交叉眼干扰技术及干扰效果仿真分析

随着雷达技术的高速发展,针对雷达的干扰技术也层出不穷,交叉眼干扰是其中的一种新型干扰技术,能有效干扰雷达角度测量.对交叉眼干扰技术的原理以及影响其使用效果的主要因素进行了详细的阐述,并结合实际应用场景对该技术的使用效果进行了仿真研究,通过对仿真结果的分析,归纳出有效使用交叉眼干扰技术及提升其使用效果的方法.     

光纤通信技术的发展及其军事应用

光纤作为一种传输媒质,与传统的铜电缆相比具有一系列明显的优点,因此,自光纤诞生以来,光纤技术由于它的超大容量传输信息的能力,使得光纤首先在通信方面得以运用,为社会科技进步和信息化铺设了"高速公路".正因为光纤的一系列优点,使得它不仅在电信等民用领域取得了飞速的发展,而且因其抗电磁干扰、保密性好、抗核辐射等能力,以及重量轻、尺寸小等优点,得到了各发达国家政府和军方的重视与青睐.     

仿复眼式信息交互技术

介绍了某红外探测系统的工作原理和基本构成,在战场中各种光电干扰严重的情况下,为准确可靠地排除敌方的假目标和干扰目标,提取弱小目标,使用TMS320F2812 DSP模仿复眼中央视觉区与边缘视觉区的信息交互功能,建立大范围凝视搜索系统与精确跟踪系统以及不同波段的各精确跟踪系统的信息交互网络,达到大范围搜索,高精度跟踪的效果.试验证明,该方法切实可行,有效提高了光电对抗能力,降低了系统虚警率.     

基于强化学习的一对多雷达干扰资源分配策略研究

针对干扰机一对多情形下的干扰突防问题,提出了一种基于强化学习的一对多干扰情形下的干扰资源分配方法,引入干扰辐射能量比和突防距离比作为评价指标,并对DQN(deep Q network)和Dueling-DQN算法引入动态调整的奖励值以增强算法的收敛能力。结合一对多干扰突防场景,对两种算法进行了验证,实验结果验证了两种算法的可行性及差异性,实现了对于干扰资源在干扰功率、时长、干扰样式及干扰雷达选取的资源分配能力,满足了一对多情形下的干扰资源实时、动态的分配需求。     

亚跨声速大攻角条件下细长体外形侧向喷流气动干扰研究

针对姿控喷流在亚跨声速段的气动干扰效应问题,对细长体在侧向喷流发动机工作时迎风背风面的气动干扰情况进行了计算研究。研究结果表明：迎风面喷流时气动干扰较为复杂,干扰效果变化较为剧烈,喷口下游物面上的低压区和更低压力区在减小法向力的同时产生了抬头力矩;在中小攻角下,法向力和俯仰力矩的干扰特性有相反的变化趋势;较大攻角下迎风面的侧向喷流仍然保持了一定的俯仰力矩操纵能力。迎风面喷管工作时干扰效果变化较为剧烈,背风面喷管工作时干扰效果较为平稳,跨声速条件下的喷流干扰作用比亚声速下更强烈。     

细长体高速风洞超大攻角支撑干扰数值分析

为改进试验技术、提高超大攻角下试验数据精准度,开展模型支撑干扰影响分析,针对细长体在高速风洞超大攻角试验中遇到的支撑干扰问题,采用数值模拟方法对侧撑和分段式支撑（尾撑/背撑）方案在亚、跨声速下的干扰进行了分析。数值模拟结果表明：整体而言,分段式支撑的干扰量较小,进行静态测力试验应尽量选用分段式支撑方案;侧支杆由于横穿流场,其引起的激波、膨胀波会显著改变模型的压力分布,在选用侧撑方案开展0°～180°连续动态试验时,需要开展流场干扰分析,并结合数值手段进行支撑干扰修正。     

烟幕干扰技术综述

现代战争中,面对我国重要经济目标数量多、防护力量和资源有限的现状,选择各种高效费比的防护措施才能适应我国国情。烟幕正是一种成本低、效果明显、操作简单的干扰手段。阐述了烟幕的产生、干扰原理,重点介绍了各波段的烟幕干扰材料、常用的烟幕器材及烟幕的具体应用,对重要经济目标防护工作的实际操作具有一定借鉴意义。     

雷达组网系统抗压制干扰部署优化算法研究

针对雷达组网系统抗压制干扰部署优化问题,讨论了雷达及其组网系统的残剩可探测区动态定量评估模型,定义了雷达及其组网系统的探测能力下降指数、雷达装备利用率及其抗干扰效能指数,给出了一套完整的组网系统抗压制干扰综合效能动态定量评估模型、优化布站决策模型及相应的实用算法。3部雷达组网的仿真试验证明了其有效性。     

舰艇对反舰导弹质心干扰效果模型研究

末制导雷达搜索区域的扩大和各种抗无源干扰措施的实施,使舰艇利用箔条云干扰来袭反舰导弹变得更为困难。在末制导雷达捕捉跟踪原理的基础上,建立了舰艇对反舰导弹质心干扰的效果模型,该模型能较精确地反映导弹、反射中心和舰艇位置的动态关系,能根据导弹的距离、导弹来袭方向、风速、风向、干扰弹投放距离、方位判断干扰的效果。仿真显示该模型能较真实地反映各因素对干扰结果的影响。     

ADS-B安全问题研究综述

ADS-B作为下一代航空运输系统的核心正在成为雷达的替代品,它要求飞机定期广播其精确的地理位置,从而提高飞机的安全性。但ADS-B协议缺乏安全机制,使得ADS-B信号在传输过程中容易受到网络攻击,易造成信号干扰或缺失,严重威胁航空安全。综述了ADS-B国内外发展情况,在总结ADS-B存在的安全问题基础上分别分析了ADS-B传输过程、ADS-B硬件和软件、ADS-B数据3个维度,指出在人工智能技术领域,尤其是机器学习中的深度学习方法是该问题的解决途径之一。