自然语言生成技术及其在军事领域应用

自然语言生成(Natural Language Generation, NLG)是在自然语言理解、图像识别和视频分析等技术基础上利用人工智能和语言学方法生成自然语言文本的过程,近年来成为人工智能研究领域的热点,在军事领域也得到了较好的应用。文中提出了NLG技术的应用框架体系,阐述了文本到文本、数据到文本、图片到文本和视频到文本4个大类的关键技术和实现方法;归纳总结了机器翻译、辅助撰写、智能问答、战场监视、侦察解译等11个典型场景,为NLG技术在军事领域的实战化应用提供方向;从军事领域数据集缺失、现有NLG系统的实用性和抗毁性不足等方面,深入剖析了制约NLG技术军事应用的瓶颈问题,并提出对策建议,为NLG技术在军事领域的未来发展提供参考。     

近距离超宽带调频连续波雷达非线性校正研究

调频连续波雷达凭借其结构简单、造价低廉等优势在目标探测与识别等方面体现出重要的应用价值,然而系统的非线性调制问题成为制约其性能的重要因素。传统的非线性校正方法能够在一定程度上估计非线性,但估计过程中的误差传递问题导致校正效果并不理想。基于该问题,本文提出一种基于多项式回归的方法实现非线性的准确估计。所提算法首先将非线性相位建模为多项式函数,然后通过多项式回归实现参数的联合估计,以消除误差传递问题。基于估计出的参数,通过时域重采样操作实现非线性的校正。仿真结果表明,所提算法不仅能够准确估计出多项式参数,而且在一定信噪比下比传统算法更接近克拉美—罗界。X波段FMCW雷达实测数据处理结果显示,本文所提算法可以有效消除非线性误差。