陆基防空武器与无人机协同防空作战样式设计研究

陆空人机协同是未来有人/无人作战模式的重要发展方向，其中陆基防空武器与无人机协同防空作战可以充分发挥各自优势，扩大协同效应。针对陆基防空武器存在目标发现距离近， 拦截反应时间少；预警机防空探测成本较高，存在人员伤亡风险等问题，提出陆基防空武器与无人机进行人机协同作战的概念，设计一体化陆—空协同防空作战样式，利用数据链将无人机雷达提供的目指信息共享到陆基防空武器，开展超视距拦截来袭目标，实现“尽远发现，尽远拦截” 的目的。     

一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。     

基于多假设的多平台多目标数据关联方法

本文研究了一种面向航迹的多平台多假设数据关联算法，包括航迹树的构建、航迹得分计算、序列概率比检验、假设生成以及分支航迹剪枝等，在此基础上针对实装环境下点迹量大、虚假目标多的问题对算法进行了改进优化，并进行了仿真验证。     

一种新的混合式数据融合方法及其在雷达组网中的应用

针对雷达组网中多型雷达数据融合存在的问题，本文对多型雷达在探测距离、探测精度、数据率以及处理时延等方面的差异进行研究，提出一种新的混合式数据融合方法。该方法对组网内同型雷达进行聚类并对聚类内雷达量测数据采用集中式融合策略生成局部融合航迹，对不同聚类间的局部融合航迹采取分布式融合策略，并在每个融合节点形成一致的全局融合航迹。通过仿真实验验证，该方法与组网内所有雷达均采用集中式融合方法相比在航迹精度、航迹实时性以及航迹连续性等方面均有不同程度的提升，证明该方法是一种可行的工程化实现方法。     

复杂环境下的多雷达点迹融合并行处理方法研究

复杂环境下的密集杂波不仅增大了雷达点迹融合并行处理的急迫性，同时也直接影响了传统并行计算方法的效率及性能。本文聚焦于密集杂波下的雷达点迹融合并行实现困难，提出了一种基于修正空间划分法的雷达点迹融合并行处理方法，并针对边界点迹连续性被破坏等问题，专门设计了相应的处理流程。通过仿真测试和实测表明，该算法可有效克服密集杂波下的并行计算性能下降，提升算法的跟踪准确性及算法的实时性，满足实际的工程应用。     

基于长短时神经网络的目标意图识别

来袭目标意图识别是战场态势认知的重要部分。为充分利用探测到的空中来袭目标运动状态信息的时间相关性来提高意图识别精确度,本文提出一种基于长短时记忆神经网络(LSTM)的敌方空中目标作战意图识别方法。该方法首先利用仿真推演平台根据4种常见意图想定推演来袭目标数据,对生成数据进行清洗以及滑窗处理从而得到有效样本集,利用长短时记忆神经网络对生成样本集进行学习形成敌方空中目标作战意图识别模型。实验结果表明,利用长短时记忆神经网络来学习4种常见意图数据的运动及时间相关特征信息,预测准确率最终可达92%,取得了比传统分类器更好的效果。     

多域一体化作战下的多源异类信息融合研究概述

针对多域一体化作战下的多源异类信息融合面对的新挑战、发展的新趋势及待突破的关键技术进行综述.首先从多源异类信息融合的架构、信息的差异性、处理过程及参数的适应性等方面出发分析了多域一体化作战下多源异类信息融合面对的挑战;其次针对以上挑战总结了多源异类信息融合耦合化、多源化、智能化和一体化的发展趋势;最后结合以上发展趋势梳理出了四项多源异类信息融合的关键技术.