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巡飞弹:一种巡弋待机的新型弹药 总被引:8,自引:0,他引:8
所谓巡飞弹,就是一种能在目标区上方进行“巡弋飞行”,“待机”执行多种作战任务的新概念弹药。这种新概念弹药是无人机技术和弹药技术有机结合的产物,可实现侦察与毁伤评估、精确打击、通信、中继、目标指示、空中警戒等作战功能。其“巡飞”能力对于战时打击时间敏感目标,以及机场、港口、航母战斗群等目标具有重大作用。巡飞弹技术将广泛用于未来的空地弹药,成为弹药领域的一个重要发展趋势。此类弹药已引起广泛关注,目前处在研制或概念开发阶段,预计最早于2008年后服役。 相似文献
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亦称“自杀式无人机”的巡飞弹是将无人机技术和弹药技术有机结合而衍生出的一种新型空中武器系统,集多种作战功能于一体,可滞空巡弋、待机作战,能够在多种作战环境下执行多样化任务,是精确打击武器发展的重要方向之一。未来随着自主性和网络化协同能力的不断提高,巡飞弹将以独特的作战功能和较高的作战效能,深刻影响并改变着火力运用方式,呈现出全新的作战形态。本文编译自《亚洲军事评论》网站2022年12月26日题为《Loitering with Intent》的文章。原文作者认为,经过多年不断试验测试,甚至经历过实战检验,巡飞弹在近年来的冲突中发挥了重要作用,但其射程和部署方式等的发展仍在探索中。文中相关数据信息未经考证,仅供参考,请读者注意甄别。 相似文献
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美军近期提出以小型低成本无人蜂群形成高效费比的不间断侦察能力,并进一步提高战场打击精度的装备发展构想。本文以积极应对强敌新装备、新战法为出发点,研究了美军发展小型低成本无人蜂群的思维导向以及该新装备的作战优势,并分析了其中所采用的先进技术。针对美军此次提出的应用大量小型低成本无人蜂群实施协同侦察的作战运用模式,论述了其在大区域精确侦察、全方位敏捷机动和低成本运维保障等方面的作战运用亮点。基于其对我国土安全的威胁,结合军队装备自身特点,提出了以强磁净空、导航欺骗和通信干扰为主的"软杀伤"和以弹幕防御、以群制群、直捣蜂巢为主的"硬摧毁"相结合的体系化无人蜂群反制策略,最后借鉴强敌小型低成本无人蜂群发展思路,提出军队的发展对策建议。 相似文献
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<正>“技术决定战术”。机械化战争时代到信息智能化战争时代,坦克战术必然要发生相应的变化。坦克与巡飞弹蜂群协同使用的战术创新或许就是如此……装甲兵战术最核心的内容就是“步坦协同”,顾名思义步坦协同就是步兵和坦克协同作战,主战坦克火力强、机动性好、防护能力强,可以为步兵分队提供有效的直射火力支援和掩护,而步兵分队作战样式灵活,侦察手段多样,战场感知力强,对敌情反应迅速的特点则能为坦克作战提供有效的指标和掩护,二者缺一不可,步兵一旦失去坦克的掩护在战场上就失去了保护和依靠,而坦克一旦失去了步兵的协同就会陷入危机重重的境地。 相似文献
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面向典型任务的有人/无人机协同效能评估 总被引:1,自引:0,他引:1
有人/无人机协同作战是C4ISR体系下的一种重要形式。本文以有人/无人机协同执行典型任务为研究背景,针对构建可靠、全面的有人/无人机协同效能理论评估方法的问题展开深入研究。首先分析了未来有人/无人机的协同模式和运用规则;然后采用协同系统综合指数模型,在单机能力模型的基础上,提出了一种有人/无人机编队协同效能评估方法;最后基于Xsim仿真系统平台在典型任务下,通过针对确定机型的多种编队组合仿真推演,将协同效能仿真结果与理论计算结果进行分析对比,协同效能排序的一致性验证了该理论评估方法具有一定的可靠性与可用性。可以预见,未来战争有人/无人机的协同作战将被广泛应用。 相似文献
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针对有人机动雷达/无人机集群(manned mobile radar/unmanned aerial vehicle cluster,MMR/UAVC)编队指挥控制系统结构设计问题进行了研究。以未来无人机蜂群探测任务为背景,提出MMR/UAVC协同探测作战模式,结合编队组织结构和作战流程,对指挥控制系统总体设计提出具体要求。在此基础上,设计了包括决策规划层、协同控制层和效能评估层的递阶式指挥控制系统结构,概括了各层次主要功能与逻辑关系。对指挥控制系统的关键模块和支撑技术进行了分析。 相似文献
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针对雷达对抗侦察装备综合作战能力对电磁环境的依赖性,提出一种基于网络层次分析法(Analytic Network Process,ANP)的雷达对抗侦察装备在不同电磁环境下作战能力的幂指数评估方法。通过对雷达对抗侦察装备作战任务及复杂电磁环境下的表现进行分析,确定装备作战能力指标;利用ANP分析各指标间的相互关系,计算出指标相对的权重;把该权重作为各指标的幂指数,计算雷达对抗侦察装备在不同电磁环境下的作战能力指数;最后结合某型装备多次不同环境下试验的数据,对该装备的综合作战能力进行评估。 相似文献
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YOLOv3目标检测模型对于巡飞弹作战中的军事集群目标存在可能漏检紧邻目标的问题.改进算法以YOLOv3为基础,对其候选框选择算法采用的非极大值抑制(NMS)引入惩罚函数,实现soft-NMS,从而减少紧邻目标识别边框被误删的概率.同时针对军事目标数据稀缺的情况,对数据的预处理采用k-fold交叉验证策略,抑制过拟合现象,充分训练模型.实验结果表明,改进算法后对集群目标的检测效果要好于原YOLOv3,其准确率提高了3.14%,召回率提高了17.58%,符合巡飞弹作战中对目标检测精度指标的要求. 相似文献