俄美较力又辟“战场”

新年伊始,正当奥巴马政府欲将“反恐”重点从伊拉克转至阿富汗时,却传来了吉尔吉斯斯坦要关闭马纳斯空军基地、俄白将建统一防空系统和独联体集体安全条约组织六国建快速反应部队等消息。     

军地联动“攥指成拳”——河北某预备役师构建军地互联互通网络指挥系统

日前,一场军地应急事件联合处置演练在河北某预备役师展开,在情况研究室的值班参谋王鹏,轻点鼠标,用态势综合处理系统整理好一线动态综合情况,通过专线瞬间传递到驻地公安、武警、消防等地方部门,并协调5个部门统一行动,不到20分钟,300余人、50余台大型机械、300余件(套)消防器材全部集结完毕,立即赶赴石     

美军“密码”型无人机

无人机有不同的叫法,如无人机、遥控飞行器、靶机、航模等,统称为无人机。无人机的用途 无人机的用途越来越广泛,既可以军用、也可以民用。在军事上除用作靶机之外,其广泛的应用是战场侦察监视、边境巡逻、目标搜索、定位跟踪与识别、反雷达、反坦克、直接攻击或目标激光指示与校射、电子侦察干扰和诱饵、通信中继、战术气象观测、核爆取样、伪装检查以及战斗损伤评估等;在民用上可用于农林调查、土地管理、城市规划、森林防火、大气海洋研究以及缉毒、交通监视等治安执法活动。     

对战区信息动员建设的思考

当前,世界军事革命正迅猛发展,随着信息技术在军事领域的广泛运用,战争形态日益向信息化方向发展。而与战争发展过程相适应的战争动员,也正朝着以信息动员为主的转变。信息动员已逐步成为战争动员的核心。近些年来,虽然军用信息系统发展较快,但与军事斗争准备的要求还有较大差距。如何充分利用战区民用信息资源,建立军地结合的动员机制,实现“市场”向“战场”的转     

外军伪装的创新发展

在信息化条件下的高技术局部战争中,通过信息对抗夺取制信息权如同以往争夺制空权、制海权一样,成为现代战场争夺的焦点,而侦察监视与伪装欺骗日益成为信息对抗的重要形式。因此,世界各国十分重视侦察监视与军事伪装技术的互动发展,积极探索伪装的新途径和新技术,力求通过伪装达到隐蔽自己、欺骗敌人,提高部队和武器装备战场生存能力的目的。一、创新理念,提升伪装战略层次和联合属性要实现伪装的创新发展,首先需要更新观念。科索沃战争后,欧美国家及时总结南联盟在伪装方面的成功经验,率先更新观念,将伪装技术的发展与目标特性研究结合起来…     

武装直升机王国写真

随着现代战争对抗手段的发展,军用武装直升机的作战环境日益严酷,增强隐蔽性,提高攻击力、电了干扰能力、机动能力就已成为未来直升机王国提高自身生存力追求的目标。未来武装直升机必须采用集通用模块、人工智能、数据融合、高速数据总线等先进技术于一体的新一代航空电子综合系统。这样,在未来数字化战场上,军用直升机将具备很强的信息战能力,即可自身直接侦察、探测和获取近实时的战场信息,也可综合使用之,以最大限度地提高作战能力。不仅能对地面目标实施低空或超低空攻击,而且可与敌直升机或固定翼飞机相对抗。如 ＡＨ—６４…     

战场火力势算法及在地面战斗辅助决策中的应用

采用战术兵棋的相关理念,提出了基于地形的战场火力势算法,用于定量表现战场中火力体系的强弱分布态势,辅助指挥员进行决策,提高指挥谋略和作战计算能力。战场火力势是对整个战场作战体系火力强度的量化表示,提出了应用于地面战斗辅助决策中的战场火力势算法流程和对战斗力指数公式中地形系数的改进方法。最后通过一个简单案例来说明如何运用战场火力势算法来支持战术指挥员进行决策。     

复杂战场环境下的防空反导光学成像制导技术

光学成像制导技术是提升精确制导武器防空反导能力的核心技术之一,对提高复杂战场环境下精确制导武器的防空反导能力具有十分重要的作用。针对复杂战场环境下防空反导的需求,首先深入分析了各种复杂战场环境要素给光学成像制导武器带来的挑战,然后对未来光学成像制导技术发展趋势进行预测,最后结合我国光学成像制导技术发展现状,介绍了未来几年间需重点探索的几种新型光学成像制导技术。     

59式坦克的战斗恢复力

本文提出了一个新的武器装备特性——战斗恢复力.它是武器装备的设计属性之二.它主要研究在战场上,对战损武器装各,如何在人力、物力缺乏以及时间紧急的情况下,能够采取一切可以采用的手段,迅速恢复其战斗功能.战斗恢复力就是指战场损伤评估与修复水平(Battlefield Damage Assesment and Repair,简称 BDAR).本文对59式主战坦克的战斗恢复力进行了研究,并提出了一些意见和看法.     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。