多旋翼无人机在战术后勤中的应用分析

旋翼无人机技术发展迅猛,在军用领域展现出极强的发展潜力,部分军事强国已将旋翼无人机技术引入后勤,对后勤运输产生了深刻影响。旋翼无人机的技术特点使其更适应恶劣条件下战术后勤任务,是对陆、海、空运输方式的良好补充。旋翼无人机实现快速运输与精准分发平稳换挡接力,给原有的运输、投送、分发后勤运输体系带来一系列新的变化,有助于建设立体化现代后勤。     

无人机群协同电子战攻击的作战优势及挑战

随着信息技术的迅速发展与作战理念的不断演变,使用无人机集群实施电子攻击成为各国研究人员不断探索的新领域。本文首先阐释了电子战、无人机集群等几个基本概念,并对无人机集群作战的相关研究历程进行梳理,随后列举无人机集群协同电子攻击的几个核心技术问题,分析无人机集群协同电子攻击的主要优势与挑战。     

基于离差最大化的对地攻击型无人机作战效能评估

针对传统作战效能评估方法在确定权重系数时的主观随意性较大等问题,提出采用离差最大化方法来评估无人机作战效能。首先建立了攻击型无人机空地作战效能指标的层次结构,然后建立了基于离差最大化的攻击型无人机空地作战效能评估的数学模型,并给出了各分项能力的计算模型,最后以6种无人机空地作战效能评估为例,计算并验证了模型的有效性和合理性。     

基于TOPSIS法和仿真法的反集群无人机装备体系贡献率研究

为开展反集群无人机防空体系论证,分别从体系能力和体系效能的角度,构建了体系能力评估指标体系和体系效能评估指标体系.采用逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法和仿真法对反集群无人机装备的体系作战能...     

基于NSGA-Ⅲ算法的多目标分配方法研究

传统的任务分配算法主要解决特定问题下的单目标优化问题,难以适应真实战场协同打击任务下复杂的态势.为此,考虑无人机协同打击任务中航迹长度、目标打击效果、目标价值收益、武器成本等因素构建无人机任务分配多目标优化模型,并基于非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,N...     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

海洋无人系统跨域协同观测技术进展

无人系统跨域协同观测是海洋观测的发展趋势.对海洋无人系统跨域协同观测这一新兴领域的研究进行了综合评述,并对未来研究进行了展望.首先,介绍了传统海洋组网观测技术,及若干个国内外典型海洋观测网.其次,从空地协同、空海协同等视角,对无人系统跨域协同技术进行分析讨论.然后,简要介绍了海洋观测中的典型应用案例.最后,概括了现阶段...     

海军无人机的特点及作战使用

1991年海湾战火燃起,美国海军立即决定在“威斯康星”号和“密苏里”号战列舰上配属多架无人机。这些无人机果然不负众望,不仅及时准确地侦察到伊拉克的海岸炮阵地位置、迅速将信息传给美军作战指挥中心,而且为战列舰上406毫米巨炮的射击提供了可靠的弹道修正。鉴于无人机在现代海战中的出色表现及日益光明的应用前景,世界各海军强国自20世纪90年代以来纷纷加强对     

国外舰载无人机的发展现状

舰载无人飞机能够克服舰栽直升机和航母载飞机的不足,具有价格不高,技术比较简单,使用的经济性、灵活性、实效性较强,出勤率较高等优点,适宜执行战场侦察监视、目标指示、无线电中继、校正弹着、空中预警和协调指挥,干扰、破坏敌方通讯指挥与雷达系统,以及对重要目标实施空袭等高风险任务。可以预见,在不久的将来,舰载无人飞机必将以其独特的优势,在水面舰艇武器装备中占据重要的地位。     

【专题】无人机系统发展阶段和智能化趋势

本文根据无人机系统的主要技术特征对其发展阶段进行了分析概括,并对其智能化趋势进行了展望。首先,通过分析无人机系统的百余年发展历程和核心特点,将无人机系统的发展划分为萌芽起步阶段、初步发展阶段、崛起发展阶段、蓬勃发展阶段、稳步发展阶段和智能化发展阶段;其次,从主要特征、使命任务、任务载荷、导航系统和控制方式等角度对各个阶段特点进行了多维分析和对比;最后,从单体无人系统智能化（认知智能）、无人集群系统智能化（群体智能）和有人-无人系统智能化（混合智能）三个方面分析了无人机系统发展的智能化趋势。希冀这种从具体技术特征的角度来划分无人机系统发展阶段的方法对厘清无人机系统发展历程和趋势具有一定借鉴意义。