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针对CARACaS(Control Architecture for Robotic Agent Command and Sensing)无人自主框架、核心组件、示范验证和应用发展情况进行综述。首先,简要描述了自主框架的组成及其软件架构的设计原则和思路,对行为、动态规划和感知三类引擎的技术特征进行分析,讨论了世界模型的构建原则和方式;其次,较为详细地分析了CARACaS技术典型示范验证和拓展应用情况,讨论了水面无人艇自主导航应用中CARACaS感知系统技术演化和发展;然后,考虑CARACaS技术示范验证与美国无人行业领军代表——空间集成系统公司SIS(Spatial Integrated Systems)集成开发工作密切相关,概要总结了SIS集成技术特点和最新进展;最后,结合美军在无人领域重点研究技术的发展情况,给出了几点启示。
分布式被动传感器信息融合中存在关联与定位在求解原理上相悖,导致最优化关联指标难以确定,在目标数未知时建模困难。为此,提出了双传感器信息关联的可行关联矩阵表示方法,在此基础上确定了基于方位测量的极大似然概率指标,建立了以可行关联矩阵为变量的最优化关联模型,并证明了代价函数极值定理。仿真计算结果表明所建立的模型是有效的,可以为分布式被动传感器信息融合系统提供参考。
组合导航系统在实际应用中存在信号传输和解算的延时影响,直接使用带有延迟的测量数据会导致滤波算法的精度下降甚至发散。针对这类测量具有随机时延的滤波问题,提出了随机时延卡尔曼滤波算法,该算法的核心是将新的量测用于更新过去的多个状态,以此来对时延进行补偿。GNSS与INS的组合导航系统仿真结果表明,所设计的滤波算法在面对量测具有随机延时的情况下,可以减轻滤波后的尖峰现象,降低估计结果的误差。
变分自编码器(VAE)推理随机缺失数据还原是近年来一种新兴的数据填补方法,但传统的VAE算法存在后验分布单一,变分推断证据下界收敛慢等问题。因此,提出了一种采用高斯混合后验分布和缺失数据位置掩码推理缺失数据还原的新的贝叶斯推理网络框架——Index-GMVAE。在Mnist手写数字数据集和Adult数据集上分别做了实验验证,仿真结果表明,提出的算法能明显提高证据下界的收敛速度,相比于VAE算法,将缺失数据推理还原的准确率提高了10%左右,且在图像数据集和异构二分类数据集上均有效提高了模型的概率隐变量层的推理性能,体现了对不同结构数据的普适性。
对Taylor级数法在纯方位TMA(目标运动分析)问题中的发散问题进行了仿真分析。针对原始方法的奇异性,提出了一种大权值改进方法,依据仿真分析结果,给出了迭代初值的选取原则,最后给出了一种“万无一失”的发散补救方案。仿真结果表明,改进后的方法对于常用态势以及优选的初值没有发散情况出现,全部收敛。
针对有雾情况下目标检测等视觉任务精度明显下降,提出了一种端到端图像去雾网络,能够直接生成清晰图像且不需要成对的无雾图像和真实图像进行训练。将注意力模块融入生成器网络中,充分考虑不同通道和不同区域在有雾图像中的影响,并将通道注意力和像素注意力相结合,提出了一种新的特征关注模块,赋予重要特征通道和像素区域更多的权重。考虑到高低频信息在雾图中的不同影响,将频率信息融合到鉴别器中。最后,对损失函数进行了优化,添加结构损失保证循环一致性,分解鉴别器高低频损失,减少了颜色失真和伪影。实验表明,本方法在公共合成数据集和真实世界的图像上取得了较好的性能,具有更好的主观视觉效果。
针对雷达航迹数据特征提取不充分使得对空中目标分类识别准确率低的问题,提出了一种航迹数据高维特征矩阵提取方法。首先从机动性、巡航性、飞行区域以及高阶特征进行航迹数据分析,进而在不同维度统计数据特征、提取多维航迹数据特征参数,最终形成航迹数据高维特征矩阵。通过实测航迹数据实验表明对特征提取充分,多类机器学习方法验证识别率统计均值为92.4%,证明了本文算法的可行性与稳定性,该方法可作为提升航迹目标识别准确率的有效手段。
为研究数值模拟中网格类型及网格尺度变化对离散误差产生的影响,对NACA2412三维翼型在0°、4°、8°、12°攻角下进行了计算流体力学(CFD)仿真,得到了对应条件下的升力系数及阻力系数,利用Richardson外推法研究多套连续变化的结构网格及非结构网格数值解的空间离散误差,并结合网格收敛指标(GCI)法对误差进行分析,最后,通过网格收敛性分析得到对应网格研究组修正后的精确解。结果表明:各个攻角条件下结构网格模型的离散误差均明显小于非结构网格,网格类型的改变对升力系数的影响更大,且细网格模型具有更好的网格收敛性。
评估是联合作战方案仿真实验的重要环节,评估框架是对仿真实验评估活动的一种认识和指导。通过对联合作战方案仿真实验评估框架的研究,进一步规范联合作战方案评估分析活动,从评估分析的视角深化对联合作战方案仿真实验活动的认识,为更加科学有效地组织实施仿真实验活动和构建开发仿真实验系统提供理论和方法。
作战仿真可以为作战任务、作战过程、作战活动、装备效能、体系能力等复杂作战问题的研究提供有效的手段与方法。然而,作战仿真知识涉及多领域、多专业、多层次、多军兵种,存在表达形式异构、共性理解困难、重用复用不足等诸多问题,制约着作战仿真应用的建设、活动的实施、效能的发挥。提供可共享、可理解、可计算的作战仿真知识模型能够提高作战仿真的实施效率和应用效益。因此,结合本体工程和作战仿真知识特点,梳理分析了作战仿真本体的必要性,提出构建原则和构建流程,对形成具体的作战仿真知识模型具有指导意义。
在海上模拟训练领域,战场仿真中兵力行为的逼真性、对抗性直接影响训练效果,兵力行为建模技术是海战仿真中的核心,随着深度强化学习在军用领域研究的逐步深入,采用规则推理与强化学习相结合的思路实现海上兵力行为建模是一条较为可行的技术途径,为构建模拟训练中智能对手提供了技术支撑。
自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据中蕴含着与船舶交通相关的时间序列信息。基于AIS数据段的相似性搜索也成为智能船运领域的研究热点。AIS数据属于多维时间序列数据,传统的多维数据序列相似性搜索方法通过将原始数据进行降维,并在降维后的数据空间进行时序数据的相似性搜索。然而,此种方法计算复杂度较高,会极大程度地降低相似性搜索的效率。深度学习模型产生的二进制编码改善了时间序列数据搜索性能。基于注意力(Attention)机制的AIS数据段相似性搜索模型对时间序列数据中的时序信息与参数变量间的潜在关系进行同时获取与学习。基于Attention机制的Seq2Seq的相似性搜索模型结合了时间序列数据与Seq2Seq模型的特点,使用Seq2Seq模型中GRU编码器产生的二进制编码进行AIS时间序列数据的相似性搜索。相应的实验结果也表明这种基于Attention机制的模型具有优异的AIS数据相似性搜索性能。
在分析三代舰艇信息系统基础设施发展过程的基础上,总结了其演进规律,从需求牵引、技术推动等角度分析展望了舰艇信息系统基础设施发展趋势,指出标准化仍是信息系统基础设施发展的内在动力,平台化将成为重点,进一步分析了现有设备可能存在的问题,给出了解决思路。
针对空战中飞机如何根据实时态势进行快速智能决策问题,提出基于改进DDPG算法的空战行为决策框架(Air Combat Behavior Decision-making Framework on Improve DDPG,ACBDF_DDPG)。框架中的主要改进如下:1.设计一种针对动态目标的嵌入式人工经验奖励机制,缓解深度强化学习算法在训练过程中,由于状态空间巨大且奖励稀疏导致的收敛困难问题;2.对框架中的Actor网络更新机制进行改进,解决Critic网络评估效果差时,更新Actor网络导致的模型训练不稳定问题;3.采用优先采样机制确保训练价值高的经验样本得到充分利用。最后基于MaCA平台搭建仿真实验环境,通过消融实验验证了所提出框架中改进机制的有效性和优越性。
潜艇和水面舰艇编队间的攻防对抗是潜艇作战研究的重点内容,如何确保潜艇在舰艇编队、反潜直升机等兵力的联合封锁下存活和突围,是对潜艇指挥决策的考验。为此,针对潜舰机博弈对抗场景,从深度强化学习和规则推理两个方面构建潜艇智能体,提出两种近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法改进机制,开展互博弈对抗和分布式训练,最终实现潜艇在对抗过程中的智能决策,相关技术路线和算法在兵棋对战平台上得到实施和验证,算法改进后的收敛速度和稳定性有了较大提升,可为潜艇智能指挥决策的研究提供技术参考。
为提高舰船在对陆火力支援中的战斗力,提出一种向岸上静止目标行进的舰船航路规划方法。建立舰船主炮的弹丸外弹道方程和命中概率模型,当获得敌目标信息后,计算在不同目标距离和目标舷角下舰炮对敌目标的命中概率,将各距离下最大命中概率对应的我舰位置连接即可形成舰船航路轨迹。仿真结果表明,在该航路上,我方舰炮可时刻保持当前距离下对敌目标的最大舰炮火力输出,在被敌方发现时能迅速对任务目标实现毁伤并撤离,有效提升我方舰船的作战能力和生存能力。
在真实环境下,较难实现舰炮系统对空中高速机动目标的命中评估。通过构建一种半实物仿真测试系统,仿真生成模拟战场环境和威胁目标航路,驱动舰炮系统模拟射击,实时采集弹道数据解算弹丸飞行轨迹,通过与理论目标数据融合进行命中判别。因此,分析了舰炮系统在不同典型目标环境、不同射击区段、不同命中目标部位的打击效果,可提供一种有效的途径用于舰炮系统作战能力评估和改进设计。
针对基层部队在开展装备在役考核数据采集工作中遇到的“采集什么数据”、“怎么采集数据”、“如何分析处理数据”等一系列问题进行了研究,围绕装备在役考核数据采集的分类、方法和流程进行了系统阐述,对在役考核数据采集工作中遇到的问题进行了合理的解答,并对定量指标数据处理、定性指标数据处理和异常指标数据处理的方法进行了研究,提出了比较合理的数据分析与处理方法,为下一步基层部队开展在役考核数据采集工作提供了理论依据。
针对武器装备作战试验指标赋权问题,提出了一种基于AHP-EW的作战试验指标赋权方法。在利用层次分析方法进行指标赋权的基础上,利用熵权方法进行指标权重修正,该方法基于群决策理论,集主观客观于一体,有效解决了传统指标赋权方法由于单一性和主观性过强造成结果可信度不高的问题,充分发挥了集体智慧,反映了集体意志,为作战试验评估改进提供了参考。
针对海战场信息系统能力评估试验涉及场景、装备、科目多,组织困难的特点,提出了一种基于任务剖面的海战场信息系统能力评估试验设计方法,将海战场信息系统能力评估试验需求和试验内容基于任务剖面进行精细化划分,便于针对性组织实兵试验、实验室试验、仿真验证等,规范、清晰试验组织流程,最大化复用结论。
随着新时代陆军装备信息化建设的深度发展,我军新型陆军装备对装备保障的需求显著提升,也对陆军装备保障业务建设和发展提出了更高的要求。为有效提升陆军装备保障能力,优化装备保障业务发展路径,首先运用SWOT分析现阶段影响陆军装备保障业务发展的制约因素,建立基于“优势、劣势、机会和威胁”四个方面的SWOT分析矩阵;其次,结合定量的AHP模型对各个因素分析、量化、排序,进而构造SWOT战略强度坐标系,确定WO进取型战略,提出在政策、资金、人才、技术4个方面的发展对策,为新体制下装备保障业务发展规划的制定提供参考。
