地空导弹部队集火射击模型

集火射击是地空导弹部队战术单位组织火力运用的一种重要方法,但是目前其组织实施主要依靠手工操作,比较复杂、耗时.对集火射击组织实施过程进行了深入分析,针对集火目标与火力单元的确定、集火射击诸元计算问题,建立了相关数学模型,实现了集火射击的自动化处理.通过在具体实例中的应用表明,该模型可信度高、实用性强,并且易于实现.     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

基于“墨子”的空中拦截任务程序二次开发与仿真

现有墨子联合作战推演系统中的空中拦截任务规划程序不具备针对性拦截功能,无法满足实际需求,而手动指控较为繁琐,降低了仿真的可重复性。使用LUA脚本和事件机制,二次开发了一种空中拦截任务规划程序,细化并增强了指控功能,通过阶段性控制事件的关联,解决了探测信息的同步和实时分析。经仿真验证：该程序能够有针对性地、精准、自动地组织多个基地中的多种战斗机执行空中拦截任务,且能够在战斗机从接到任务到升空阶段调整作战任务。有效地减少了人为误差对仿真结果的影响,提高了仿真的可重复性和可信度,且对解决同类调派管理问题和军事人工智能的开发具有指导意义。     

固定式超近程防护系统优化设计及统计分析

为了提高固定式超近程防护系统的拦截效率,进一步优化攻击单元的分布参数,将分布方案的分布参数5个射角和35个射向作为自变量,以拦截概率作为因变量,将已有的32种方案的分布方案及统计模拟所得的拦截概率作为样本值,运用SPSS软件进行多元线性回归分析,通过不断筛去显著性比较差的变量,最终得到比较满意、显著性比较强的多元线性回归方程,该方程的建立为进一步优化分布方案的参数提供了理论依据,也为建立进一步优化模型提供了理论基础.     

浅谈汽车炸弹的特点和防范手段

简述了汽车炸弹的特点及其实施战术,提出防范汽车炸弹的几种方法。一是研究爆炸物探测原理,配备先进的爆炸物探测装备;二是部署拦截装置;三是通过各种工程措施加强对重要目标的防护。     

带末端机动的导弹再入段拦截问题研究

针对带末端具机动的导弹再入段特点,运用空气动力学理论探索导弹再入段拦截问题.首先通过分析,得到来袭导弹弹道轨迹.其次,根据来袭导弹的不同特点,分别设计了含滑动平均的比例导引律迭代算法和变比例导引律迭代算法,得到了在不同算法下的拦截仿真模型.使用Matlab进行模拟仿真研究,与传统比例算法下的拦截效果相比较,该算法不仅在末端不机动条件下,而且在末端带机动甚至复杂机动时,能够更精确地拦截目标,较好地满足了防御作战中的导弹拦截需求.     

美“拉梅奇”号驱逐舰完成对朝鲜的弹道导弹监视任务

据报道,美国海军只有18艘舰船具备弹道导弹拦截能力。4月上旬18艘中至少有一艘部署在太平洋海域,监视朝鲜是否发射了弹道导弹。刚执行这次部署任务的“拉梅奇”号驱逐舰（DDG61）,已经返回诺福克母港,结束了它首次执行的弹道导弹监视任务。     

反导拦截技术手段一瞥

美国导弹防御局2月12日宣布,其"机载大功率激光武器"于11日在加利福尼亚州中部的穆谷点海军航空兵基地内进行试验,并准确击中一枚弹道导弹。据悉,这是美军"定向能"激光武器首次完成导弹拦截试验。美国导弹防御局指出,"定向能"激光反导武器系统测试成功,表明美军有能力同时打击多个敌方发射的弹道导弹。恰在一个月之前,中国陆基中段反导拦截试验也取得成功。印度也宣布将于3月10日至15日实施第4次反导试验。一时间,反导成为国际军事领域的热门话题。那么,目前反导拦截的技术手段究竟包括哪些?     

高炮武器系统杀伤边界研究

在对高炮射击特点剖析的基础上,从全航路毁伤概率的角度,提出了高炮武器系统杀伤边界的定义。修正了弹炮结合论证中导弹与高炮火力范围如何衔接的一些模糊概念,提出了更为合理的弹炮结合武器系统火力衔接准则。该准则要求导弹系统杀伤区的杀伤概率与高炮系统杀伤边界内的全航路毁伤概率应该基本匹配,导弹系统的杀伤区近界与高炮系统杀伤边界应尽量重叠。研究结论在弹炮结合论证、火力分配建模等方面都具有广泛的应用价值。     

面向多目标拦截问题的协同任务分配方法研究

针对多枚空空导弹攻击多架飞机的作战场景,研究集群协同的多目标任务分配,实现对多架飞机的拦截.针对战场环境高动态、高复杂性的特点,采取基于灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)的实时任务分配方案.为解决灰狼优化算法容易陷入局部最优、易早熟的问题,提出了两方面的改进策略:一是优化种群,以佳点集...