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火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会；火力与指挥控制专业情报网
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狄邦达

月刊

1002-0640

hlyz207@126.com

0351-8725026

030006

山西太原193号信箱

火力与指挥控制/Journal Fire Control & Command ControlCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是陆海空三军火控指控领域内综合性的学术期刊。主要刊载国内外火控指控技术及有关高新技术、发生动态的综述性文章；各类火控系统、战术指挥控制系统及战场数字化信息系统总体设计、系统分析、作战效能评估、仿真建模方法等论文。
正式出版
收录年代

    美国海军网格锁定系统分析

    何佳洲
    1-8,14页
    查看更多>>摘要：在美海军舰队防空系统发展历程中，网格锁定系统在构建火控级的统一综合态势图应用中起到不可替代的作用，通过梳理海军战术数据系统、舰队协调防空作战等项目特点，剖析网格锁定概念、内涵、基本方法及其典型应用，揭示其在美海军协同防空体系应用中的基石作用，对我军装备技术转型具有一定参考价值。

    网格锁定海军战术数据系统配准改正值网格锁定基准单元航迹自动关联

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    基于熵权法的联合空中打击目标选择与排序方法

    何兴宇孙晨阳方钢
    9-14页
    查看更多>>摘要：随着空军"攻防兼备"战略转型建设的深入推进，未来联合空中打击将变得越来越重要，而目标选择与排序作为其中的关键问题，直接制约着对目标打击效能的发挥。围绕打击目标选择与排序问题展开深入研究，分析了影响目标选择与排序的主要因素，并确立了打击目标选择与排序的基本思路。参考五环目标理论，结合熵权法，构建了基于"目标价值"选择五环中的重点打击环的模型，并进行了仿真计算。

    熵权法联合空中作战目标选择与排序五环目标理论

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    基于融合知识图谱的航空柱塞泵故障预测诊断方法

    钟维宇柳林燕唐启东易江义...
    15-23,33页
    查看更多>>摘要：针对航空柱塞泵运行过程中存在故障频率高、故障种类多、故障溯源难度大、预测准确率低等问题，提出了知识图谱和人工蜂群算法相融合的航空柱塞泵故障预测诊断方法。自顶向下定义知识图谱架构、实体类型和实体间关系，自底向上构建图谱的知识网络，数据层进行实体命名识别、抽取、融合、整合和推理;建立了人工蜂群故障预测算法包含输入层、指派层、传播层、自注意力层、输出层，采用故障特征提取、变邻域双向门控故障预测、注意力机制，通过特征向量训练形成了航空柱塞泵故障预测模型;通过实际维修案例，构建了航空柱塞泵故障诊断的知识图谱，实验证明了上述方法的有效性、可行性，验证了算法高效的故障诊断能力。

    知识图谱人工蜂群故障预测故障诊断注意力机制

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    一种轻量化伪装单兵目标检测算法

    张麟华李腾赵爽富丽贞...
    24-33页
    查看更多>>摘要：针对已有模型参数量较大、推理速度较慢的问题，提出了一种轻量化伪装单兵目标检测算法。其骨干部分以HGNetv2为基础，采用SRepVGG模块进行多尺度特征融合，在耦合检测头中组合使用了部分卷积和1×1卷积。提出的深度学习网络与基准模型YOLOv8对比，在保证检测精度的同时，参数量减少了35。4%，推理速度提升了18。9%，更适合在算力资源受限的边缘计算设备上运行。

    轻量化伪装目标检测边缘计算骨干网络特征融合

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    激光制导炸弹对地面多目标毁伤概率计算

    杨平肖兵郝云涛陈新...
    34-45页
    查看更多>>摘要：激光在激光制导炸弹的对地多目标打击任务中，目标的复杂性使准确量化毁伤结果变得十分困难，需要同时考虑目标的当量面积、重要程度与易损度等主要因素。提出了一种基于改进粒子群算法的多目标最佳弹着点选择方法，基于超压冲量方程与弹着点位置关系，得到不同易损度目标的有效毁伤范围，并利用网格化处理手段准确计算目标的毁伤面积，结合当量面积与重要程度，对目标真实落点进行蒙特卡洛试验，给出计算目标毁伤概率的模型，应用粒子群优化算法对空间优秀的感知能力，重新定义毁伤体量的最大值为适应度函数，确定落点的优先级排序。利用所提方法对模拟目标进行了仿真计算，并讨论各关键因素对毁伤结果的影响程度。该方法充分考虑了目标的复杂性对地面目标毁伤程度的影响，对激光制导炸弹的实际应用有一定的指导意义。

    激光制导炸弹多目标打击目标复杂性粒子群蒙特卡洛毁伤体量毁伤概率

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    基于交叉验证的红外探测系统作用距离评估方法研究

    寇人可王春平张勇唐攀攀...
    46-53页
    查看更多>>摘要：针对红外探测系统最大作用距离评估与实际误差较大的问题，提出了交叉验证评估方法。建立空中目标红外辐射包线数学模型并拟合了不同环境条件下大气透过率与传输距离之间的相关曲线;设计红外探测系统性能检测平台并进行了极限辐照度标定;建立仿真与标定之间的点目标辐照度等效模型，得到了大气透过率与红外探测系统最大作用距离之间的相关曲线。将上述两类曲线进行交叉验证，其交点处视为红外探测系统在限定条件下的最大作用距离。实验结果表明，交叉验证法相比现有的4类评估方法，可以更加准确地定量评估在不同环境条件下，针对不同目标的红外探测系统最大作用距离。该方法具有普适性，可广泛应用在各类红外探测系统最大作用距离评估中。

    红外辐射大气透过率红外探测系统辐照度标定作用距离评估交叉验证

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    基于贝叶斯网络的重大事件预测方法

    白柯鑫金山常海艳柳世雄...
    54-58,64页
    查看更多>>摘要：针对地区冲突等重大事件预测需求，将机器学习引入重大事件研究领域，利用贝叶斯网络结构表示预测事件与影响因素之间的关系，通过对因果网的分析，得到重大事件发生概率。为更好地匹配数据语义特征，采用正则表达式作为匹配规则;考虑到数据具有时效性，引入时间衰减函数并采用模糊随机变量描述节点状态提高预测结果准确性。该方法能够高效、准确、自动预测重大事件发生概率，能够为提前制定战略决策提供一定的辅助支持。

    贝叶斯网络重大事件预测正则表达式时间衰减

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    两栖上陆序贯兵力对抗模型效果分析

    吴辰黄炎焱
    59-64页
    查看更多>>摘要：为解决两栖登陆作战中，对动态分波次的序贯兵力作战效能分析困难的问题，通过考虑渡海投送、岸滩容量、兵力序贯打击等作战条件，建立基于改进兰彻斯特方程的序贯兵力对抗模型。结合案例对模型进行求解，通过模型分析登陆作战的作战效能，结果可为两栖投送指挥人员提供辅助决策参考。

    两栖登陆作战序贯兵力兰彻斯特方程多维毁伤系数

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    基于Stacking集成学习的供弹机构小样本状态识别

    季学隆王茂森戴劲松
    65-71页
    查看更多>>摘要：针对测试火炮供弹机构的弹载记录仪运动数据样本量少及样本不均衡的问题，提出一种基于Stacking集成学习的供弹机构小样本状态识别方法。对原始数据采用小波滤波和标准差归一化进行预处理，以改进的果蝇优化灰色神经网络和长短时记忆神经网络(long short-term memory，LSTM)作为初级学习器，以线性回归(linear regres-sion，LR)作为次级学习器构成Stacking集成学习模型。通过弹载记录仪得到的真实数据，建立对供弹机构中限位器的异常状态识别实验，研究结果表明，在小样本的环境下集成学习模型较单一的学习模型具有更高的准确度及稳定性，能够更加有效识别供弹机构的异常状态。

    灰色神经网络长短时记忆神经网络集成学习弹载记录仪小样本

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    基于ARIMA-BP组合模型在装备故障率预测的应用

    于晓魏成亮马金龙
    72-77页
    查看更多>>摘要：装备故障率预测结果是否准确，直接影响装备维修性验证试验结果，为了提高装备故障率预测精度，提出了一种新的组合模型预测方式，利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络模型分别对装备故障率进行预测，在两种单项模型预测基础上，利用误差平方和最小原则建立组合预测模型，对装备故障率进行预测。预测结果表明，组合预测模型能够很好地提取装备故障率数据的线性特征和非线性特征，预测结果精度要高于两个单项模型。

    ARIMA模型BP神经网络模型组合预测模型装备故障率

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