海洋能驱动航行器的能源最优航迹规划研究

无人水面航行器在航行过程中受到尺寸限制,只能携带有限的能源,而海洋中蕴含大量的能源,如果无人水面航行器在航行过程中能利用广泛分布的海洋能源,那么其续航能力将会显著提升.研究一种海洋能驱动航行器的能源最优航迹规划方法,使海洋能驱动航行器在航行过程中尽可能少地消耗能源,并尽可能多地利用海洋能.首先,选取我国南海部分海域作为...     

无人机的电子战运用及对未来电子战的影响

在“零伤亡”作战思想的指引下,随着计算机、人工智能等技术的日臻成熟,无人机的发展风起云涌。近年来,无人机在战术运用方面更是突破了传统的侦察领域,逐步涉足攻击甚至电子攻击等领域。通过回顾无人机在近代历次军事冲突中的运用,分析无人机运用于电子战的优势,探讨无人机在电子战中的运用及可能的运用情况,最后指出无人机运用于电子战后对未来电子战的影响。     

Drone Strikes and Grand Strategy: Toward a Political Understanding of the Uses of Unmanned Aerial Vehicle Attacks in US Security Policy

This article analyzes the political utility of US drone strikes theoretically and deductively. Placing strikes within the context of the theorized political functions of force and considering how they fit into two grand strategies, restraint and selective engagement, I argue that these strikes buy the United States relatively little in the way of political effects assuring its own security because the terrorism threat they are intended to combat is a limited one within the skein of US global interests. Furthermore, their contribution to counter-terrorism efforts is likely to diminish with the adoption of armed drones by non-state actors. Drone strikes can, however, provide leverage over recalcitrant US client states while reassuring liberal partners and giving them some leverage over US choices. In addition, within the counter-terrorism sphere, drone strikes are less likely to inflame popular opinion than are alternative uses of force. This analysis contributes to an increasingly rigorous examination of the strikes’ role in US foreign and security policy.     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

一种无人地面车的轨迹跟踪控制方法

针对无人地面车辆经典轨迹跟踪控制方法的不足,提出了一种基于无人地面车辆运动学模型的轨迹跟踪控制算法。在算法中引入了位姿的纵坐标误差,以加快跟踪的逼近速度,并利用人工驾驶的思想,采用了一种位一姿交替控制的方法,使路径跟踪既准确又快速。仿真结果表明：该方法是有效的,且可使无人地面车具有更好的跟踪性能。     

无人系统路线图自主性分析

在第三次抵消战略的驱动下,受军费预算不断削减、内部成本日益增长的影响,为遏制中俄等国日益崛起的军事力量,谋求和维持未来军事优势,美军只能将目光聚焦于创新作战概念,发展以无人系统为代表的更具成本效益和作战威力的武器装备。随着人工智能和机器学习技术的进步,无人系统的自主能力得到了大幅提高,未来将可能根据任务需要,实现从远程控制、自动化系统到近乎完全自主。本文认为,美国国防部除将加快发展人工智能和机器学习技术,聚焦于自主系统带来的作战效率和效能的提高,持续评估自主系统以提升作战人员的信任水平之外,也正加紧制定相关的政策法规,以确保自主系统的研发更加规范有序。     

无人车用智能导航技术国际态势分析

根据无人车用智能导航技术相关的研究与综述论文、专利发表情况,对该专业技术领域进行总体分析.选取1990—2020年的数据,针对论文发表情况,主要对其发展趋势、国家/地区分布、机构分布、出版物分布、高被引论文、被引频次和研究主题进行深入分析;针对专利申请现状,主要对专利申请时间、国家/地区分布、专利权人、专利研发技术热点...     

自主水下航行器的研究现状与挑战

自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)无论在民用还是军事方面都有广泛的应用,具有潜在的教育、科学和军事价值。简要的介绍了自主水下航行器的国内外的发展概况,讨论了自主水下航行未来发展所存在的技术问题,并探讨了自主水下航行器的未来发展趋势。最后,就我国应采取的对策与措施提出了建议。     

基于边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化研究

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题，基于边界交叉法和伪谱法提出了其多目标轨迹优化方法。首先，分析了高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点，提出了多目标轨迹优化问题。然后，采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题，利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中，将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值。利用上述方法求解了最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题，仿真结果表明：本文方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿，可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。     

军用无人机技术智能化发展及应用

军用无人机作为收集战场信息和军事打击的新兴手段和工具,以其机动灵活、战场生存能力强等独特优势,能够方便快速地获取战场态势,极大地弥补了传统作战方式和侦查手段的短板和不足。智能无人系统的发展可能会引领军事领域的重大变革甚至改变战争形态。文章介绍了无人机技术在军事领域中的发展和应用现状,并从飞行控制、火控系统、任务规划以及无人机集群等方面浅析了军用无人机技术智能化发展方向。