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无人机集群协同区域搜索能够有效地获取任务区域地面信息,降低环境不确定度。基于区域划分、机群均衡分配以及启发式算法的传统集群协同区域搜索方法依赖于事前设计规则且计算量大,属于不可生成规则算法。考虑任务环境不确定性,算法须满足快速性、智能性和鲁棒性,基于涌现理论的无人机集群协同搜索方法因信息融合能力强、具有高度的智能性而被采用。演化学习算法和强化学习算法是涌现理论中主要组成部分,这两类算法可根据不同的环境和任务生成新的集群行为规则。将系统分析和总结当前无人机集群协同搜索方法研究现状和进展,并据此指出现有研究中的不足以及未来的发展方向。
针对电磁目标搜索任务中现有覆盖式路径规划算法存在的无人机初始分布不合理、集群任务起止时间一致性差等问题,依据现实无人机集群集中投放的初始场景,设计了一种等时倾向的区域分割算法。该算法以最小化无人机间最大任务用时差为优化目标,通过改变无人机搜索区域大小影响无人机的任务用时。算法具有二级结构,第一级初始粗分割,解决边界点迭代次数过多的问题;第二级以任务时间偏差值作为调整值,保证了各机的任务用时一致性。仿真实验表明:该算法更适用于无人机集中投放的场景,缩短了无人机个体间的任务等待时间,便于资源的二次调度,有利于多阶次任务的同步执行。
针对无人艇集群执行巡航任务中的避障问题,提出了一种动态避障算法。首先,获取无人艇周边水域的方形网格轨迹单元态势矩阵;然后,借鉴细菌游走觅食原理,在方形网格轨迹单元集合中,动态匹配最佳避障路径;最后,在动态避障基础上,将无人艇自主巡航过程划分为向目标行进、动态避障、返航补给等阶段,实现无人艇集群对划定水域的常态化巡航。仿真实验结果表明,所提方法对静态点、面障碍以及移动障碍均具有高效的规避能力,在算法基础上,能够实现无人艇集群的常态化无人值守巡航。该算法不仅适合无人艇的避障问题,在其他异构无人装备中也具有广阔的应用前景。
有人/无人平台编队可以充分利用无人平台的低成本、可消耗优势,扩展有人平台的作战空间,提高有人平台态势感知、穿透杀伤和生存能力。针对美、英、法、澳、韩等国有/无人编组技术的发展动态进行了调研综述,举例说明了外军有/无人编组在海、陆、空等作战域中的典型应用,并分析了有/无人编组在传输组网、远程测控、自主决策和人机交互等方面的技术挑战和关键技术途径。最后对有/无人编组技术的发展趋势进行了展望,可为未来联合作战体系中的协同作战样式和相关领域的技术研究提供参考借鉴。
无人机集群区域搜索在军事领域以及民用领域的搜救、巡逻、监测、环境勘测等方面有着广泛的应用,但如何保证不同场景下无人机集群搜索方法的效率问题依然是个难题。为了更好地解决搜索目标先验信息已知的无障碍区域内多无人机集群搜索航迹规划问题,提高无人机集群搜索效率,本文根据目标区域热度以及传感器探测概率等先验信息,提出了一种基于无人机航迹消除策略的概率计算方法,并在此基础上结合策略迭代算法动态规划无人机航迹,找到单个无人机航迹覆盖率最优策略;进而通过适当组合顺序实现无人机集群区域目标搜索整体覆盖率最优;最后,通过仿真计算验证了算法的有效性。
图像分类中类增量学习具有知识灾难性遗忘现象,现有的基于经验回放方法着重考虑的是记忆库的更新和采样方式,忽略了新旧样本之间的特征关系。为此,提出了一种基于记忆提炼的对比度量增强在线类增量学习图像分类方法(cME2),设计了两种新的正负样本对,对旧样本信息进行了加强重复再利用,强化了模型对冗余特征和共性特征的表达能力,基于最近邻均值分类器改善了嵌入空间中的样本分布合理性。最后,通过对比实验和消融实验验证了所提方法的有效性和高效性。
针对因深度学习自身局限性和递归预测策略产生的累积误差,导致航迹预测精度不高的问题,提出了一种基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法。首先,引入卷积模块用于提取航迹数据之中具有潜在关联的空间位置特征,利用双向长短时记忆网络提取航迹数据中的时序特征,并实现对空中目标的实时单步预测和多步超前预测;其次,引入整合移动平均自回归为残差修正模型,对实时单步预测产生的残差建模,计算混合神经网络模型多步超前预测时的残差值;最后,将混合神经网络模型和残差修正模型的输出结果进行融合,得到最终的航迹预测值。实验结果表明,该算法大大降低了神经网络因自身局限性产生的误差和因递归策略预测产生的累积误差,能够显著提高空中目标航迹短期预测的精度。
在船舶信息大数据系统中,针对在客户端向服务器请求大批量历史数据并实时绘制热力图时,会出现耗时较长、热力图效果失真以及地图软件漫游时跟随性差或卡顿等问题,提出一种改进的船舶历史活动热力图实时生成策略。该策略在基于像素聚类思想的热力图生成方法基础上,采用基于非线性变换的图像增强算法和像素补点方法,对传统方法绘制的热力图所存在的显示失真问题进行校正和优化,并在此基础上,提出动态加载与绘制策略和多线程实时成图策略,来生成船舶历史活动的热力图。试验表明,所提出策略在热力图绘制的效率、成图效果以及地图软件的交互体验上都得到了提升。
基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。
针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.014 8,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。
针对当前无人空战仿真中,缺乏支持全流程作战指挥控制建模与仿真这一问题,结合当前无人空战仿真系统相关研究,系统梳理和研究指控模型构建方法,通过探索不同仿真层级不同类型的无人机指挥控制建模原理和方法,设计并且构建了一套适合指挥信息系统装备特点的指控模型仿真系统。通过进行符合预设约束的想定设定,对目标作战任务进行了效能评估和对比,可为无人空战相关指挥信息系统装备的论证、评估方式提供理论和现实指导。
智能训练是利用机器学习算法对神经网络智能体模型进行训练优化的过程,智能体模型通过不断试错的训练方式实现智能提升。大规模训练数据是智能训练的必要条件,通常难以从现实世界中直接获取,如何通过仿真的方式生成大量有效的训练数据,是智能训练的重要研究方向。对此提出一种基于仿真实验的智能并行训练方法,利用仿真实验管理可快速生成批量仿真实验想定,并支持节点自动部署和运行,通过合理的训练架构设计和有效训练流程设计实现智能并行训练。通过实际案例展示了智能训练的仿真实验管理过程,并结合训练效果证明了给出的方法提高了智能训练效率和智能体泛化性。
研究了舰炮半穿甲弹对舰船靶板侵彻能力,采用LS-DYNA有限元软件对美海军奥托·梅拉127 mm和76 mm舰炮弹药临界跳弹、打击甲板和侧舷靶板进行仿真,结果表明:以300 m/s速度打击15 mmE36钢板条件下,127 mm弹的临界跳角为9.5°,76 mm弹为29°;从甲板和侧舷攻击条件下,两弹均具备穿透多层舰船靶板的能力。舰炮弹药攻击舰船目标,可考虑适当延迟舰炮弹药起爆时间,在其进入内部重要舱室时引爆,提高对船体的毁伤效果。
针对火箭爆破器作战运用过程爆炸带受风影响偏移问题,建立受风影响动力学模型和不同环境风发射角修正模型,分析研究风速、风向与火箭爆破器发射角之间的影响关系,并结合相关数据对模型进行仿真验证。该模型可为实战条件下,合理运用火箭爆破器、提升作战运用效能提供支持。
为更加科学有效评估军事需求,通过需求评估“阶段划分、对象确定、指标构建”等步骤,系统阐述军事需求评估问题;形式化语言对需求论证阶段的方案需求值、落实阶段的能力生成值和检验评估阶段的需求满足值等指标重点描述,研究了需求评估的预期走势;基于Kalman滤波思想对提出的形式化模型进行实验算例分析。结果表明:评估结果能够逐渐逼近理想值,误差可以收敛;评估周期、评估初始值、预测误差、观测误差等因素对评估走势最终结果产生影响;综合评估结果与分项评估指标之间为非线性关系。因此,本文建立的形式化模型能够表征需求评估的基本规律,相关研究成果可以为军事需求评估提供理论参考和支撑。
针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。
针对海上通信中继装备的综合运用,结合最大通信距离、目标威胁分布等条件,提出中继平台阵位配置优化模型,解决通信中继平台阵位的最优部署问题。该模型基于中继平台航路起点到阵位点距离最短原则,对通信距离、目标威胁约束下的中继平台阵位配置问题进行建模,利用凸优化方法获得阵位配置最优解的解析形式。最优解具有较强的可解释性,并且求解过程避免使用传统的迭代式或启发式求解方法,具有计算量小的优点。算例分析表明,对任务平台和威胁目标的不同位置分布情况,可以快速获得阵位配置最优解。
战术互联网流量具有极强的动态时空特征,且与天气、高程等外部特征紧密相关,现有的网络流量预测模型不能很好地提取其复杂特征,提出了一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型。首先,将外部特征与流量特征融合为多源特征;然后,提取当前时刻网络流量的空间特征,并对随时间变化的卷积权重迭代更新得到不同时间片下的空间特征信息;最后,通过时间卷积聚合当前和历史时刻的空间信息以预测下一时刻的多源动态时空流量。相比单一的基础模型,该方法在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)三种评估指标中效果均更好。
在基于SDN架构的混合卫星网络上讨论了服务功能链(Service Function Chain,SFC)的可靠性部署问题,首先对SFC可靠性保护的问题进行描述,建立了底层网络与SFC请求模型,然后建立了网络服务功能的可靠性需求模型与低轨卫星链路的可靠性需求模型,明确了优化目标与约束条件。接着提出基于可靠性的卫星服务功能链保护方法,包括基于深度强化学习的可靠性保护算法和基于低轨卫星节点与链路可靠性备份算法。实验表明,提出的基于可靠性的卫星服务功能链保护方法能在SDN架构的混合卫星网络上提高SFC请求接受率,减少平均时延,在不同的SFC可靠性需求的条件下也保持较高的请求接受率。
星链系统作战运用日趋成熟,考虑星链系统仍在快速建设,有必要对其未来作战运用进行系统分析。为探究美军星链系统未来作战运用方式,以星链基本情况分析为基础,聚焦大国高端战争,从作战理论的四个层次探究了星链对美军作战的影响,展现了星链的体系支撑作用;最后通过星链作战运用仿真实验,对星链中期作战运用方式与能力进行了定量分析,为后续反制策略的研究奠定了基础。
