从X-47B看美国无人作战飞机发展

无人作战飞机代表了航空装备无人化发展的方向.美国X-47B无人作战飞机已经完成了航母上自主弹射起飞和拦阻着舰,标志着美军海空作战模式将发生革命性的改变.这是人类的一小步,但对于无人系统来说却是技术发展的一大步.文章以X-47B为例,回顾了美军无人作战飞机的发展历程,分析了美军对无人作战飞机的概念和认识的变化,以及无人作战飞机对未来空中作战的影响,总结了值得借鉴的经验和教训.     

美国及欧洲无人作战飞机计划发展

在未来的信息化战争中,无人作战飞机将发挥重要的军事作用,因此得到了世界各国越来越多的关注.针对美国和欧洲几国的无人作战飞机计划发展过程进行介绍.结合无人作战飞机计划的项目背景,描述了美欧无人作战飞机计划的发展路线,最后,分析并描述制约其发展的关键技术及研究情况.     

通信时延对无人作战飞机NWL轰炸精度影响研究

无人作战飞机具有飞行器与指挥平台"空地分离"的技术特征,源自飞行员的战术决策指令须通过战术数据链传输给飞机,该特性在空地轰炸模式下将对系统作战效能产生一定的影响。建立了面向无人作战飞机的空地一体化机翼非水平(NWL,Non-Wing-Level)轰炸仿真模型,通过Monte-Carlo仿真表明脱靶量与数据链时延之间存在线性关系,采用Kalman滤波可以克服时延对脱靶量的影响,并提高命中精度。     

美军寄以厚望的下一代无人作战飞机

2004年2月底,美国国防部宣布了“联合无人空战系统”(J-UCAS)项目中无人作战飞机的具体性能指标,调整了下一代无人作战飞机X-45C和X-47B的发展方向。美国防部原来设想,无人作战飞机(UCAS)是一种在战区内作战的     

基于变结构导引律的UCAV自主轨迹控制

研究无人作战飞机的自主轨迹控制问题.在一定假设条件的基础上,推导出无人作战飞机的三自由度运动模型;将变结构控制理论运用于无人作战飞机的导引,推导出变结构导引律;在自主轨迹控制算法中,由变结构导引律根据期望轨迹点计算出状态的期望值,并将该期望值与由运动模型得到的状态实际值之间的误差来驱动控制,自主轨迹控制控制的过程就是这个误差收敛到零的过程;仿真结果表明该自主轨迹控制算法能够快速地使无人作战飞机达到预定的轨迹点,且控制过程中控制量的变化平稳,具有良好的效果.     

改进ADC模型的空中无人通信平台作战效能评估

在深入分析空中无人通信平台作战效能影响因素的基础上,充分考虑空中无人通信平台作战效能评估动态变化的特点,将作战运用因子和作战环境因子引入传统ADC效能评估模型中,构建改进型的评估模型;综合采用层次分析、模糊综合评判等方法,确定各要素和因子的数值;通过实例评估验证了模型的可行性。评估结果表明,引入作战运用因子和作战环境因子,使空中无人通信平台作战效能评估更加贴近实战。     

无人作战飞机:危难之中显身手

当前,由于高新技术的快速发展,使得无人作战飞机呼之欲出。美国军事专家把无人作战飞机将大显身手的领域概括为3D(Dull,Dirty,Dangerous),即枯燥、恶劣、危险的作战领域。无人作战飞机的横空出世将深刻改变未来战争     

智能无人作战系统发展及关键技术

随着人工智能、控制、通信等技术的成熟,无人系统不断发展,延伸至军事作战领域,无人作战系统将深刻影响未来战争的发展方向。研究了国外无人作战系统发展现状及主要特点,分析了智能无人作战系统的关键技术,以防空作战为背景,提出未来智能无人作战系统的发展初步构想,梳理总结了应关注的重点技术方向,为智能无人防空系统发展提供参考。     

预警机指挥多机群空战的协同战术决策

分析了预警机指挥下的多机群协同空战的战术决策方法,建立起了它的战术编队、威胁评估以及目标分配模型,并进行了仿真计算,结果表明此战术决策方法对于提高多机群协同空战的作战效能有着显著的作用,对于未来无人作战飞机多编队协同作战也具有很好的参考价值.     

无人舰艇技术及军事应用研究

随着无人飞机的大量研发和广泛应用,无人化智能武器越来越受到世界各国的重视。在海洋争端愈演愈烈的今天,世界军事强国又纷纷把目光投向海上无人作战舰艇,无人舰艇技术得到突飞猛进的发展。近期,美国高调宣布将在中国南海打造以"无人飞机"和"无人舰艇"为骨干的"无人军团",以期全面遏制我海军的行动,加强无人舰艇技术研究已迫在眉睫。从世界无人舰艇发展历程出发,详细阐述了无人舰艇的技术特点和应用前景,重点分析了我军无人舰艇发展应用对策。研究表明,无人舰艇作为未来海航作战中不可忽视的力量,必将走俏未来战场,深度改变战争格局。     

UCAV编队对地攻击智能决策系统总体结构

UCAV编队对地攻击是未来战争制信息权和制空权的关键所在,结合无人作战飞机(UCAV)与有人驾驶飞机各自的特点和优势,提出了UCAV编队对地攻击系统的基本组成和对地攻击流程.根据UCAV编队对地攻击的战术决策类型和决策方式,构造了UCAV编队对地攻击智能决策系统的总体结构并且提出了决策系统应该解决的关键技术,详细分析了所建立的UCAV编队对地攻击决策系统的决策方式和决策流程,并且对该系统所涉及的关键技术进行了详细的研究.     

一种无人战斗机系统使用保障费用分析方法

基于无人战斗机系统在使用保障上的特点,通过对有人战斗机使用保障费用模型进行合理改造,使其能适用于无人战斗机的使用保障费用分析。经过改造的模型具有结构清晰、概念明确的特点。适合在飞机总体设计阶段用于全寿命周期的费用估算以及飞机的费效分析和综合优化设计。通过与有人战斗机的使用保障费用进行对比计算表明,无人战斗机系统的使用保障费用具有明显的经济优势。     

先进无人战斗机(UCAV)系统概念

先进无人战斗机系统是指正在发展和将要发展的无人战斗机系统。无人战斗机系统主要由携带武器的无人飞机、用于人工控制无人飞机的控制站和将系统连接起来保持与战术环境相联系的数据网络组成。在未来战争中,无人战斗机系统的主要作战使命是空防压制、纵深打击和"空中占领"。在研制过程中需要解决自主飞行、信息传输与处理等关键技术。     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

SpaceWire网络热点通信模式的缓存资源分配算法

基于SpaceWire网络在热点通信模式下的工作特点,研究缓存资源的分配算法。给出均匀通信模式和热点通信模式的释义;推导网络路由节点的满负荷概率和平均延时的解析方法,计算网络中的关键通信节点;再给出SpaceWire网络缓存资源分配算法。利用Opnet网络仿真平台建立SpaceWire通信模型,仿真了不同通信模式中采用缓存优化策略前后的关键性能指标。研究结果表明:在热点通信模式状态下,该缓存资源分配算法在保证总资源一定的前提下,网络系统的平均延时降低,优化了SpaceWire网络性能。     

基于概率分析法的无人攻击机作战效能分析模型研究

未来防空战场上无人攻击机已成为一种重要的空中威胁。无人攻击机作战过程可分为飞行、突防、攻击三个阶段,运用概率分析方法分别建立了各阶段的数学模型,给出了其作战效能表达式,为进一步进行无人攻击机作战效能分析提供了模型基础。     

对地攻击型无人机作战效能评估

由于对地攻击型无人机与有人机在性能参数和作战方式等方面存在诸多不同,为了评估其作战效能,首先建立了对地攻击型无人机作战效能评估的指标体系,然后在此基础上建立了对地攻击型无人机的综合指标模型,同时对效能模型中各分项能力的评估模型进行了完善。最后以6种无人机综合作战效能评估为例计算并检验了模型的可用性。     

基于离差最大化的对地攻击型无人机作战效能评估

针对传统作战效能评估方法在确定权重系数时的主观随意性较大等问题,提出采用离差最大化方法来评估无人机作战效能。首先建立了攻击型无人机空地作战效能指标的层次结构,然后建立了基于离差最大化的攻击型无人机空地作战效能评估的数学模型,并给出了各分项能力的计算模型,最后以6种无人机空地作战效能评估为例,计算并验证了模型的有效性和合理性。