一种高炮集火射击快速命中检测方法

高炮作为重要的近程地面防空武器,命中精度是衡量其作战能力的重要指标。为了快速准确地计算出命中概率,尽量避免炮弹在相邻的离散时间点上出现检测遗漏和检测缓慢的情况,本文提出忽略射击间隔对命中概率的影响,根据目标大小确定合理的检测间隔,并提高发射弹数的碰撞检测方法,在检测遗漏和检测时间上找到一个平衡。结果表明,该方法能快速准确地检测炮弹和目标在高速运动下的碰撞问题。     

未来空域窗弹丸散布中心配置方法

为对付机动目标,未来空域窗射击体制应运而生。未来空域窗的设计构造,是通过对弹丸散布中心进行合理配置实现的。提出了一种新的弹丸散布中心配置方法:散布角均分法,并提出了一种修正的空域窗半径计算公式,解决现有公式计算精度不高的问题。运用仿真算例对其效果进行验证,仿真结果表明,散布角均分法改善了空域窗内的平坦性、扩大了空域窗的有效面积,适于配置未来空域窗内的弹丸散布中心。     

基于改进Faster R-CNN的空中目标检测

相比传统图像目标检测算法,基于大数据和深度学习的检测算法无须人工设计特征,且检测性能更稳健。在防空应用背景下,自建了空中目标静态和视频图像数据集用于训练和测试,改进了基于深度学习的目标检测框架Faster R-CNN,将其专用于空中目标检测。结合空中目标检测任务的特点和需求,提出膨胀积累、区域放大、局部标注、自适应阈值、时空上下文等改进策略,弥补了Faster R-CNN对弱小目标和被遮挡目标不敏感的缺陷,提高了检测速度和精度。实验表明,改进后的Faster R-CNN在应对弱小目标、多目标、杂乱背景、光照变化、模糊、大面积遮挡等检测难度较大的情况时,均能获得很好的效果。数据集上测试结果的平局准确率均值较改进之前提高了16.7%,检测速度提高了3倍。     

基于证据理论的跟踪辅助目标识别

为提高目标属性识别精度,本文以证据理论为基础,提出一种跟踪辅助目标识别方法。通过在属性融合中引入目标的跟踪信息,增加了属性融合空间的维数,改进了目标的识别性能,提高了目标的识别正确度。实验结果证明了这一方法的有效性,特别是在属性测量传感器较少的情况下,这一方法更有其实际意义。     

低空反导机动目标跟踪技术研究

低空飞行的巡航导弹目标是防空系统的重要威胁，由于巡航导弹在接近攻击对象时按预先设定的指令发生机动，如果因导弹机动而导致防空系统丢失目标，将产生极其严重的后果。本文将交互多模滤波算法引入到低空反导机动目标跟踪，探讨了交互多模跟踪算法在跟踪不同机动幅度目标的性能。     

高炮防空博弈仿真效能评估平台设计

提出了一种基于Virtools和3ds Max的高炮防空博弈仿真效能评估平台的设计。介绍了该平台的功能、系统体系结构和工作流程。同时也重点介绍了空域窗射击技术,三维模型制作,交互行为模块的实现等关键技术。该平台中加入了人在回路控制,使该平台具有交互性、逼真性、合理性和完整性的特点,能够更好地对武器系统进行效能评估。     

基于战术意图的空中目标机动态势估计

通过对目标在射弹飞行时间内机动模式的估计,可提高对目标未来的预测精度.针对进攻目标飞行航路有一定规律的特点,提出了基于攻击战术的目标机动态势估计方法.首先分析了飞行员采取何种攻击方式的影响因素和攻击战术特点,给出了用于判断目标在未来一段时间内可能机动模式的主要战术约束条件;然后采用贝叶斯网络作为推理工具,给出了构建贝叶斯网络进行目标机动态势估计的步骤;最后进行了仿真实例验证所建立模型有效性.