武器装备：需求牵引发展

21世纪初阿富汗和伊拉克两场最大规模的局部战争的相继结束,自然会留给人们无穷无尽的思考。由于这两场战场对美国陆军武器装备的影响最为深远,故此,笔者重点以美国陆军武器装备为研究对象,希望通过管中窥豹的方式,起到抛砖引玉的作用。     

坐不住的小弟，左右为难的大哥美以弹道导弹联合演习缩水的背后

8月31日,美国《时代》杂志披露,即将于10月下旬举行的美以两国史上最大规模的导弹防御演习,因美对以的不信任而使规模大幅缩水。报道援引一位以色列军方人士的话称,按照最初的计划,约5000名美军士兵将参与这场联合军演,而现在美国将砍掉多达2／3的演习人员,仅派出1200～1500人参加。     

超声速二元机翼随机混沌运动分析

以考虑随机扰动的超声速二元机翼为研究对象,采用Kapitaniak方法对超声速二元机翼的随机混沌特性进行研究。采用三阶活塞理论推导超声速二元机翼的非线性气动力和气动力矩,建立考虑随机扰动、具有俯仰立方非线性的机翼2自由度运动微分方程,并将其写成4维状态方程的形式;采用中心流形方法对系统进行降维,将系统状态方程从4维降为2维;再联合利用累积量截断法、非高斯截断法获得系统的二维联合概率密度函数及系统的概率时差图,采用Kapitaniak方法分析系统在不同扰动强度下的随机混沌特性;采用系统响应、庞加莱截面图及最大Lyapunov指数等对系统的随机混沌特性进行验证。本研究对超声速二元机翼在复杂环境下的稳定性、安全性及响应特性等研究具有重要的促进作用。     

针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法

针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.     

基于航迹消除与策略迭代的无人机集群区域目标搜索方法

无人机集群区域搜索在军事领域以及民用领域的搜救、巡逻、监测、环境勘测等方面有着广泛的应用,但如何保证不同场景下无人机集群搜索方法的效率问题依然是个难题。为了更好地解决搜索目标先验信息已知的无障碍区域内多无人机集群搜索航迹规划问题,提高无人机集群搜索效率,本文根据目标区域热度以及传感器探测概率等先验信息,提出了一种基于无人机航迹消除策略的概率计算方法,并在此基础上结合策略迭代算法动态规划无人机航迹,找到单个无人机航迹覆盖率最优策略;进而通过适当组合顺序实现无人机集群区域目标搜索整体覆盖率最优;最后,通过仿真计算验证了算法的有效性。     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

一类对固定目标的集群搜寻对策问题及求解

利用集群搜索对策的理论与方法 ,建立了集群对固定目标的一类搜索对策模型 ,给出了集群的ε -最优搜寻策略 ,并考虑了其在搜索过程中的应用     

航空综合体大区域限时搜索效能

大区域限时搜索是航空综合体执行作战任务时的一个重要阶段,如何有效地进行大区域搜索对飞行员顺利完成作战任务具有重要的作用。对航空综合体在大区域限时搜索条件下的飞行轨迹进行了分析和研究,推导了大区域搜索的最优化数学模型,并建立了限时搜索的效能模型,最后进行了仿真计算,对搜索效能的主要影响因素进行了系统分析。