红外成像制导导弹自动目标识别应用现状的分析

自动目标识别是武器系统智能化、自主化的关键技术。在红外成像制导武器中采用自动目标识别技术,可以使武器具备发射后载机脱离、发射后不管、识别目标、诱饵和干扰的能力,提升红外成像制导武器的作战效能和武器载机的生存能力。目前,国外已经将红外图像自动目标识别技术应用在大型地面固定目标以及飞机类目标的红外成像制导武器中。介绍了红外成像制导导弹的自动目标识别应用现状,分析了制约自动目标识别在红外成像制导导弹中广泛应用的因素,并提出了推动该技术在红外成像制导导弹中应用的对策。

智能化最优滑模制导律研究

针对机动目标的空间拦截问题,文中介绍了一种对参数摄动和外干扰具有鲁棒性的最优滑模制导律,并对其智能化实现方法进行了研究。仿真结果表明,这种智能化的最优滑模制导律对于机动目标具有较好的拦截效果。

舰舰导弹智能化结构模型构想

根据“敌变我变”的指导思想 ,应用IT技术 ,提出了一种舰舰导弹智能化的方案设想 ,对其实现过程进行了简要的论述 ,定性地提出了其实现模型 。

Investigation of system structure and information processing mechanism for cognitive skywave over-the-horizon radar

Based on the cognitive radar concept and the basic connotation of cognitive skywave over-the-horizon radar（SWOTHR）, the system structure and information processingmechanism about cognitive SWOTHR are researched. Amongthem, the hybrid network system architecture which is thedistributed configuration combining with the centralized cognition and its soft/hardware framework with the sense-detectionintegration are proposed, and the information processing framebased on the lens principle and its information processing flowwith receive-transmit joint adaption are designed, which buildand parse the work law for cognition and its self feedback adjustment with the lens focus model and five stages informationprocessing sequence. After that, the system simulation andthe performance analysis and comparison are provided, whichinitially proves the rationality and advantages of the proposedideas. Finally, four important development ideas of futureSWOTHR toward ＂high frequency intelligence information processing system＂ are discussed, which are scene information fusion, dynamic reconfigurable system, hierarchical and modulardesign, and sustainable development. Then the conclusion thatthe cognitive SWOTHR can cause the performance improvement is gotten.

目标关键部位智能识别学习训练方法平台

以人工智能为基础,提出了基于卷积神经网络的目标智能识别方法,建立了目标关键部位识别的学习和训练方法,并由构建的目标关键部位智能训练的平台系统,分析了训练系统在未来智能弹药技术中的应用,为智能弹药技术的发展奠定基础。

基于tree part-based模型的目标识别和定位

提出了一种基于tree part-based模型的目标识别和定位的方法。该方法将tree part-based模型应用于静态图像中单一目标的识别定位,使用可变形模板(Deformable template)处理测试图像,提取与训练模型中的每一部分关联度在一定阈值范围内的特征点,结合外观模型和空间模型实现目标识别和定位。实验结果表明,该方法提高了目标识别和定位的准确率和可靠性。