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。     

煤炭生产、消费与工业SO2排放关系计量研究——以西部8省为例

研究目的：探究工业SO₂排放与煤炭生产、消费存在必然的联系。研究方法：相关分析方法和改进的物理学重心模型。研究结果表明：(1)时序特征显示:西部煤炭生产、煤炭消费量和工业SO₂排放量整体都呈现上升趋势,三者增长率均呈现多波峰“M”状波动。2)重心轨迹显示:工业SO₂排放轨迹呈现为“倒L”型,煤炭生产和消费轨迹呈现为“J”型。(3)综合对比发现:煤炭生产从源头上影响工业SO₂排放,煤炭消费从空间上影响工业SO₂排放,为消减工业SO₂排放改善生态环境,必须在优先减少煤炭消费增加清洁能源比重的同时,更应该关注对煤炭生产过程的管控。     

卷帘快门sCMOS相机对空间碎片观测的影响研究

同每个像素曝光开始及结束时间相同的传统科学级CCD相机相比,近年来出现的卷帘快门(rolling shutter)sCMOS相机工作时每个像素的曝光开始及结束时间不同,曝光时间相同,因此需要评估sCMOS相机像素之间曝光开始及结束时间不同对空间碎片测量精度的影响。首先测试了卷帘快门sCMOS相机的工作时序和最大延迟时间,并得出曝光不同步的改正公式,再以激光卫星为目标,测试了两种典型观测模式下空间碎片的天文定位精度,并对应用曝光不同步改正前后结果进行对比。测试结果表明sCMOS相机卷帘快门的工作时序与理论一致,边缘曝光延迟最大10ms;实测表明恒星位置内符合精度优于2arcsec,目标天文定位精度优于3arcsec。sCMOS相机能够用于空间碎片观测,能够实现较高的位置测量精度。     

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。     

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。     

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。     

实时课堂教学在气象远程教学中的应用

实时课堂是网络会议的一种形式。本文主要介绍了实时课堂及气象远程教学的特点、实时课堂的主要功能及其应用改进。实时课堂的应用推进了气象远程教育组织和实时教学,充分利用实时课堂各种功能,可有效适应气象远程教学特点,提高面授与远程教学结合。     

面粉中非法添加滑石粉的近红外多光谱检测

为检测面粉中非法过量添加的超量滑石粉,提出一种近红外多光谱定量检测方法。首先,选取三种品牌面粉,分别制备滑石粉质量分数为0%、0.5%、1%、3%、5%、10%、15%和20%的样本,采集样本在900～1700 nm的原始光谱,随滑石粉质量分数增大,样本光谱曲线在1160～1700 nm范围内幅值逐渐下降,足量掺杂滑石粉的样本光谱曲线在1393 nm出现与纯滑石粉光谱曲线一致的微小吸收峰。对比7种不同预处理方法所对应全波长模型的预测效果,选取标准正态变量为建模最优预处理方法。采用三种变量优选方法提取最优波长并分别建立面粉中滑石粉含量的多光谱定量检测模型。研究结果表明:竞争自适应重加权采样(CARS)方法对应多光谱模型的检测效果最好,验证集R~2p为0.998,RMSEP为0.282%;而连续投影算法(SPA)方法选择的波长数量最少且彼此间共线性最小;三种波长优选方法所构建多光谱模型的检测限均可达0.5%,可为便携式或在线式检测仪器的开发提供理论基础。     

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。