基于相关滤波的舰船目标抗干扰跟踪算法

针对舰船类目标跟踪中面临的形态变化和尺度缩放导致的跟踪漂移或丢失问题,本文设计了一种基于多特征融合和阈值选取的抗形态变化和尺度变换干扰目标跟踪算法。在抗形态变化模块中,设计了一种多特征加权融合方法。通过将方向梯度直方图、局部二值模式、颜色矩按颜色矩特征识别贡献率进行自适应加权融合,加强了舰船类目标重要部位特征提取能力,提高了算法跟踪过程的鲁棒性;在抗尺度变换干扰模块中,设计了一种多分辨率目标框共同搜索、最大响应峰确定目标位置的方法,解决了舰船类目标尺度缩放导致的跟踪框鲁棒性低的问题。实验结果表明,本文算法具有更出色的跟踪性能,其在OTB数据集上的精确度为93.6%,成功率达到70.1%,优于其他相关算法。

一种舰载多武器火力兼容优先级控制模型和方法

分析了美海军先进驱逐舰的武器配置,给出了舰载两两武器间动态火力散布体交叉的时空模型,提出了一种舰载多武器火力兼容优先级控制数学模型,并给出计算实例。

舰载定向能武器信息系统发展需求研究

定向能武器在未来海战防空反导方面具有良好的应用前景。论文梳理了国外舰载定向能武器的装备研制进展,结合定向能武器自身特点,从舰载信息系统顶层出发,综述了定向能武器参与下需要重点突破的目标指示、火力控制与决策、毁伤评估、时空频兼容等关键技术群。

惯性导航技术在海上装备中的应用

惯性导航技术对舰艇、水面水下无人系统以及水中兵器作战效能的发挥具有重要的保障和支撑作用。概述了陀螺仪的发展历程,分别从舰艇、水面水下无人系统以及水中兵器三个方面介绍了惯性导航技术在海上装备中的应用,梳理了初始对准技术和传递对准技术,总结了应用于水面水下无人系统的常见组合导航技术,归纳了多普勒惯性组合导航的关键技术,并据此给出了惯性导航技术的研究展望与发展建议。

基于PSO和SA多子群分层并行的智能分布式算法

针对PSO算法全局收敛性差、搜索精度不高,SA算法收敛速度慢,求解时间随着问题规模的增大和复杂急剧增加的问题,提出一种PSO和SA多子群分层并行的智能分布式算法。算法底层是一个采用模拟退火策略搜索全局最优解的子群;上层是一系列粒子子群,采用粒子群优化算法搜索策略,贡献局部最优解。算法从种群个体的组织结构出发,将局部搜索和全局搜索分离,使得PSO算法和SA算法融为一体,解决了算法收敛速度快和全局收敛能力强之间的矛盾。PSO-SAHP算法具有全局收敛性,算法在求解离散型的车间作业调度问题和连续型的Benchmark函数优化问题中,与单一智能优化算法相比,具有良好的可扩展性。这对于求解高度复杂的分布式问题,具有一定的工程意义。

基于直接法的视觉同时定位与地图构建技术综述

视觉同时定位与地图构建(V-SLAM)在机器人、无人机导航、自动驾驶等领域有着广泛的研究。直接法V-SLAM基于环境亮度不变性假设,跟踪相机的位姿并构建环境地图。针对直接法V-SLAM,首先简述其基本原理;然后分析、比较几种具有代表性的直接法V-SLAM系统;最后讨论直接法的优缺点和发展趋势,并进行了总结和展望。

多约束条件下多目标函数无人水下航行器航迹规划

针对复杂海洋环境下无人水下航行器在校正误差约束下的航迹规划问题进行研究,将该问题归纳为多约束条件下多目标函数航迹规划问题,采用层次分析法将多目标函数无量纲化处理加权形成单目标函数,设计了能自适应调整的动态罚函数的遗传算法对模型进行求解,所建立的模型和仿真结果表明,所建立的模型和采用的算法能够有效解决多约束条件下多目标函数无人水下航行器航迹规划问题。

美海军舰艇编队协同作战能力CEC系统研究综述

协同作战能力CEC大大提高了美军的防空反导能力,本文对美海军舰艇编队协同作战能力CEC系统进行了综述:(1)描述了CEC系统的构成,阐述了CEC系统的工作原理和工作流程,给出了CEC条件下的舰艇编队协同作战的指挥控制网;(2)分析了CEC与Link16/11、GCCS等数据链的关系,对比了三者之间的差异;(3)分析了CEC系统与"宙斯盾"作战系统的关系,对比了两者之间的差异。

国外无人机蜂群发展状况及启示

随着多智能体协同、无人系统蜂群、网络中心战等技术的迅猛发展,未来作战将面临超饱和、智能化无人机蜂群协同攻击,通过分析无人机蜂群的特点、国外无人机蜂群技术发展,研究了无人机蜂群作战样式,并对未来无人机蜂群发展提出一些启示。

舰炮武器系统功能重组框架设计

为实现舰炮武器系统功能动态重组,论文提出了动态重组框架,整合舰炮武器系统的资源,实现对舰炮武器系统功能的动态管理和配置,最后给出了舰炮武器系统功能的动态重组流程。功能动态重组对舰炮武器系统具有一定的军事意义。