利用传感器阵输出进行多目标角度跟踪

我们研究利用传感器阵输出进行跟踪多个目标的信号到达方位问题。为了估计与不同对象直接相关的角度,避免使用数据相关方法而开发了这种算法。仿真结果表明,所提供的方法在实际中工作良好。     

神经网络和仿真:应用建模

人工神经网络以引起人们兴趣的方式仿真生物过程。近年来,根据神经生理学和动物行为研究所形成的想法已成为可实现的。能迅速实行大规模并行和分布式处理的计算机的出现已允许综合和试验来自不同领域的想法。由此产生的用软件和/或硬件仿真的神经网络为各学科的仿真者提供了一个适应性强的鲁棒的建模工具。     

神经网络模型对传感器数据融合的应用

本文描述科霍内(Kohonen)特征映射神经网络模型对于战术和传感器数据融合的应用。用来自现代海军环境的例子评述由数据融合提出的问题。强调了用于海军作战自动监视和支持的目标和任务识别。作为基于神经网络的系统的可应用领域评述了科霍内特征映射模型,研究了它在实际应用中的限制,讨论了如何解决这些问题。描述了使用科霍内特征映射作为基本单元的两个不同的模块化神经网络体系结构和它们应用于数据融合的比较。     

定向能武器的可行性与有效性

多年来,物理学家们已经知道,带电的或中性的基本粒于的准直束,或相干的单色光的准直束,都能潜在的携带破坏性能量,在一定的条件下,能把几百或上千公里远距离处的一块金属烧穿或碎裂。最近,研究利用粒子和激光光束这些特性组成一个新型武器系统的想法,已经受到普遍的重视。 潜在的采用高能激光武器或粒子束武器作为未来武器系统的杀伤机理,提出了许多作战和政策上的问题。例如:     

MX—战略威慑的新篇章

洲际弹道导弹(ICBM)已为军界和公众所熟知。可是我们有时会忘记,仅仅是在20年前才发射了第一颗试验性洲际弹道导弹。美国洲际弹道导弹的研制开始较晚,直到1955年我们才开始研制第一代洲际弹道导弹(后来被称为“宇宙神”)。此后不久,苏联塔斯社洋洋得意地宣布,1957年8月苏联发射了世界上第一颗洲际弹道导弹。这进一步激发了美国对洲际弹道导弹的兴趣。同年12月,美国发     

1976至1980年苏联国防经费的计划增长

作者T·L·威廉是一位关于苏联军事和经济事务的专家。他是华盛顿大学的毕业生,曾在哥伦比亚大学作毕业设计。他1951年至1964年在中央情报局,1964年至1972年在史坦费德研究院工作,后来到几家联合公司和私营企业当顾问。 简 述 苏联的国防经费,是一个有疑问的和争论的问题。即使中央情报局近来使它的估算数增加了一倍,新的估算,在苏联国防费用的数值和增长率上,仍然是没有充分反映实情。然而,苏联现时的经费和将来计划的适当的近似值,可以从日常所公布的数据中推导出来。计划的增长,可以从国民收入分配的数据和采购计划的支出额这两方面进行估算。实际费用的     

雷达抗干扰技术

反雷达的电子干扰技术（ECM）的使用,必然迫使雷达采用相应的抗干扰措施（ECCM）。近几十年来,抗干扰技术已经得到发展,其中许多抗干扰技术已在公开的文献中发表。令人遗憾的是,这个专题最近还没有综述文章。本文解释了抗干扰技术和电子战（EW）的各个环节,描述了这些环节之间的相互关系。作为讨论抗干扰技术的一个引子,本文也叙述了电子战各个环节的主要作用。抗干扰技术是分两种类型来叙述的,即电子类和操作运用类。电子类抗干扰技术是在诸如发射机、天线、接收机/信号处理和系统这些题目下介绍的。本文列举了雷达的每一个部分的典型抗干扰技术。 在“干扰-抗干扰”对抗模式中,本文给出了针对典型干扰的一些抗干扰措施。扼要地评价了抗干扰技术的效果,给出了包括有大约150种抗干扰技术的文献目录。     

如何计算伊拉克战争的代价？

历史告诉我们,军事上的胜利,并不等于达到了政治上的目的。伊拉克战争就是这样。战争给伊拉克造成了巨大的损失,美国自身也是代价惨重,世界为之付出的代价则难以估量。     

Noise and vibration measurements in a Viking military vehicle

Noise and whole-body vibration measurements were made in a Viking military vehicle to determine the variation that should be expected during repeat measures, the effect of speed (up to 60 km/h in 5 km/h increments), and during travel over different types of terrain (comprising concrete road, gravel track and rough cross-country). Measurements were made at various crew positions (including the driver and commander) in both the front and the rear cabs in the vehicles. Three translational axes of vibration were measured in each seat. Two speeds were investigated over road (35 km/h and 55–60 km/h) and gravel (20 km/h and 35 km/h) surfaces. The effect of varying speed of the vehicle on the measured noise and vibration magnitudes was also investigated. The highest sound pressure level (L_Aeq) of 104 dB(A) was measured at the commander’s standing position during travel over concrete road at 55 km/h. Higher noise levels occurred for a standing commander compared with when sitting on the seat. A maximum single axis frequency-weighted vibration magnitude of 1.0 m/s² r.m.s. was measured on the driver’s seat during travel over track at 35 km/h. Higher vibration magnitudes occurred during travel over track compared with travel over road. Both noise and vibration exposure of crew within the Viking vehicle increased with increasing speed of the vehicle.