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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

双基地米波MIMO雷达低空目标俯仰维DOD和DOA联合估计方法

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空军工程大学学报 2024年第1期25卷 98-105页

作者：王鸿帧宋玉伟辛波游志远空军工程大学防空反导学院西安710051 93575部队河北承德067000 93501部队北京100010

对于双基地米波多输入多输出(MIMO)雷达低空目标俯仰维测向场景,受多径效应影响,发射接收导向矢量因存在耦合现象而与噪声子空间失去正交性,导致以多重信号分类(MUSIC)为主的子空间类算法在该场景下不可用,而基于空间平滑预处理的子空... 详细信息

对于双基地米波多输入多输出(MIMO)雷达低空目标俯仰维测向场景,受多径效应影响,发射接收导向矢量因存在耦合现象而与噪声子空间失去正交性,导致以多重信号分类(MUSIC)为主的子空间类算法在该场景下不可用,而基于空间平滑预处理的子空间类算法由于阵列孔径损失存在角度估计精度不高的问题。为解决上述难题,建立了双基地米波MIMO雷达单目标和非相干多目标镜面反射信号模型,在信号模型数学变换和分析的基础上发现了一种仍旧与噪声子空间正交的导向矢量矩阵,然后利用新的导向矢量矩阵结合广义MUSIC和最大似然算法提出了双基地米波MIMO雷达低空目标俯仰维波离方向和波达方向联合估计方法,最后通过仿真验证了所提方法的有效性和俯仰维测向性能的优越性。

关键词：双基地MIMO雷达米波波离方向波达方向多径效应

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

基于灰色—改进二元语义的导弹装备维修保障效能评估研究

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现代防御技术 2024年

作者：李保刚崔爽董德鹏 31660部队海军航空大学

“目的”针对导弹装备维修保障效能系统复杂庞大，指标间相互关联影响、数据信息获取困难且易丢失扭曲的现状，“方法”提出一种基于灰色—改进二元语义的方法对维修保障效能进行评估。该方法利用改进G1法和改进CRITIC法分别得出主客观... 详细信息

“目的”针对导弹装备维修保障效能系统复杂庞大，指标间相互关联影响、数据信息获取困难且易丢失扭曲的现状，“方法”提出一种基于灰色—改进二元语义的方法对维修保障效能进行评估。该方法利用改进G1法和改进CRITIC法分别得出主客观权重，依据最小信息鉴别法获取综合权重，利用灰色聚类分析法将定量数据转化为二元语义形式，运用改进二元语义将定性语言评估信息进行转化并对完整系统进行评估。“结果”获取的各指标权重更加科学合理，避免了信息的丢失扭曲，评估结果更加准确。“结论”该模型评估结果与实际情况基本相符，能真实科学反映导弹装备维修保障效能水平并可针对性查找薄弱环节，可为导弹装备维修保障系统的管理和完善提供依据。

关键词：灰色聚类改进二元语义维修保障导弹装备效能评估 G1 CRITIC

基于全球海域多波束测深数据构建DBM与Web服务

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海洋测绘 2024年第2期44卷 14-17页

作者：刘杰张旗王荻 91937部队浙江舟山316000

为解决全球海域多波束测深数据查询使用不便的问题,通过数据分块实现海量数据处理,使用逐点插值算法构建数字水深模型,将晕渲图与数字水深模型组合构建可视化查询服务,实现基于浏览器查看水深数据和查询水深值等功能。对已有的全球海域... 详细信息

为解决全球海域多波束测深数据查询使用不便的问题,通过数据分块实现海量数据处理,使用逐点插值算法构建数字水深模型,将晕渲图与数字水深模型组合构建可视化查询服务,实现基于浏览器查看水深数据和查询水深值等功能。对已有的全球海域多波束测深数据进行了处理,结果表明该方法对海量数据有着很好的承载能力,构建的数字水深模型能够反映测深点分布情况,Web查询服务响应迅速;同时该方法基于常用GIS软件处理数据,可操作性强,可用于海量多波束测深数据管理。

关键词：多波束测深海量数据处理晕渲图制作数字水深模型 Web服务

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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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

温度和加载速率影响下HTPB推进剂细微观损伤及机理分析

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推进技术 2024年

作者：李永强李高春林明亮海军航空大学岸防兵学院 91049部队

为了探究HTPB固体推进剂在不同温度和加载速率下的细微观损伤和演化机理，通过高精度扫描电子显微镜采集原位拉伸过程中推进剂细观形貌演化图像，并采用数字图像相关方法进行图像分析以获取局部应变场演化规律；同时，重构HTPB/AP界面... 详细信息

为了探究HTPB固体推进剂在不同温度和加载速率下的细微观损伤和演化机理，通过高精度扫描电子显微镜采集原位拉伸过程中推进剂细观形貌演化图像，并采用数字图像相关方法进行图像分析以获取局部应变场演化规律；同时，重构HTPB/AP界面层，并借助于全原子分子动力学获取不同加载条件下微观分子构型和分子体系能量演变规律。结果表明，常温低速加载状态下，界面层分子链为适应变形而不断重排，致使分子间距减小，非键能增大，加之基底牵引力的作用，引发黏附性破坏，使得细观局部高应变区域萌生，并沿界面向两端扩展；低温抑制了基体分子链的运动，使得微观界面内聚破坏应力峰值迅速上升，损伤位移减小为20?左右，空隙率削减且分子链活性削弱，相对强化了基体的力学性能，抑制了细观孔隙的扩展，削减了屈服阶段长度，使得推进剂最大延伸率减小为0.46；高加载速率放大了应变滞后效应，使得微观HTPB/AP界面由黏附性破坏转变为黏聚性破坏，破坏临界应力值和临界分离位移同时增大，且基体在AP基底的残留导致细观孔隙由沿界面层扩展转变为向基体扩展，致使推进剂在延伸率达到0.45时逐渐形成贯通式裂纹。

关键词：固体推进剂原位加载数字图像处理分子动力学细微观损伤

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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