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基于任务拆分的多无人机任务分配多目标优化

火力与指挥控制 2024年第2期49卷 69-74,81页

作者：张曼王桢解放军92728部队上海200436

针对多无人机协同攻击作战想定,基于任务需求可拆分,研究多无人机任务分配优化问题。引入任务时间窗约束,构建任务收益水平测度函数。建立寻求执行任务总成本最小和总收益最大的多无人机任务分配优化模型,并根据模型特点,设计三阶段禁... 详细信息

针对多无人机协同攻击作战想定,基于任务需求可拆分,研究多无人机任务分配优化问题。引入任务时间窗约束,构建任务收益水平测度函数。建立寻求执行任务总成本最小和总收益最大的多无人机任务分配优化模型,并根据模型特点,设计三阶段禁忌搜索算法进行求解。仿真实验结果表明:考虑任务拆分相比不考虑拆分的分配方案,无人机执行任务成本及效益更优。

关键词：任务拆分多无人机任务分配多目标

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基于非连续兰彻斯特方程的战役态势预测方法

火力与指挥控制 2024年第7期49卷 58-63,69页

作者：吕学志解放军32179部队北京100021

战役态势预测是态势认知中的重要内容,也是情报分析的核心工作,对于战役行动具有重要意义。提出一种基于非连续兰彻斯特方程的战役态势预测方法。针对可以影响战场态势变化规律的重要事件,构建了不连续兰彻斯特方程,并针对兵力变化、效... 详细信息

战役态势预测是态势认知中的重要内容,也是情报分析的核心工作,对于战役行动具有重要意义。提出一种基于非连续兰彻斯特方程的战役态势预测方法。针对可以影响战场态势变化规律的重要事件,构建了不连续兰彻斯特方程,并针对兵力变化、效能变化、模式变化对兰彻斯特方程进行了拓展。构建了研究案例,验证了方法的可行性与有效性。该方法具有简单、直观、容易实现的优点,可以快速针对战役态势影响因素的变化对战役态势进行预测。

关键词：兰彻斯特方程战役态势态势预测态势认知

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考虑视觉搜索特性的指挥控制系统KLSM

北京航空航天大学学报 2024年第9期50卷 2819-2825页

作者：郭仲赵刚付斌刘佳烨中国人民解放军军事科学院系统工程研究院北京100101 中国人民解放军93216部队北京100085 中国人民解放军93131部队北京100038

传统的击键水平模型(KLM)专注于键盘和鼠标的操作分析,适用于简单软件界面任务完成时间的快速定量评估,但将其迁移到包含复杂信息特征的指控系统软件界面评估时,却会产生较大误差。为此,基于KLM,结合用户视觉特性,面向指挥控制系统典型... 详细信息

传统的击键水平模型(KLM)专注于键盘和鼠标的操作分析,适用于简单软件界面任务完成时间的快速定量评估,但将其迁移到包含复杂信息特征的指控系统软件界面评估时,却会产生较大误差。为此,基于KLM,结合用户视觉特性,面向指挥控制系统典型任务,提出基于用户视觉搜索处理时间的物理操作时间单元指标,并通过实验获取用户视觉搜索处理时间典型参数,建立更精确的指控系统任务操作分析模型—击键和视觉搜索模型(KLSM),即考虑视觉搜索特性因素的影响。选取5类典型指控任务,进行对比实验验证,KLSM对任务完成时间的预测评估更为准确。

关键词：视觉搜索特性指控系统软件界面 KLSM 预测评估

基于PVDF的装药水下爆炸能量近场测试技术与实现

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火炸药学报 2024年第8期47卷 677-685,I0002页

作者：金辉于鹏张皓博高天驰中国人民解放军91388部队辽宁大连116041

为了提高水中兵器爆炸毁伤能力评估的准确性,解决现有技术方法无法准确反映近场爆炸能量的问题,开展基于聚偏氟乙烯(Polyvinylidene Fluoride,PVDF)的爆炸能量近场测试技术研究;利用PVDF薄膜优异的压电性能设计近场压力传感器,并开展水... 详细信息

为了提高水中兵器爆炸毁伤能力评估的准确性,解决现有技术方法无法准确反映近场爆炸能量的问题,开展基于聚偏氟乙烯(Polyvinylidene Fluoride,PVDF)的爆炸能量近场测试技术研究;利用PVDF薄膜优异的压电性能设计近场压力传感器,并开展水下爆炸试验验证了冲击波压力采集系统的可行性。结果表明,所设计的传感器具有优良的绝缘防护和隔热效果,实现了亚吉帕级压力测量,适用于装药水下爆炸能量的近场测量;压力测量系统能在3.4倍装药半径位置处采集到峰值达500 MPa的完整压力时程曲线,测量结果与Josef Henrych经验公式计算结果的最大偏差为7.3%,最小偏差为0.3%;基于试验测量的近场压力时程曲线,得到TNT炸药在3.4倍装药半径处的平均比冲击波能为0.991 MJ/kg,验证了设计的PVDF压电薄膜传感器适用于精确测量装药的近场水下爆炸能量。研究成果可为装药水下爆炸能量精确测量提供重要方法。

关键词：爆炸力学水下爆炸近场测量 PVDF压电薄膜近场爆炸能量

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基于YOLO的航管一次雷达目标检测方法

系统工程与电子技术 2024年第1期46卷 143-151页

作者：施端阳林强胡冰杜小帅空军预警学院防空预警装备系湖北武汉430019 中国人民解放军95174部队湖北武汉430040 中国人民解放军94005部队甘肃酒泉735000

针对传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测方法检测率低的问题,提出一种基于YOLO(you only look once)的深度学习雷达目标检测方法。首先,利用同相正交(in-phase/quadrature,I/Q)数据匹配滤波后形成的雷达原始图像自建雷... 详细信息

针对传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测方法检测率低的问题,提出一种基于YOLO(you only look once)的深度学习雷达目标检测方法。首先,利用同相正交(in-phase/quadrature,I/Q)数据匹配滤波后形成的雷达原始图像自建雷达目标图像数据集。然后,改进YOLO检测模型的网络结构、特征融合策略和损失函数以提高模型的精度,并引入迁移学习思想,利用预训练的深度学习网络提取图像特征,降低了检测模型对训练样本量的要求。最后,在自建数据集上对YOLO目标检测方法进行了实验验证。航管一次雷达实测数据的实验证明:与传统CFAR检测方法和两阶段的快速区域卷积神经网络(region convolutional neural networks,R-CNN)检测方法相比,所提方法的目标检测率大幅提高,虚警率明显降低,且实现了实时检测。

关键词：航管一次雷达深度学习目标检测 YOLO

基于环量控制的虚拟舵面飞行器概念与设计综述

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航空学报 2024年第6期45卷 48-73页

作者：张艳华张登成周章文雷玉昌李林空军工程大学航空工程学院西安710038 中国人民解放军95034部队百色542899 中国人民解放军93318部队铁岭112300

利用环量控制替代机械舵面,构建的虚拟舵面飞行器在短距起降、高隐身、久航远航和机动飞行等方面具有性能优势,对未来无舵面飞翼布局飞行器的研究具有重要意义。本文通过梳理国内外环量控制技术的发展历程,明确了虚拟舵面飞行控制的发... 详细信息

利用环量控制替代机械舵面,构建的虚拟舵面飞行器在短距起降、高隐身、久航远航和机动飞行等方面具有性能优势,对未来无舵面飞翼布局飞行器的研究具有重要意义。本文通过梳理国内外环量控制技术的发展历程,明确了虚拟舵面飞行控制的发展趋势;介绍GACC翼型不同动量系数、迎角的升力特性以及单射流、双射流的气动特性,阐述了环量控制提高升力、形成虚拟舵面实现飞行控制的作用原理;基于SACOON平台在滚转、俯仰和偏航不同方向的力矩特性,验证了虚拟舵面优于机械舵面的控制效果;从环量控制翼型、气动布局、射流作动系统与射流飞控系统4个主要方面提出虚拟舵面飞行器的概念和设计思路;重点关注引气系统、舵面高效性、一体化设计、安全适应性等方面存在的问题和解决思路,推动虚拟舵面飞行器的工程应用。综述内容为环量控制技术应用于未来无舵面飞行器提供了一定的理论参考。

关键词：环量控制虚拟舵面飞行器设计升力射流动量系数

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一种作战目标体系关键节点识别方法

系统仿真学报 2024年

作者：张永夫刘洋袁禾联合作战学院解放军77611部队

作战目标体系关键节点识别是作战指挥决策的重要依据。针对当前作战目标体系关键节点识别缺乏战役级动态对抗环境下的实验验证，首先，借助大型计算机兵棋系统推演所得的数据，以一体化防空网为例，构建具备大规模实体和复杂交互关系的... 详细信息

作战目标体系关键节点识别是作战指挥决策的重要依据。针对当前作战目标体系关键节点识别缺乏战役级动态对抗环境下的实验验证，首先，借助大型计算机兵棋系统推演所得的数据，以一体化防空网为例，构建具备大规模实体和复杂交互关系的作战目标体系复杂网络模型；其次，结合兵棋数据特点，综合作战目标价值特性和网络结构特性，体现体系贡献率，提出作战目标价值指标体系，采用深度强化学习框架—FINDER框架识别作战目标体系复杂网络模型的关键节点；最后，通过兵棋推演对抗的方式，观察将FINDER框架识别的关键节点移除后体系效能的变化，并与人工推演的体系效能变化对比，结果验证了所提方法的有效性。

关键词：作战目标体系关键节点识别复杂网络兵棋深度强化学习

基于深度学习的超视距雷达直升机目标检测方法

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同方期刊数据库

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火力与指挥控制 2024年第6期49卷 38-48页

作者：梁复台周焰董家隆陈新唐晓空军预警学院武汉430012 解放军31121部队南京210000 解放军95980部队湖北襄阳441021

针对超视距雷达低速目标检测与识别难的问题,提出一种基于深度学习的超视距雷达直升机目标检测方法。根据超视距雷达直升机目标频谱特点,设计一种专用的超视距雷达直升机目标检测神经网络HDNet,仿真直升机目标距离多普勒谱图并构建数据... 详细信息

针对超视距雷达低速目标检测与识别难的问题,提出一种基于深度学习的超视距雷达直升机目标检测方法。根据超视距雷达直升机目标频谱特点,设计一种专用的超视距雷达直升机目标检测神经网络HDNet,仿真直升机目标距离多普勒谱图并构建数据集,以该数据集为源域向实测数据迁移,对网络模型进行训练并测试。经试验验证,HDNet网络对仿真直升机目标检测的AP@0.5可达92.1%,采用深度迁移学习的方法对模型微调后,网络模型对实测数据的检测效果也有了明显提升。

关键词：深度学习超视距雷达直升机目标距离多普勒图目标检测

基于脉内频率编码联合调频斜率捷变波形的ISRJ对抗方法

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雷达学报（中英文） 2024年第5期13卷 1019-1036页

作者：王晓戈李槟槟陈辉刘维建朱永哲倪萌钰空军预警学院武汉430019 中国人民解放军93209部队北京100094

间歇采样转发干扰(ISRJ)是一种脉内相参干扰,能在目标斜距前后形成多个逼真假目标来严重影响雷达检测,是当前电子反对抗的热点之一。针对这一问题,该文提出了一种基于脉内频率编码联合调频斜率捷变波形的抗ISRJ方法。首先,雷达发射脉内... 详细信息

间歇采样转发干扰(ISRJ)是一种脉内相参干扰,能在目标斜距前后形成多个逼真假目标来严重影响雷达检测,是当前电子反对抗的热点之一。针对这一问题,该文提出了一种基于脉内频率编码联合调频斜率捷变波形的抗ISRJ方法。首先,雷达发射脉内频率编码联合调频斜率捷变信号,通过子脉冲中心频率、调频斜率捷变提高子脉冲间相互掩护能力。之后依据发射信号子脉冲斜率变化时序将回波信号划分为多个切片。然后利用模糊C均值(FCM)算法对回波切片进行干扰识别。最后在分数阶域和时域对回波信号进行级联滤波。仿真结果表明,FCM方法在信噪比(SNR)大于-2.5 dB和干信比(JSR)大于5 dB时,能100%识别干扰机同步采样场景下回波中的受干扰回波切片。在较高JSR和低SNR下,所提方法能有效减少目标能量损失并抑制剩余干扰产生的距离旁瓣。在JSR为50 dB时,干扰抑制后的目标检测概率可达90%以上。

关键词：间歇采样转发干扰频率编码联合调频斜率捷变分数阶傅里叶变换时域滤波电子反对抗