面向软件工程的知识图谱构建技术研究

介绍了面向软件工程的知识图谱构建技术及其应用。阐述了知识图谱构建引擎的架构,以及基于该 架构进行知识图谱建模的流程。对知识图谱构建引擎中的数据获取导入、知识建模和知识融合的功能及组成进 行了详细介绍。最后采用构建技术对航空电子软件管理环境数据进行了实践。     

事理图谱赋能的航空数据智能技术研究

大数据、人工智能等新一代信息技术对航空制造业数字化转型具有重要推动作用。针对航空制造业数据多源异构、样本少、强关联等特征,利用知识图谱等新一代知识工程技术对数据的结构化描述、高效管理的能力,提出基于事理图谱的航空数据智能技术体系和分析流程,重点研究面向航空领域数据的本体建模、事件关系识别、事件抽取、事件消歧等技术方法,并选择某单位航空产品开展质量问题原因分类、质量事理图谱构建、事理知识推送等应用及原型系统建设,辅助进行质量问题审理,推动质量问题快速反应。结果表明：利用数据和知识开展数据智能化质量管理的技术体系和路径可行,基于事理图谱的质量知识抽取算法具有较强的实用性,为推进航空制造业全生命周期全过程数据智能化应用提供支撑。     

美军指挥与控制系统信息安全综述

一体化的指挥与控制系统（C4ISR）作为网络中心站的核心,在2003年的伊拉克战争中初步展示了其作战能力。信息安全是保证信息获取、信息传输、信息处理和信息使用等多个环节畅通无阻的有力保障。本文综合论述了美军在C4ISR信息安全方面的政策、网络防御及技术应用。     

射频识别系统的关键技术及在物流管理中的应用

介绍了射频识别系统的关键技术包括射频卡核心技术、波束供电技术、无源反射调制技术和多目标识别技术等。该系统应用于装备保障指挥自动化的可视化系统,可提高航空装备的自动化指挥、控制能力,从而提高了部队的作战效率。     

基于知识图谱的装配语义信息建模

针对总成产品的装配数据通常分散于CAD模型与装配工艺文档中,因而不同类型的装配语义信息由于异构性无法相互关联的问题,基于知识图谱提出一种面向装配语义信息的建模方法,结合传统的数据映射与人工智能中的自然语言处理技术,实现了CAD模型的几何信息与装配工艺文档中工艺过程信息的智能集成。首先阐述了不同层次的语义特征在基于知识图谱的装配语义模型(KG–ASM)中所代表的概念、实体类及关系类;其次根据CAD模型文件与装配工艺文档,基于数据抽取、语义映射及自然语言处理技术自动构建KG–ASM中的实例节点;最后以航空航天产品中速度调节机构的试装过程为例验证KG–ASM及其构建方法的可行性。     

面向战例知识图谱的本体构建

为构建合理的战例知识图谱,提出了一种面向领域知识图谱的工程化本体构建方法。基于该方法,构建了战例领域本体模型,建立了战例本体与实体的映射机制。检验实证,该方法构建的本体合理有效,能够为战例领域知识图谱构建提供有效的模型支撑。     

对海作战无人机指挥控制系统发展综述

首先对国外无人机指挥控制系统的发展现状、趋势进行了分析,引出我国对海作战无人机指挥控制系统产品谱系、技术领域发展路线的研究需求,还分析了我国对海作战无人机的作战需求和部署模式,得出不同形态控制站的发展思路和技术路线,同时结合美军无人机指挥控制系统核心能力发展情况,提出我国对海作战无人机指挥控制系统重点技术发展规划,为我国对海作战先进无人机指挥控制装备的研发进行探索。     

水下声呐探测系统信息支持下的直接攻潜作战仿真

在水下声呐系统目标指示条件下,进行直接鱼雷攻潜是1种创新型战法.针对直接空投鱼雷攻潜作战问题,将水声环境信息引入鱼雷目标识别过程,建立了更为逼真的模拟法效能评估模型.仿真分析了目标定位精度,投雷参数、鱼雷搜索参数等各关键因素对攻潜作战效果的影响,提出了在水下声呐基阵目标指示直接攻潜作战时,应重点关注的若干问题.     

基于深度神经网络的空中目标作战意图识别

传统基于空中目标特征状态推理作战意图的方法,需要大量的领域专家知识对特征状态的权重、先验概率等进行量化,明确特征状态与意图之间的对应关系,而神经网络可以在领域专家知识不足条件下,通过自身训练得到特征状态与意图之间的规则。针对反向传播（BP）算法在更新网络节点权值时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,通过引入ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数和自适应矩估计（Adam）优化算法,设计了基于深度神经网络的作战意图识别模型,提高了模型收敛速度,有效地防止陷入局部最优。仿真结果表明,所提方法能够有效识别空中目标作战意图,获得更高的识别率。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。     

舰空导弹武器系统协同作战能力试验中协同目标指示模拟

针对舰空导弹武器系统协同作战能力试验中亟需解决的协同目标指示难题,借鉴美海军实际经验,提出了不动用舰艇条件下的协同目标指示模拟总体方案。介绍了协同目标指示模拟采用的测控信息预处理、时空同步和信息融合跟踪方案,重点研究了测控信息实时精度匹配方案,提出了基于误差合成分配技术的卡尔曼滤波实时精度匹配方法,并分析了协同目标信息传输性能需求。运用Simulink仿真技术验证了提出的目标指示模拟方案的有效性。     

信息融合在空战中的应用

主要讨论航空电子系统中的信息融合及在空战中的应用,介绍了信息融合的结构和一般方法,在综合应用场合,信息融合通常先进行同类信息融合,再进行不同类信息融合,在现代空战的应用中,信息融合可帮助分析,处理和综合各类信息源信息及人类专家知识,并结合空战中信息融合应用实例,讨论基于Ｋａｌｍａｎ滤波,模糊逻辑和专家诉信息融合的设计及实现。     

基于LSTM的岛礁战场气象环境远程感知技术

复杂的地理环境和海洋环境导致岛礁战场气象环境瞬息万变,直接影响岛礁作战指挥决策和武器装备的作战效能。为了实时准确感知岛礁战场各个点位的气象环境信息,实现指挥平台对岛礁战场气象环境的实时监控和有效预测,文章对远程感知技术和温度预测方法进行了研究,并依托 Labwindows/CVI软件平台开发了一套岛礁战场气象环境远程感知软件,软件可实时感知岛礁战场的多种气象环境数据,并根据 LSTM模型进行温度参数的短时预测。多次实地运行测试证明,软件的设计满足预定需求,温度预测结果与实测结果误差在要求范围内。     

基于多维特征的战场实体目标分群方法

目标分群问题也称为群形成过程，是态势估计中的一个重点和难点问题，属于信息融合中的高层融合范畴。现有的目标分群方法大多是将空间位置相近的目标聚为一类，极少有分群方法考虑到进行战场态势分析所需的位置、速度、航向、属性和类型等多维特征。为此，首先根据海战场态势分析需求，基于目标的特征属性定义了多维度欧式距离；然后综合利用分类与密度聚类两种分析方法，提出了一种战场实体目标分群方法,以综合实现战场实体目标的实时分群处理；最后，将该算法应用于一个军用场景的数据集上进行仿真实验。仿真结果表明了该方法在海战场环境中实现目标分群处理的可行性和有效性。     

飞机战伤抢修评估与设计方法综述

飞机战伤抢修（ABDR）是提高飞机生存力与作战能力的重要手段之一，开展战伤抢修技术研究覆盖飞机全寿命阶段。回顾了战伤抢修研究的历史和现状，分别从战伤评估、战伤抢修设计、战场维修与保障等3方面总结了战伤抢修体系要点，重点综述了战伤抢修预评估技术、战伤现场评估技术、战伤抢修设计准则与原则、战伤抢修设计与评价方法、战场快速维修技术、战场保障方法等方面的理论与研究进展。在此基础上，针对未来体系对抗与智能化作战环境，结合目前战伤抢修需求，提出了包括先进材料结构飞机战伤抢修技术、直升机战伤抢修技术、飞机战伤评估智能技术等战伤抢修技术研究需要关注和解决的问题。     

基于邻帧差分近邻反相特征的红外运动点目标检测算法

基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法.本算法利用该特征在邻帧差分图像中检测反相点对,进而构造反相点对矢量图,最后依据累积反相点对矢量图中多矢量首位相接的连续性检测出运动的点目标.文中给出并证明应用本算法能以概率1检测到运动点目标的收敛性定理.对典型复杂背景下10幅1000帧图像的仿真结果表明,当信噪比大于或等于1.5时,可以有效检测出运动点目标.     

一种概率更新方法及在目标识别中的应用

信息更新问题是控制决策系统中普遍存在而又极为重要的研究课题。二阶概率技术在这些问题的研究中有着广泛的应用前景。文中结合一个目标识别问题中的应用实例,系统介绍了二阶概率技术的应用过程以及建立在二阶概率技术上的一种概率更新方法,并利用该方法解决了一个目标识别问题中的信息更新问题。