俄罗斯应对导航战举措

卫星导航系统作为重要的战场传感器,已经成为现代战争不可或缺的重要组成部分,围绕卫星导航系统的攻防博弈由此兴起。针对美国首先提出的导航战概念,俄罗斯为进一步提升导航战作战实力,有针对性地采取了应对举措。文章介绍了导航战概念及相关作战案例,具体分析了俄罗斯应对导航战威胁的主要举措,并结合美俄围绕导航战开展的攻防博弈,得出掌握现代战争制导航权的改进方向。     

基于体单元与测点间磁场映射关系的舰艇感应磁场测量方法

针对数值计算方法精度难以保证、双航向及两地测量法难以实施、地磁模拟法测量精度与所模拟的地磁场均匀度高度相关等问题,提出了一种基于体单元与测点间磁场映射关系的舰艇感应磁场测量方法。该方法利用消磁站已有的地磁补偿线圈产生磁场来对船体进行磁化,且不需要线圈产生的磁场在舰艇所占区域内均匀,因而大大降低了在单一航向上准确测量舰艇感应磁场的难度。仿真分析和实验室实验的结果均表明:该方法测量精度高、测量步骤简单、易于工程实现。     

新体制导航信号下I/Q幅相不一致对接收机测距零值的影响分析

随着现代化导航信号带宽的增大,由于可以大幅降低采样率,复信号采样的优势日趋明显。由于存在I/Q幅相误差,复信号采样对导航接收机伪距测量造成了一定影响。改进了信道非理想与I/Q幅相误差共同影响BPSK/QPSK信号零值测量的分析模型;在该模型基础上,推导得到了任意I/Q误差和信道非理想特性影响BOC信号伪距零值的模型;探讨了二者在频域抗干扰应用场景下引起的零值变化;理论分析与软件接收机仿真结果高度吻合,误差在1.5×10^-4码片内,证明了分析模型的精确性。该分析方法可用于对高性能导航接收机信道特性进行事先约束及筛选,以确保干扰场景下的零值变化满足要求。     

基于地磁测姿的误差建模及仿真分析

在某型制导弹药的弹道修正过程中,地磁信号是解算滚转姿态的重要信息。针对地磁传感器数据精度不足的问题,建立了系统的地磁误差模型。提出了利用BLMS算法处理实验过程大量的测量数据,并对转台振动及环境干扰形成的随机噪声进行滤波,利用参数补偿法对磁干扰进行处理。仿真结果表明,输出信号能够快速、完整地逼近真实地磁信号。该方法能够更加有效处理实验中的采集数据,提高数据处理的精度和收敛速度。     

现代战争的“力量倍增器”——卫星导航定位系统

众所周知,战略巡航导弹和弹道导弹等精确制导武器已经越来越依赖卫星定位的导航,而当今世界国防和民用导航主要依靠两个相互独立的卫星导航定位系统(GPS)。一个是美国开发的NAVSTAR,由24颗卫星组成的导航星座已于1993年建成。另一个是俄罗斯建立的GLONASS,由24领导航卫星在离地19100千米高的三个近地     

潜艇突破单舰巡逻的辅助决策模块研究

本文首先分析了潜艇突破单艘水面舰艇巡逻线的方法 ,并在此基础上探讨了在潜艇指控系统和相应模拟器中实现辅助决策的思路     

基于深度强化学习和导航向量场的卫星规避拦截算法

针对在轨卫星规避拦截问题,提出了一种新的基于强化学习和三维李雅普诺夫导航向量场（3D-LGV）算法。首先,采用3D-LGV产生收敛于椭圆轨道的趋近律,保证规避拦截后能再次入轨。其次,针对拦截卫星利用扰动流体动态系统算法（IFDS）产生扰动流场,利用该扰动流场对导航向量场产生的趋近律进行修正,从而保证卫星能有效地规避拦截。由于IFDS算法中扰动流场大小和方向主要受其中反应系数和方向系数的影响,采用近端策略优化深度强化学习算法作为决策层输出反应系数和方向系数,用于指导卫星在不同场景下提供合适的对导航向量场的修正。最后,通过将IFDS算法修正后的趋近律作为卫星的最终运动方向,实现了整个规避过程。在构建的不同场景下进行了对比实验,结果表明,相较于滚动时域优化算法（RHC）、人工势场算法（APF）和传统IFDS算法,基于强化学习的算法决策时间更短、规避效果更好,在不同场景下均能实现有效规避。同时,对该算法进行蒙特卡洛仿真,统计结果显示卫星规避成功率高达98%。因此,此研究对智能方法在卫星规避拦截领域的应用具有一定价值。     

通道失配对GNSS阵列抗干扰性能的影响分析

卫星导航接收机极易受到电磁干扰的影响,基于阵列接收机的空时(频)抗干扰技术被证明是目前最有效的抗干扰手段。在工程实现时,阵列通道存在通道失配,本文以统计性能的评估方法评估了通道失配对阵列抗干扰性能的影响。研究结果表明,通道间群时延偏差和幅度失配是导致阵列抗干扰性能下降的主要因素,前者可通过增加空时滤波器阶数来消除影响,而后者对空时滤波器阶数不敏感,需要进行必要的校正。     

基于矢量分配的组合导航容错联邦滤波算法

针对高动态环境下飞行器组合导航系统因不确定故障导致导航精度下降的问题,提出了一种基于矢量信息分配的容错联邦滤波算法。设计矢量形式的故障检测函数,对各观测量进行单独的故障程度划分,克服了将故障子系统所有观测量同时隔离的缺陷;根据观测量是否异常,重构时变量测噪声矩阵和信息分配矢量系数,对子滤波器的状态变量进行信息分配,在隔离故障子系统异常观测量的同时,最大限度地利用正确观测信息。仿真结果表明,采用该算法能够充分发挥各导航子系统的优势,极大提高了导航子系统信息利用率,具有较高的精确性和容错性。