反辐射无人机在电子战中的应用及其效能分析

简要讨论了反辐射无人机系统的组成和两种典型的反辐射无人机,指出了其在电子战中的应用。并针对某型反辐射无人机的系统能力,即命中概率和毁伤概率进行了理论分析和计算。     

基于A*算法的无人机地面目标跟踪

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法。为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁。在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用目标的实时信息和改进后的A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的。仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪。     

舰载无人机干扰反舰导弹最优空间配置

针对舰载有源干扰在反导防御中存在的不足,以舰载无人机干扰敌反舰导弹的基本态势分析为基础,建立了舰载无人机最小有效干扰距离计算模型。针对反舰导弹跟踪辐射源的情况,以反舰导弹进入烧穿距离后不能再次捕捉目标为前提,建立干扰具备"跟杂"能力反舰导弹的舰载无人机阵位配置模型,为水面舰艇编队对空防御增加了新手段。     

基于DEM的无人机炸点偏差测量模型

为了保证射击的精度和缩短作战反应时间,舰炮对远程岸上目标实施攻击时需要实时获取炸点相对于目标的偏差情况。目前我军现有的观察校射无人机所采取的炸点偏差模型在地形复杂地区存在较大的原理误差,为解决这一问题,提出了基于数字高程模型(DEM)的无人机炸点偏差模型,经误差仿真,复杂地形条件下该模型偏差测量精度和测量实时性都满足要求。     

无人机虚拟维修训练系统及其HLA设计

以某型无人机虚拟维修训练系统的设计为实例,采用Creator对联邦实体建模,结合动态视景仿真软件Vega Prim e进行环境与目标的驱动,基于高层体系结构HLA对系统的分布式网络互联进行仿真设计,无人机虚拟维修训练系统有效地改善了目前无人机结合实装进行操作训练的局限性。     

舰载无人机光电载荷对岸射击观测最佳收容面积模型

摘 要：基于对舰炮对岸射击时弹着在斜面上的散布、射击诸元误差和射击误差的分析与建模,建立了舰载无人机光电载荷对岸射击观测最小需求收容面积和最佳收容面积的计算模型。通过对该模型的求解,可以确定出满足最佳收容面积的对岸射击观测参数,为舰载无人机光电载荷实用对岸射击观测参数的确定奠定了基础。     

舰载无人机光电载荷对岸射击观测与决策分析

基于舰载无人机光电载荷工作原理和岸上目标环境特点,提出了对岸射击观测的观测角、纵向坡度和横向坡度的概念,建立了纵、横向坡度和对岸收容面积计算模型;基于对光电载荷对岸收容面积的仿真,给出了对岸纵、横向收容畸变率的定义,构建了相应的计算模型;提炼出了影响对岸收容畸变率的四个因素,针对这四个因素之间的非线性关系,采用探索性分析方法,给出了针对不同的视场角、平均坡度和视轴俯角下对应的满足纵、横向畸变要求的观测角范围,供作战和训练时查用。     

无人机集群反制技术剖析

无人机集群作战具有作战效能高、战场生存能力强、效费比极高的巨大优势,将给传统防空系统带来巨大挑战。现有反无人机集群技术大多来源于反无人机技术,但反平台与反集群存在显著差异,必须针对无人机集群自身技战术特点,加强对精确/高效/低成本的集群反制技术研究。因此,本文以剖析无人机集群反制技术的可行性为出发点,首先,从反无人机集群作战视角,将无人机集群划分为无自主时空协同型(Ⅰ类)、半自主编组协同型(Ⅱ类)、全自主任务协同型(Ⅲ类)三种类型,明确Ⅱ类无人机集群为主要反制对象;其次,深入分析无人机集群的技术弱点与战术劣势,以此作为无人机集群反制技术可行性的关键切入点;最后,梳理出七大类有效的无人机集群反制技术,并对其可行性进行分析,以期为未来无人机集群反制技术发展方向提供参考。     

美军无人机蜂群作战研究动态及应对策略

无人机蜂群是以智能化无人控制技术和网络信息系统为支撑的集群式无人作战武器装备,这种新型武器装备势必将成为改变未来战争规则的重要推手。美军作为无人机蜂群作战研究的领跑者,掌握了解其发展动态,学习其相关有益经验做法,参考借鉴其理论体系和关键技术,对于军队打赢未来智能化战争具有重要现实意义。本文通过梳理与总结美军在无人机蜂群作战研究方面所进行的开创性工作,厘清无人机蜂群作战发展的脉络,重点对无人机蜂群作战的产生背景、基本概念以及发展现状进行了探讨,结合课题组在无人集群作战领域的研究基础,分析了6个方面制约无人机蜂群发展的难点问题,探讨了应对无人机蜂群作战的可鉴之策,希冀能够为军队未来构建蜂群作战体系和建设相关能力提供理论指导和技术依据。     

An extensible modeling framework for dynamic reassignment and rerouting in cooperative airborne operations

Unmanned aerial vehicles (UAVs), increasingly vital to the success of military operations, operate in a complex and dynamic environment, sometimes in concert with manned aircraft. We present an extensible modeling framework for the solution to the dynamic resource management (DRM) problem, where airborne resources must be reassigned to time‐sensitive tasks in response to changes in battlespace conditions. The DRM problem is characterized by diverse tasks with time windows, heterogeneous resources with fuel‐ and payload‐capacity limitations, and multiple competing objectives. We propose an integer linear programing formulation for this problem, where mathematical feasibility is guaranteed. Although motivated by airborne military operations, the proposed general modeling framework is applicable to a wide array of settings, such as disaster relief operations. Additionally, land‐ or water‐based operations may be modeled within this framework, as well as any combination of manned and unmanned vehicles. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010