防空反导战术级指挥控制目标分配发展研究

目标分配是指挥控制决策阶段的核心。许多学者对目标分配问题进行了大量研究,在目标分配模型和算法方面取得了较大进展,但随着马赛克战、分布式作战、网络中心战等新型作战样式的演变和发展,现代防空作战复杂度空前提升。针对防空反导战术级指挥控制目标分配暴露出不同作战场景适应能力弱、博弈对抗性和鲁棒性不足等问题,通过总结梳理目标分配研究现状,从攻防体系的发展角度深入探讨了目标分配理论研究在防空反导实际应用过程中所面临的挑战,剖析了目前防空反导战术级指挥控制目标分配存在诸多问题的根本原因,并针对不足提出了防空反导目标分配智能化、网络化、实战化的发展需求。     

基于改进YOLOv5的空中目标部位快速分割算法

为满足导弹武器对空中目标高效毁伤的需求,针对基于深度学习的算法对空中目标部位分割速度慢、准确率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的空中目标部位分割算法。将YOLOv5的检测头替换为类似YOLACT算法的分割头,使其能够完成实例分割任务;对网络进行剪枝,在不影响精度的前提下获得更快的推理速度;在Backbone网络中应用可变形卷积、增加坐标注意力机制(coordinate attention, CA)模块,丰富目标的多尺度空间及语义信息,进一步提升算法的局部特征提取能力;基于Ghost卷积设计C3＿Ghost模块,替换YOLOv5原算法Neck部分的C3模块,显著降低算法计算量,并保证算法精度不受太大影响。对比与消融实验表明,所提方法与改进策略能有效降低计算量,在保证实时性的同时,算法精度也有所提升。