透视末敏弹:信息化战场的“智能杀手”

近年来,在军事需求牵引和科技进步推动的双重作用下,兼具传统弹药和导弹技术特征的末敏弹一类的智能弹药,已成为战场上的新生力量末敏弹是末端敏感引爆弹药的简称,是一种能够在炮弹的飞行弹道末段探测出目标的存在、并驱动战斗部朝着目标方向爆炸的现代"智能"弹药,主要用于自主攻击机动装甲车辆的"顶装甲"或固定目标的薄弱区域,被称为"坦克杀手"。在2003年的伊拉克战争中,面对着在沙漠中逃逸或反扑的伊拉克坦克集群,美军多     

龙啸长空启“天眼”

2013年4月26日12时26分左右,长二丁运载火箭将高分一号卫星成功送入预定轨道,开启了高分辨率对地观测系统工程全面建设阶段。作为高分专项天基系统的首发星,高分一号对于突破高空间分辨率、多光谱与宽覆盖相结合的光学遥感,多载荷图像拼接融合,高精度高稳定度姿态控制,高分辨率数据处理与应     

“菜鸟”也能百发百中PGF精确制导步枪

曲日几何时,千米之外取敌上将首级,大部属于徂击手的专利,而对于普通军迷来说无异于“痴心妄想”。唯一可以过把瘾的,就是在CS等第一人称射击游戏中,买一把“大狙”实现远距离的一枪定乾坤!可是,游戏中最令玩家深恶痛绝的莫过于使用自动瞄准、隔物透视等作弊插件,然而当自动瞄准的类似技术被应用于现实武器中会产生何种效果呢？     

基于搜索论的远程反舰导弹搜捕概率建模方法

针对传统捕捉概率模型难以满足远程反舰导弹机动搜捕概率建模计算的问题,提出利用搜索论进行导弹机动搜捕概率计算的建模方法。该方法根据目标机动规律建立其分布概率密度函数,并依据末制导雷达发现目标概率的"倒四次方律"及弹目相对运动轨迹,构建其探测函数,通过求取两者之积的积分实现搜捕概率计算。计算结果显示:若远程反舰导弹不采取机动搜捕策略,目标指示误差增加1km时搜捕概率降低0.47,目标速度增加10节时搜捕概率降低0.3,末制导雷达搜索半径减小50%时搜捕概率降低0.3;若采取平行搜捕策略,上述因素对其影响大幅下降。可见,该方法综合考虑了目标机动规律、传感器探测规律、导弹搜捕策略,可实现远程反舰导弹机动搜捕概率的解算。     

动载体光电平台图像模糊成像机理研究

动载体光电平台的振动导致光电系统在曝光时间内与目标发生相对运动产生像移,严重影响了成像质量。针对振动引起图像模糊的成像问题的复杂性,提出从数学模型的角度,建立振动产生模糊图像的频域数学模型,从而明确表示图像模糊的成像机理。根据建立的模糊图像数学模型,将一幅清晰的图像仿真得到振动模糊图像,仿真结果验证了推导建立的数学模型的正确性。通过对振动产生的模糊图像数学模型的建立,可以为设计准确有效的振动模糊图像仿真算法提供重要的参考。     

Gabor二进制编码异源图像匹配方法

异源图像匹配是图像处理领域尚未解决的问题。其中,合成孔径雷达图像与光学图像差异较大,用现有方法匹配通常难以得到满意结果。针对这个问题,提出一种基于Gabor编码的异源图像匹配方法:选取一组Gabor滤波器,分别对大图和小图进行Gabor卷积;采用池化方法对卷积结果进行压缩表示;对池化结果二值化并转换为二进制表示得到Gabor二进制编码特征;采用二进制位操作计算实时图与基准图对应窗口特征的相似性,相似性最大值对应图像匹配结果。本方法采用二进制对图像进行描述,减少了计算量,同时也更好地描述了异源图像间的共性特征。实验结果表明,本方法具有较高的匹配概率,计算时间少于现有方法。     

编队协同防空制导阵位配置与交接区仿真

协同制导是编队协同防空作战中的一种重要作战手段,制导交接又是协同制导中的关键环节,首先详细分析了舰艇编队协同制导的控制流程以及协同制导的交接方式,然后对协同制导中协同平台的阵位配置区和制导交接区分析了约束条件,进行了数学建模与仿真分析。结果表明,只有发射平台、协同平台的相对位置以及制导交接时导弹所处的空域满足一定要求,才能顺利完成制导交接。     

进入角约束下的载机变结构远距引导

针对一般导引律在载机远距引导中存在的问题,结合远距引导的需求,设计了远距引导的三维变结构导引律。该导引律具有较强自适应性,可以使载机以期望的进入角接近目标。仿真结果表明,载机在该导引律作用下,能以较小过载,平滑轨迹快速接近机动目标,并保证载机引导结束时占有有利的空中战术态势。     

多约束强化学习最优智能滑翔制导方法

为提升复杂飞行任务下滑翔制导的自主性,提出一种基于最优制导与强化学习的多约束智能滑翔制导策略。引入三维最优制导以满足终端经纬度、高度以及速度倾角约束。提出基于侧向正弦机动的速度控制策略,研究考虑机动飞行的终端速度解析预测方法。针对速度控制中机动幅值无法离线确定的问题,研究基于强化学习的智能调参方法。该方法基于终端速度设计状态空间,以机动幅值设计动作空间,设计综合终端速度误差与滑翔制导任务的回报函数,采用Q-Learning实现机动幅值的智能调整。仿真结果表明,智能滑翔制导方法能够高精度满足终端多种约束,并能有效提升复杂任务下的自主决策能力。