基于作战环的不同节点攻击策略下的作战网络效能评估

基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。     

三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

厚尾噪声条件下星凸形扩展目标student’s t滤波器

针对非线性非高斯厚尾噪声条件下的不规则形状的扩展目标跟踪问题,提出了基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标student’s t滤波算法.首先,在带有非高斯厚尾过程噪声和厚尾量测噪声的系统中, 基于student’s t分布给出鲁棒student’s t滤波器.其次,利用随机超曲面模型描述任意星凸形扩展目标的量测源分布, 提出带厚尾噪声的星凸形扩展目标student’s t滤波器.最后通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法

针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。     

单频电磁辐射对雷达的干扰规律

为了提高雷达电磁防护能力,揭示单频电磁辐射对雷达的干扰规律,首先基于雷达测距原理,通过电路非线性失真分析,初步掌握阻塞干扰和假目标干扰规律;而后开展效应试验,对干扰规律进行补充和完善。结果表明带内单频电磁辐射易对受试雷达造成干扰,假目标临界干扰场强明显低于阻塞干扰,最敏感处的差值可达30 dB,但敏感带宽要比阻塞干扰窄50%。随着干扰场强提高,回波峰值电平压缩量先缓慢增加而后近似线性增长,阻塞干扰虽然不会影响探测距离的准确度,但会导致探测距离缩短;假目标出现的位置是随机的,随着干扰场强提高,假目标电平先线性增长,而后趋于恒定。     

美国人效能增强技术发展应用

 美国一直在进行士兵“超级”能力方面的研究，采用多项举措推动人效能增强技术发展。从顶层战略设计、科研机构任务、经费持续投入3个方面对美国人效能增强技术发展特点进行了综合分析，概述了美国人效能增强技术在体能、技能、智能等领域研究成果与进展，并分析了美国人效能增强技术的发展趋势和可能导致的社会伦理学问题。     

基于MODIS-NDVI汶川震中区域十年后植被恢复的时空变化特征分析

为分析研究受汶川地震影响下茂县、汶川以及都江堰三县的植被动态恢复状况,通过对中分辨率成像光谱仪-植被指数(MODIS-NDVI)时间序列数据计算2007～2017年各年的植被覆盖度,进一步计算2009～2012年以及2013～2017年植被覆盖恢复率,并结合地形地貌、地质构造、地质灾害、植被类型和人类活动等影响因素探讨该地区植被恢复的时空差异变化。结果表明:研究区植被在2007～2017年这10年内随着时间逐渐恢复,且恢复较好,但震中区域差异明显;结合实地调查滑坡数据,得知研究区与滑坡区植被恢复都表现出明显的滞后性;海拔和道路距离与植被恢复面积比分别存在显著的相关性;不同坡向上的植被恢复面积比也存在差异;研究区内地质构造复杂的区域地质灾害频发,灾害密度越大,植被恢复显著点较少;由于各种植被类型的特性不同,导致植被恢复的快慢不同,其中草甸、针叶林、阔叶林及灌丛自然恢复速率较快。可见,研究区内植被恢复受到自然与人为等多种因素影响,震后绝大部分区域植被在10年内恢复到震前水平,但部分区域需要人类进行政策保护,研究结果可为地震灾后植被恢复的决策干预提供理论支撑。     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先，采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量，实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后，分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数，并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则，自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后，提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征，利用蒙特卡罗方法设置门限，进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示，所提算法的性能优于对比算法。     

一种改进Mask R-CNN的运动目标定位方法

针对在复杂场景下传统算法对运动目标分类精度不高且无法直接输出关键点空间坐标这一问题，本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的运动目标定位方法。该方法在TensorFlow 框架下采用自制数据集预训练提取多尺度的卷积，将采集到的网络视频流通过RoIAlign算法处理获得像素级的特征并匹配SIFT特征点建立空间坐标系统，在空间约束下结合Kalman filtering补偿运动轨迹，通过投影变换矩阵将像素坐标转换为世界坐标。实验表明该方法提高了模型在干扰背景下的鲁棒性，平均误差在8cm以内，实现了在复杂场景下可以获得实时高精度的定位信息。     

基于无迹卡尔曼滤波和协方差交叉融合的分层多簇无线传感器网络多速率跟踪算法

针对无线传感器网络(WSNs)在跟踪过程中精度低，性能差等缺点，提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和协方差交叉(CI)融合的分层多簇WSNs多速率跟踪算法。将传感器分成多个簇，同一簇中的传感器可以采用不同的采样和传输速率对目标的数据进行采集和传输。首先，采用UKF处理传感器节点采集的数据，生成局部估计。然后，利用CI融合算法将收集到的局部估计值形成融合估计。通过定义一个附加权重因子，为真实协方差的不确定性定义一个更严格的界限。仿真验证了方法的有效性，采用多速率分层融合估计的精度更高，效果更明显。