激光末制导炮弹射表基本诸元计算方法

激光末制导炮弹射表基本诸元计算方法是射表编拟领域中的一个新课题,由于无法采用过去普通无控弹的计算方法,必须研究新的方法。研究过程中发现两个问题,一是研究初期确立的基本诸元计算方法不能满足有效攻击区战技指标,直接降低命中率。二是基本诸元解算速度太慢,严重影响射表计算速度。针对这两个问题给出了解决方法,使射表精度得到保证,并极大地提升了射表计算速度,使得高价值制导弹药射表编拟方法研究实现了突破,也使射表弹道模型推广应用到作战或训练射击诸元的实时解算成为可能。     

亚太新局势下美军两栖攻击舰队发展趋势研究

受美国亚太战略的影响,两栖攻击舰队逐步成为美军海外作战力量重要组成部分,其发展建设水平将对未来美军海外战略重心产生深远影响。本文以亚太新局势为背景,以美军两栖攻击舰队作为研究对象,基于美国防部对亚太地区未来军事部署和谋划的构想,对两栖攻击舰队部署情况、主要任务和发展趋势进行分析研究,可以预见,在未来十到十五年内,两栖攻击舰队将成为美国强势介入亚太的主要力量。     

对装备可计量性的思考

本文在提出可计量性的定义与对可计量性理解的基础上,梳理了可计量性与装备"五性"的关系,分析了可计量性研究对计量保障的作用,以及可计量性在武器装备全系统全寿命周期中的作用,并对如何开展在研和现役武器装备的可计量性研究提供了思路。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

复杂军事网络的鲁棒性分析

分析了复杂军事网络具有BA复杂网络模型的特性,通过基于MATLAB语言对BA复杂网络模型的仿真,发现了网络中最大簇大小和簇参数对于不同攻击类型的变化规律,分析结论是辨认和停止基于局部拓扑信息的选择性攻击,可有效防护对于复杂军事网络的分布式攻击。     

基于攻击区匹配的机载雷达作战效能评估方法

复杂电子对抗环境下机载雷达作战应用的不确定性,对其进行作战效能评估存在很大困难。提出一种基于攻击区匹配的机载雷达作战效能评估方法,该方法以无干扰条件下雷达对目标参数的测量值进行解算得到的火控攻击区为基准,计算相同作战态势下在干扰环境中我机机载雷达测得的受干扰参数解算得到的火控攻击区落在基准攻击区内的概率,以此攻击区匹配率作为评估准则对机载雷达的作战效能进行评估。通过实例仿真说明该方法能对机载雷达在体系对抗环境中的作战效能进行有效评估。     

兰州读者张程设计的“旅太”Ⅱ级多功能驱逐舰

旅太Ⅱ级多功能驱逐舰由旅太级直升机驱逐舰发展而来,使命改变为:反潜、反舰、防空、对陆攻击、武力威慑和人道主义救援。为了更好地利用舰体空间和提高适航性,增加了武器装备并对舰体进行了一些改进。