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本文针对海上智能群组任务分解与规划问题,提出了一种基于杀伤链的逆向任务分解与参数建模方法。依据杀伤链作战理论,构建了搜索、跟踪、打击与通信四类核心任务模块,明确了各任务类型的功能边界与内部逻辑,构建了统一的任务单元模型,并对子任务进行了形式化建模和算法流程设计。采用逆向任务分解机制,以打击效果需求为目标,逐级反推前置任务所需参数和资源条件,确保任务链参数一致性和作战流程的逻辑闭环。通过构建任务分解想定,进行任务实例分解,验证了本方法在任务覆盖性、资源调度效率和执行精度方面的优势,为海上智能群组任务规划与协同执行提供了有效的理论与技术支撑。
针对无人机集群搜索任务规划问题,提出一种基于改进孤雌遗传算法和RRT*算法的分阶段协同任务规划方法。在任务分配阶段,将多目标任务分配建模为带容量约束的多旅行商问题,通过引入闵可夫斯基距离估计路径代价并设计动态变异概率策略改进孤雌遗传算法,提升任务分配的全局优化能力;在航迹规划阶段,采用“折半圆形采样+人工势场”的方法改进RRT*算法,并结合切线圆弧过渡法优化航迹平滑性,提升航迹质量。仿真实验表明,所提方法将任务分配求解速度提升了53.2%,航迹总长度减少9.2%,且生成的航迹符合无人机动力学约束,为复杂战场环境下无人机集群高效协同任务规划提供了有效理论支持。
多机协同空战将是UCAV未来的主要作战模式之一。针对UCAV多机协同空战中的双机编队空战机动决策问题,在有效融合空空导弹攻击区和不可逃逸区等先验知识的基础上,提出了一种改进优势函数的UCAV双机编队空战机动决策方法。首先,根据空空导弹的攻击区和不可逃逸区来改进空战态势优势函数;其次,以飞机基本操作方式为基础,结合典型空战战术动作建立了UCAV空战机动动作库;最后,构建仿真案例,对机动轨迹、优势函数、目标攻击选择进行了仿真分析,仿真实验结果表明,基于改进优势函数的编队空战机动决策模型能够使我方UCAV双机编队做出针对敌方策略的正确决策。该方法对于进一步开展多机空战决策领域的相关研究具有借鉴意义。
无人机集群在人员搜救以及军事侦察等任务中应用广泛。为提高无人机集群执行大规模侦察任务的效率,针对搭载不同传感器的无人机集群的任务分配问题,构建了最小化航时、最大化探测收益的多目标优化模型。通过构造整数任务编码和基于维诺划分的种群初始化方法,提高初始解的质量,并对NSGA-II算法中的遗传方法加以限制,缩短寻优时间。该算法能够提供一组非支配解,可根据偏好选择最短航时或最大收益方案。为应对规模化损毁,基于任务局部流转规则生成初始种群,实现快速任务优化。仿真表明,相比原算法,改进算法在大规模无人机集群任务分配和损毁重构中具有显著优势。
针对当前无人船在水面环境目标检测和路径规划方面存在的效率与精度不足问题,提出了一种基于激光雷达的水面目标检测方法与基于KD-Tree的安全区域RRT*路径规划算法。首先,利用激光雷达采集的环境点云数据,通过双边滤波算法对散乱无序的噪声点云进行滤波,减少后续处理的数据量。接着,采用改进RANSAC算法实现水面点云分割,从而区分水面与非水面区域。随后,使用多聚类阈值的欧氏聚类算法完成水面目标检测,识别水面障碍物信息。在此基础上,设计了一种路径规划算法,为无人船生成安全可行的航行路径。仿真及实验结果表明,所提方法在水面目标检测与路径规划中表现出较高的可靠性与有效性,为无人船在复杂水面环境中的自主航行提供了重要技术支撑。
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像检测模型难以兼顾检测精度与模型轻量化的问题,提出了一种基于YOLOv11s的轻量化SAR图像目标智能检测方法。该方法首先将主干网络替换为高效的FasterNet结构,显著降低了模型参数量;其次,创新性地将自主研发的EMIBC模块融入C3K2模块,有效提升了模型对小目标和多尺度目标的识别能力;再次,采用动态上采样(DySample)替代传统上采样方法,优化了特征融合阶段的处理效率;最后,本文引入Inner-SIoU损失函数取代原始的CIoU边界框损失,进一步提高了模型的训练效果和特征提取能力。在HRSID数据集上的实验结果表明,改进后的模型在计算复杂度指标GFLOPs上降低了2.79%,同时检测精度指标mAP提升了7.35%,较好地实现了模型轻量化与检测精度的平衡优化。
水声目标信号的特征交叠及海洋水声场的多变,使得非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)应用于水声目标信号增强时效果不理想。为此,结合水声目标信号特征对经典NMF算法进行适应性改进,提出基于特征保持的改进NMF水声信号增强算法。算法首先对NMF特征基矩阵进行β-散度约束和相似检测去冗余,以尺寸不变特性优化NMF特征,同时避免因基向量相似带来的系数分散造成基向量丢失;然后以声呐接收到的实时环境噪声改进NMF噪声基向量的适配性,实现水声目标信号的降噪增强。实验结果表明,相比于经典NMF、流形约束NMF等算法应用于水声目标信号增强,文中方法取得更优的信号增强效果。
针对现有的深度学习网络应用于电磁信号识别精度低的问题,研究了国内外现有面向电磁信号识别的深度学习网络经典方案,对比分析了各种方案中存在的优缺点。提出了一种基于多通道特征提取和扩张卷积神经网络的电磁信号分类方法,将提取得到的电磁信号的信号图特征、频谱图特征和双层CNN学习特征输入扩张密集卷积网络模型进行分类识别。通过构建训练模型的方式,对RADAR dataset进行识别实验,实现了较高的识别率,同时通过进行消融实验,验证了该模型各组件的重要性和有效性。最后讨论了该模型在复杂电磁环境下存在的局限和下一步的改进方向。
针对图像超分辨率重建任务,提出一种基于多尺度特征与注意力机制的图像超分方法MSA-SR,该方法通过对时域和频域多尺度特征的分离提取,有效地获取了低分辨率图像的低频和高频特征。在此基础上,通过高频引导交叉注意力对高频特征进行了有针对性的增强,同时通过小波卷积对低频特征实施了保护性增强,以实现清晰且自然的图像超分辨率重建效果。模型在Urban100与Manga109数据集上进行验证,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)性能指标较其他深度学习超分方法均有一定优势。从质量感知角度,该模型在纹理恢复、色彩恢复、噪声抑制以及画面自然度等方面均实现了明显的改进,取得了较优的视觉效果,证明了该模型的有效性与优越性。
针对大规模跨地域组网战术对抗飞行模拟训练的需求,设计了一种基于云边端协同的智能仿真平台架构,该架构以大数据为支撑,以智能大模型+智能代理+实时仿真模型为核心,通过云边端跨地域资源整合、动态复用、协同仿真和虚实融合,可实现平时和训练时相结合的多模态运行。在分析该平台功能需求的基础上,重点设计了平台的层级架构、网络结构和同步仿真策略,研究了平台的云边端仿真任务分配、运行模式和应用场景等问题,探讨了平台的云XR和AI融合、大数据和大模型与实时仿真的云化融合、云边端协同仿真实时交互等3个方面的关键技术问题,为构建新一代面向全场景、全体系、多要素的智能仿真平台提供了参考模型,可推动飞行模拟训练领域的智能化转型。
以执勤巡逻为任务背景,重点针对城市重点区域巡逻防控路径规划问题,综合考虑城市道路距离、恐怖袭击威胁、天气等多重因素。使用Matlab仿真模拟生成某城市区域地图,基于改进蚁群算法规划城市巡逻防控路径,通过对比实验验证改进蚁群算法在巡逻路径规划上的可行性、可靠性及高效性。实验结果表明,改进蚁群算法迭代次数较少,耗时显著低于其他方法,并且适用于复杂条件下的巡逻路线规划问题,可为巡逻防控提供有力的技术支撑。
针对军事通信网络结构复杂、手段多样的特点,分别从相依网络和多层网络的视角建立两种典型军事通信网络模型,并重点以相依网络为例,通过节点重要度分析、级联失效等方面对军事通信网络中节点重要性和网络鲁棒性进行分析。最后选取某兵棋推演平台作战想定中通信网络组织计划进行建模仿真,得到了节点重要度排序结果,以及攻击手段、节点容量、负载分配等对军事通信网络级联失效过程的影响关系,对军事通信网络连通性和鲁棒性分析等具有参考意义。
体系化装备作为信息化战争的重要前提,是武器装备现代化的主要特征,为解决体系化装备试验中存在的标准规范缺乏、环境构设能力不足、体系化评估能力欠缺等问题,首先对体系化装备的内涵进行阐述,然后从试验模式、试验手段、试验能力等方面分析了国内外体系化装备试验和评估现状,对比研究了我国体系化装备试验和评估中存在问题和差距,最后针对国内体系化装备试验,结合装备实战化及信息化考核的要求,提出了解决当前我国体系化装备试验与评估中问题的思路和主要措施,这对促进体系化装备试验与评估技术研究具有重要的参考价值与现实意义。
体系建设是军队建设发展规划的一项重难点内容。针对体系建设成本投入过程中成本风险持续生成的问题,聚焦战斗力生成机理和成长路径,提出面向“成本-能力”权衡的体系建设成本风险评估方法。首先,针对体系建设成本风险问题给出定义和分析;其次,针对体系建设成本、能力、风险等要素之间的依赖和约束关系构建评估模型;最后,以任务牵引下的某体系建设为例进行案例验证,实验结果表明,所提方法能够实现“成本-能力”权衡下的成本风险评估,且所选MOPSO算法具备较强的鲁棒性。
舰载小口径武器在海警舰艇执行海上维权执法及警戒巡逻任务中发挥着不可替代的作用。当前小口径武器类型繁多,根据海警担负职能及发展的需求,部分武器要逐步淘汰,有些则需要进一步改进和提升战术技术性能,因此,如何科学地评估小口径武器的使用效能显得尤为迫切。本文提出一种基于AHP-熵权法的模糊综合评价装备效能评估模型,构建了涵盖可靠性、维修性、保障性、作战能力、环境适应能力、人机交互性以及经济性等方面的指标体系,并充分利用二级指标客观因素,组合主、客观权重,评价结果更符合实际情况。以三型武器为研究对象,通过实例分析,对比三型武器的综合使用效能,研究结果为舰载小口径武器后续配置及升级改造等决策提供理论参考。
在装备研制项目管理领域,准确分析全过程质量评估的影响因素对于确保项目的成功至关重要。为了提高项目质量管理的有效性和可靠性,分析过程必须遵循系统全面性、客观科学性和可量化的原则。通过构建二维质量管理坐标系,从论证立项阶段、方案设计阶段、样机研制阶段、试验鉴定阶段和列装定型阶段逐一对质量影响因素进行分析,初步识别出24个潜在的影响因素,并通过进一步筛选,最终确定了16个关键的质量影响因素。采用对抗解释结构模型(AISM)对影响因素进行结构化分析,构建UP型和DOWN型两种相互对抗的拓扑层级图,确定出各影响因素之间的相互关系和层级关系,明晰装备研制项目的根源层影响因素、中间层影响因素和浅表层影响因素。
针对装备体系设计中面临的装备数量规划问题,基于美国国防部体系架构框架给出了“任务-能力-类型-型号”四层装备体系构建方法和流程,采用层次分析法完成了装备体系各要素权重分配,基于期望能力构建了装备能力差距函数并给出了装备期望能力及实际能力的计算方法,基于此构建了以装备体系总能力差距最小为优化目标、以装备数量和研发投入为约束条件的装备数量规划模型,并给出了遗传算法求解方法。针对典型仿真算例,设计了保障装备体系并规划得到了各型装备数量,验证了该方法的可行性和有效性。
针对传统战场装备抢修任务排序模型缺乏自适应学习能力以及指标权重确定主观性、经验化等问题,提出基于GWO(灰狼优化算法)优化BP神经网络算法的智能决策模型。首先,从任务累迫性、资源匹配度和环境威胁度3个维度构建包含11项指标的任务排序指标体系;其次,通过GWO算法优化BP神经网络的权值和阈值,避免陷入局部最优;最后,根据合成旅演训数据训练网络,获得最优模型。结果表明,GWO-BP模型较BP模型预测误差显著降低,能够实现抢修任务的精准排序,为合成旅战场装备抢修决策提供客观高效的解决方案。
破除滩头障碍是登陆作战工程保障任务的重点内容,在破障行动开始前,实现精确计算破障需求具有重要研究意义。通过分析阻绝墙破障弹的毁伤机理,建立阻绝墙破障弹毁伤效能的数值计算模型,分别对不同厚度的混凝土靶板与岩石靶板进行毁伤效能仿真评估。仿真评估结果表明,单发破障弹对厚度为50 mm、100 mm、200 mm的混凝土靶板和岩石板有较好的毁伤效果,对厚度为500 mm的混凝土靶板和岩石板,需要补射1发或多发破障弹才能实现破障作业。研究结果可为实战条件下阻绝墙爆破器合理运用、作战效能提升提供方法支持。
针对传统网络安全技术在应对复杂网络攻击时的局限性,以及大语言模型(LLM)在网络安全应用中存在幻觉、知识库更新滞后和可解释性不足等问题,本文提出了一种基于检索增强生成(RAG)架构的网络安全大模型构建方法。该方法通过功能分析、架构设计、技术实现三个步骤,完成了RAG系统“4层1模块”构建与应用实现,弥补通用LLM在网络安全领域应用的短板。此外,本文还创新提出了参数自适应寻优、元数据过滤检索、动态权限管理和多轮评估反馈等机制,确保了模型的可用性、可信性和安全性。
区块链技术的工作原理基于分布式账本和去中心化特性,使得交易信息对公众公开且不可篡改。然而,这一特性在交易信息公开的情况下,可能会泄露用户的身份信息,从而破坏用户的匿名性。为此,提出了一种基于uBlock轮函数的区块链数据传输保护方法。通过智能填充技术,确保每个区块内的明文数据达到uBlock轮函数加密所需的特定长度。基于此长度要求,设计了一套包含复杂替换与置换变换的uBlock轮函数。通过执行多轮uBlock轮函数加密操作,并结合有效的防篡改机制和安全的传输协议,区块链数据被有效转化为难以预测的随机数字序列,在加密的基础上确保了数据在离线状态下传输的完整性和安全性。实验结果显示,在应用所研究方法的情况下,两个测试样本在保护数据隐私方面均展现出更高的安全等级,均在50 bit以上。由此证明,该研究方法在提升区块链数据离线传输安全性方面的巨大潜力与实际应用价值。
