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“地火重生”
计划首个攻坚点,选定为技术相对直观、需求最迫切的近程反导反无人机系统,代号:“火眼金睛”
(源自“激光灭蚊”
的核心思路)。
团队组建:
总负责技术顾问:陈默(把握核心思路,解决关键瓶颈)。
工程实现系统集成:王浩(负责激光器、机械、散热等“硬”
科技)。
AI视觉火控算法:李思远(负责目标识别、跟踪、分类等“软”
科技)。
测试评估:防空部队研究所专家。
成本审计:郑处长(如影随形)。
核心目标转化:
蚊子变导弹无人机:目标特征(大小、速度、红外信号)天差地别!
低功率激光笔变高能毁伤激光器:功率需求提升百倍!
散热、大气衰减成为噩梦!
后院小范围变战场复杂环境:背景干扰(云层、地物杂波)、电子对抗、多目标处理!
起点:复刻与评估
团队首先在实验室里,小心翼翼地复原了陈默高中时的“激光灭蚊炮台”
原型机。
测试(打蚊子):在密闭蚊帐内,原型机成功识别并击落数只蚊子。
郑处长冷脸:打蚊子是挺准,打导弹呢?这功率连蚊子翅膀都烧不穿!”
识别算法只能处理慢速、小目标(蚊子),对高速、小RCS目标束手无策。
激光功率太低(<1瓦),毫无毁伤力。
转台速度慢,响应延迟高。
抗干扰能力为零。
2.攻坚1:AI视觉升级(李思远组,第1-2月)
挑战:如何在复杂背景下快速、准确识别出超低空、高速、小RCS的导弹无人机?
“土味”
起点:深入剖析“灭蚊”
算法(基于简单颜色、形状、运动特征)。
多光谱融合:引入高分辨率红外热像仪(探测发动机热源)和微光电视(补充细节),与可见光摄像头数据融合。
特征库扩充:建立典型反舰导弹、巡航导弹、各型无人机的多维度特征数据库(轮廓、热信号、运动模式)。
算法进化:在“灭蚊”
的简单规则基础上,引入更复杂的机器学习模型(CNN卷积神经网络雏形),利用大量模拟和实拍目标视频进行训练。
过程艰辛:初期虚警率高,漏警也多。
团队日夜调试参数,优化特征提取。
关键突破:开发出“运动-热纹-轮廓”
三级筛选算法,大幅提升在复杂背景下的识别精度和速度。
在模拟测试中,对典型亚音速反舰导弹目标的发现距离提升至8公里,识别率>90%。
3.攻坚2:高能激光器
挑战:如何获得稳定、可靠、能瞬间毁伤导弹无人机的高能激光(>30千瓦)?如何解决散热和大气衰减?
“土味”
起点:研究“灭蚊”
激光器的驱动电路和光路。
解决方案:
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