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人工智能技术的飞速发展,影响、制约、引导甚至主导现代作战方式。尤其在指控领域,人工智能技术通过指控系统与装备,深刻影响着指控活动各要素、各环节。然而,受限于人工智能技术新质性和军事系统特殊性,人工智能对指控的影响在非战争期间不易显性捕捉,难以显性度量。因此,从人工智能与指控的关系、人工智能对指控要素的影响方式、人工智能对指控的影响趋势、人工智能与指控协同进化面临的风险与挑战四个方面,系统挖掘人工智能对指控领域的作用机理。所得结论可以辅助军事人员更好地把控战场,把控战争,迎接智能化时代战争挑战。
俄乌冲突是无人智能装备自研发列装以来运用最为广泛的一次局部冲突。在此次冲突中出现的各型无人智能装备给传统的杀伤链带来了一系列的变动与挑战。为研究无人智能装备在俄乌冲突中的作战运用及对杀伤链的影响,根据公开报道信息从杀伤链的角度对丰富杀伤链感知节点可选项、降低杀伤链杀伤成本和缩短杀伤链闭环时间三个方面分析了无人智能装备在俄乌冲突中的运用情况和特点。基于俄乌双方无人智能装备运用的经验教训,提出了无人智能装备发展的启示与建议。
针对异构多无人机对地面多类型固定目标的任务分配问题,提出一种基于协同多任务分配模型和改进黑猩猩算法的任务分配方法。通过对四元组内元素的设定完成模型构建,建立总收益最高、威胁代价最低、总航程最短的多目标评价函数。使用改进黑猩猩算法完成模型求解,引入混沌反向学习策略提升初始种群分布的多样性,在迭代阶段使用抢食行为动态调整策略,提升了跳出局部最优解的能力。实验表明:相比原算法,改进黑猩猩算法所得任务分配方案在保持较高任务收益和较低威胁代价的同时,在两种规模场景下的平均总航程分别降低了22.6%和21.1%。
针对运输机物资投送的任务分配以及路径规划问题,重点考虑了由恶意干扰导致的运输机损耗以及投送时效性两个复杂性因素,建立了包含运输机损失、总里程数以及未按时受补率三方面的待优化目标函数。同时提出了基于“任务合并”和“饱和补给”等先验知识的优化思路,实现了改进的遗传算法。仿真结果表明,采用融合先验知识的改进遗传算法,改善了因搜索空间过大而导致的优化过程收敛缓慢问题,提升了模型的解算速度和优化效果。
区块链技术的去中心化、不可篡改和加密算法等特性是分布式组网身份认证的研究热点,但现有区块链存在算力要求高,效率低下的问题,在无人机蜂群组网中的应用受限。因此,设计了一种轻量化区块链的无人机蜂群身份认证系统。首先,构建了基于区块链的无人机蜂群身份认证系统模型。然后,对系统中的区块链共识算法 (Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT) 进行改进,提出了一种轻量化可信的PBFT共识算法(Lightweight Trusted PBFT,LTPBFT),通过引入信誉奖惩机制和投票机制降低了拜占庭节点担任主节点的概率。最后,通过优化流程降低了通信复杂度,实现了轻量级认证系统。仿真结果显示,与PBFT相比,LTPBFT共识算法在通信开销、吞吐量、共识时延和安全性方面有更高的效率和更强的稳定性。
针对不同会遇态势下的船舶自主航行避碰决策问题,在DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法基础上,以国际航行规则(COLREGS)为基准设计相应的奖励函数,通过引入势能回报塑形的思想来引导智能体学习最佳策略,保障了智能体在遵守规则的前提下能够有效避障到达航行目标点。最后,作者对双船和多船分别在不同会遇场景下避障问题进行了仿真验证,并与TD3算法进行比较。结果表明:作者设计的算法收敛快,训练效果平稳;生成的模型能在遵守COLREGS的情况下有效避障,并且在两船会遇情况下比TD3算法所规划的路径更短,效率更高。
成像侦察星座的优化对于侦察时效性具有重要意义。当前侦察星座优化采用基于Pareto支配的进化算法,针对此类算法在解决优化目标函数维度大于3的侦察星座优化问题上出现的选择压力不足、多样性差等问题,提出一种改进的基于模糊关联熵的粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Relative Entropy of Fuzzy Sets, IFREM-PSO)。算法对自适应惯性权重策略进行改进,增强了收敛速度与收敛精度;引入变异策略,有利于跳出局部最优解;对外部档案维护策略进行改进,增强多样性。以面向区域目标的可见光侦察星座的设计与优化为背景,分别使用多目标粒子群算法MOPSO(Multiple Object Particle Swarm Optimization)、基于模糊关联熵算法FREM-PSO(Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Relative Entropy of Fuzzy Sets)和本文提出的IFREM-PSO对侦察星座进行优化。实验结果表明,FREM-PSO算法在该问题上具有更好的表现,而相比FREM-PSO算法,IFREM-PSO算法在收敛速度上有显著提升,在收敛效果和多样性上表现更好。
RAM类目标运动复杂,对跟踪系统提出了更高的要求。针对粒子滤波在解决RAM类目标跟踪过程中存在的粒子退化等问题,通过无迹变换计算得出后验概率密度函数充当粒子滤波的先验概率密度函数,提高后验概率密度函数拟合程度,最终提高粒子的有效性。同时,在无迹变换过程中采用qr分解取代部分Cholesky分解,使输出信号方差矩阵保持非负性。最后,针对一段RAM类目标轨迹建立动力学模型,通过Matlab进行仿真,验证了该算法的有效性。
针对单站纯方位地面机动目标跟踪问题,提出一种改进距离参数化工具变量伪线性卡尔曼滤波算法。首先基于观测站探测范围,利用距离参数化将目标与观测站的相对距离划分为若干个子区间,并独立运行工具变量伪线性卡尔曼滤波器。然后基于滤波新息与新息协方差更新子滤波器权重并检测目标机动,通过重置子滤波器的权重和状态信息保证滤波稳定。最后将各子滤波器状态信息加权融合获取目标的状态,解决目标初始距离未知以及目标机动导致跟踪精度下降的问题。仿真结果显示,本文提出的算法的位置跟踪精度比传统方法有显著提高,能有效实现对机动目标的跟踪。
光纤声波传感技术由于原始数据信噪比较低,数据可靠性和声波源定位精度受到严重影响。为解决这一问题,对小波阈值去噪方法进行了优化:首先,提出了一种新的阈值函数,通过形状调整因子实现去噪的同时保留了关键信息,兼具硬阈值和软阈值函数的优点,具有较高的灵活性和可控性。其次,引入自适应阈值计算方法,采用改进模拟退火算法优化阈值选择,降低算法对参数选择的依赖。通过仿真实验验证,该方法有效抑制了信号中的噪声,提升了数据可用性。与原始方法相比,该方法显著提高了信噪比,真实信号的仿真测试证明了其鲁棒性。
提升多智能体训练效果一直是强化学习领域中的重点。以多智能体双延迟深度确定性策略梯度(MATD3)算法为基础,引入参数共享机制,进而提升训练效率。同时为缓解真实奖励与辅助奖励不一致的问题,借鉴课程学习思想,提出辅助奖励衰减因子,以保证训练初期的策略探索积极性与训练末期的奖励一致性。将所提出的改进式MATD3算法应用于战车博弈对抗,从而实现战车的智能决策,应用结果表明,智能战车的奖励曲线收敛稳定,且效果良好。同时就改进式算法与原始MATD3算法进行对比仿真,仿真结果验证了改进式算法能够有效提升收敛速度以及奖励收敛值。
DS理论在决策级信息融合中有广泛应用。针对DS理论进行证据源组合时可能导致的“一票否决”和“信任偏移”问题,以及证据源内焦元间的关联和冲突问题,提出了一种有效处理冲突证据源的组合方法。新方法用自冲突和互冲突来描述证据源组合中的全局冲突,在Pignistic概率距离基础上给出基于退火自适应变异算法的自冲突修正方法,然后根据Pignistic相似度提出互冲突的修正方法,最后运用DST组合规则得到识别结果。仿真算例验证了所提方法的合理有效性。
针对传统调度方法中空间目标编目数量不高、调度效率较低的问题,提出了运用多规则调度策略的方法来提高目标编目数量。以观测需求与跟踪弧段为输入,对空间目标跟踪弧段进行可见性预报,将多种调度规则融入传统调度流程中,以多组不同空间目标数量为参照,通过仿真实验对比两种不同调度策略下的调度结果。实验表明:相同的5个监视设备执行空间目标编目任务,当监视资源利用率接近100%时,基于多规则的调度策略最大可以实现对6 500个左右空间目标的稳定编目,而传统调度策略最大只能实现3 200个左右空间目标的稳定编目。多规则调度策略相较于传统调度策略,最大编目数量提高了103%。
人机融合作为决定未来战争形式的关键因素,从提出到兴起备受各国军事领域专家的关注,它是促进人和机器智能协作的一种必要手段。针对人机融合系统,介绍了目前的研究现状、相关重要概念以及实际应用,分析了从无人系统到人机融合的整体发展进程,归纳了人机融合的相关理论和协同策略,得到了人机融合系统的实现框架、协同机制和发展研判,并对其性能优化方法和协同优化关键技术进行了深入剖析。
为高效、正确地识别Linux日志中的异常行为,提出一种基于改进孤立森林算法的Linux日志异常检测方法。该方法在孤立森林算法的基础上引入注意力机制,在处理日志数据时能够动态地调整关注的特征和样本点,并根据样本的异常程度动态调整关注的程度。实验结果表明,该方法相较于传统方法,在精确率、性能等方面均有显著提升。
针对航天发射人员编组分配主要依赖于任务经验、缺少理论支撑的问题,首先基于航天发射人员编组原则简要设计了人员编组构成,包括技术保障班组、发射班组和测试班组,其次以航天发射人员在三个班组内的工作效益值为基础,引入最大工作效益为优化目标,基于传统的指派模型构建了人员分配模型,最后基于遗传算法,通过十进制编码规则给出了人员分配模型的求解方法。针对具体算例,给出了人员编组分配结果,证明了相关方法的可行性和有效性。
为提升作战效能,分析了联合作战方案互通一致性工作的重点和难点。针对联合作战方案的特点和方案互通一致性的需求,提出了一种联合作战方案互通一致性技术框架。该框架包含联合作战方案一致性描述方法,方案互通分专业、分层级、分模式的互通方式设计,以及方案互通软件功能和流程的设计。案例分析表明,该框架可解决联合作战方案互通不一致的问题,有效提升编队协同作战能力。
为应对机载系统日趋复杂化、综合化带来的系统间联合仿真难度大的问题,提出了适用于多种模型的机载系统数字化集成架构,采用虚拟总线和异构模型适配器技术,开发了能完成多类不同模型数字化集成的软件平台。以某飞机型号的风速系统模型为验证案例,对该平台和商业化原生模型开发软件进行了对比实验,验证了该平台的准确性;构建了包含PDF显示模型、MFD显示模型、ND显示模型、发动机参数采集物理设备、风速模型和视景显示软件的显控处理设备联合模型,对平台进行了模型集成功能实验,验证了该平台的机载模型集成的有效性。
针对当前院校基于信息系统的联合作战教学演训数据可用性不高、数据共享和数据服务能力薄弱、数据效能释放受制约等问题,从顶层设计的角度开展了联合作战教学演训数据治理基础问题研究,提出了联合作战教学演训数据治理的概念,深入分析了联合作战教学演训数据现状,并根据院校实际,构建了联合作战教学演训数据治理模型,为联合作战教学演训数据治理活动提供了逻辑结构与行动方针,初步设计了联合作战教学演训数据治理平台,为联合作战教学演训数据治理活动提供了可靠支撑。
由于具有整体性、非线性、开放性、不确定性等特点,复杂系统中抽象问题无法通过建立仿真实验模型进行效能评估。为了使复杂系统的整体性和不确定性得到充分考虑,通过分析实验设计的内容和原则,以及证据理论的优势,研究三隶属度支持向量机模型,提出能力指标主观需求空间生成方法。以某型战斗机关键突防能力指标的效能分析为例,使用样本数据对模型进行了验证,表明该方法具备良好的应用前景。
海战场环境是制约海上武器装备效能发挥和遂行海上军事行动的重要条件。准确的海战场环境影响评估是提升海上作战能力和战场建设的重要“软实力”。首先对海战场环境及其影响评估进行简要介绍;随后综述了海战场环境影响评估方法和建模技术,梳理为四类:基于动力学仿真的评估方法、基于决策科学的评估方法、基于数据科学的评估方法和基于不确定性人工智能的评估方法,并对上述方法进行了详细阐述;最后对不同方法进行了对比分析和应用展望。
