抑制措施,研究了涂层厚度对热抑制效果的影响,为缓解四轨电磁发射器的热损伤问题,提高使用寿命,提供了参考。

关键词：电磁发射焦耳热特性涂层电枢有限元分析四轨电磁发射器

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线圈感应型电磁发射系统能量转换机理研究

兵器装备工程学报 2024年第6期45卷 87-95页

作者：刘俊杰时建明空军工程大学防空反导学院西安710051

为了获得线圈感应型电磁发射系统能量转换机理,依据动量守恒定律,将非线性负反馈闭环系统在特定条件下转换为开环系统,从推力产生的原理出发,使用数值计算方法求解驱动线圈磁场分布数据,并通过多项式拟合和高斯拟合将分布数据拟合为磁... 详细信息

为了获得线圈感应型电磁发射系统能量转换机理,依据动量守恒定律,将非线性负反馈闭环系统在特定条件下转换为开环系统,从推力产生的原理出发,使用数值计算方法求解驱动线圈磁场分布数据,并通过多项式拟合和高斯拟合将分布数据拟合为磁场分布函数,再根据分布函数求解电枢轴向推力系数。磁场分布数据结果表明,最大轴向磁感应强度比最大径向磁感应强度大1.6倍,且最大轴向磁感应强度位置与最大径向磁感应强位置相差1/2个驱动线圈的长度,推力系数数据表明,绕组电枢系统电磁力系数比环柱电枢系统电磁力系数大20倍,通过进一步分析得到了驱动线圈磁场分布特性和推力与系统效率的关系,通过对3种系统的有限元仿真验证结论的有效性,给出了最大推力位置与最佳触发位置的基本关系,形成了驱动线圈和电枢结构设计的基本指导原则。

关键词：电磁力电磁发射系统转换效率永磁增强型数值计算有限元仿真

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防空反导一体化指挥协同效能评估研究

火力与指挥控制 2024年

作者：郭蓬松李宁李为民宋占福空军工程大学防空反导学院

针对当前防空反导一体化指挥协同缺乏科学效能评估方法问题，构建效能评估指标体系，构造一个差值平方根直觉模糊熵，以此确定评估指标权重和评估专家权重，运用改进的TOPSIS方法进行效能评估，并通过与传统的模糊综合评价方法对比分析... 详细信息

针对当前防空反导一体化指挥协同缺乏科学效能评估方法问题，构建效能评估指标体系，构造一个差值平方根直觉模糊熵，以此确定评估指标权重和评估专家权重，运用改进的TOPSIS方法进行效能评估，并通过与传统的模糊综合评价方法对比分析，验证改进评估方法的科学性和可靠性，评估结果可为指战员提供作战辅助决策。

关键词：防空反导一体化指挥协同直觉模糊熵效能评估

一种基于全卷积神经网络的空中目标战术意图识别模型

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空军工程大学学报 2024年第05期 98-106页

作者：李乐民宋亚飞王鹏王科空军工程大学防空反导学院

针对现有空中目标识别方法敏捷性和可靠度不够高的问题，研究设计了一种深度学习模型MLSTM-FCN,结合了全卷积神经网络、循环神经网络和压缩与激励模块的优点。全卷积网络能够提取空战数据中的复杂局部特征，长短记忆神经网络可以捕捉空... 详细信息

针对现有空中目标识别方法敏捷性和可靠度不够高的问题，研究设计了一种深度学习模型MLSTM-FCN,结合了全卷积神经网络、循环神经网络和压缩与激励模块的优点。全卷积网络能够提取空战数据中的复杂局部特征，长短记忆神经网络可以捕捉空战意图数据的时序特征。通过消融实验和对比实验结果表明，MLSTM-FCN模型在意图识别准确率、反应速度和抗干扰能力方面明显优于现有的空中目标意图识别模型，取得了sota的结果，为指挥员在进行空中作战决策时提供更有效的依据。

关键词：意图识别空中目标深度学习全卷积网络长短记忆神经网络压缩与激励模块

美军下一代对流层散射通信装备发展动态、趋势及启示

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现代防御技术 2024年

作者：白岚张爽刘强胡邓华空军工程大学基础部空军工程大学防空反导学院

对流层散射通信是美军重要的无线通信手段之一，在历次军事行动中发挥了重要作用。为适应大国竞争战略下的作战运用需求，美军正采购并装备下一代对流层散射通信装备。以美军下一代对流层散射通信装备为对象，系统梳理了主要性能和当前... 详细信息

对流层散射通信是美军重要的无线通信手段之一，在历次军事行动中发挥了重要作用。为适应大国竞争战略下的作战运用需求，美军正采购并装备下一代对流层散射通信装备。以美军下一代对流层散射通信装备为对象，系统梳理了主要性能和当前发展动态，并对比现役装备总结了下一代装备主要特点和优势，结合美军作战概念和技术发展研判了对流层散射通信装备发展趋势。最后，总结梳理了美军下一代对流层散射通信装备建设的成功经验和启示。

关键词：下一代对流层散射通信装备超视距通信发展动态美军

整合式创新型人才培养探索与实践——以军事电子信息领域为例

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中国大学教学 2024年第7期 11-20页

作者：许河秀王彦朝李为民空军工程大学防空反导学院不详

军事电子信息领域人才培养是决定未来战场创新型人才素质提升的关键因素。本文分析了新时期军事电子信息领域创新型人才培养需求和存在的主要问题,提出了“三维一体整合式”创新型人才培养方法并明确其内涵,从三维能力素质模型构建、涵... 详细信息

军事电子信息领域人才培养是决定未来战场创新型人才素质提升的关键因素。本文分析了新时期军事电子信息领域创新型人才培养需求和存在的主要问题,提出了“三维一体整合式”创新型人才培养方法并明确其内涵,从三维能力素质模型构建、涵养军事综合素质的价值培塑、促进教研学融合的CDIO项目体系教学改革、体系化综合实践平台打造等方面对培养方法进行探索与实践,总结了培养方法改革所取得的人才培养质量、师资团队发展和平台条件建设成效。

关键词：军事电子信息领域整合式人才培养创新教学改革

基于跨域小样本学习的SAR图像目标识别方法

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计算机科学 2024年第S1期51卷 453-459页

作者：史松昊王晓丹杨春晓王艺菲空军工程大学防空反导学院西安710051

由于SAR图像获取难度大,可供研究的样本数量较少,解决有限样本条件下SAR图像目标识别问题成为业界公认的挑战。随着深度学习在计算机视觉领域的发展,衍生出了多种小样本图像分类方法,因此考虑采用跨域小样本学习范式解决小样本SAR图像... 详细信息

由于SAR图像获取难度大,可供研究的样本数量较少,解决有限样本条件下SAR图像目标识别问题成为业界公认的挑战。随着深度学习在计算机视觉领域的发展,衍生出了多种小样本图像分类方法,因此考虑采用跨域小样本学习范式解决小样本SAR图像目标识别问题。具体地,先在多个源域中训练得到不同域的特征提取器,而后通过知识蒸馏的方法获取一个通用的特征提取器,这里采用中心核对齐的方法,将提取的特征映射到一个更高维的空间,从而更好地区分原特征之间的非线性相似性;通过上一阶段获得的通用特征提取器提取目标域图像特征,最后采用原型网络的方法预测样本的类别。实验证明,该方法在缩减模型参数的同时,获得了88.61%的准确率,为解决小样本SAR图像目标识别问题提供了新的思路。

关键词：深度学习元学习跨域小样本学习 SAR图像目标识别知识蒸馏