变质心弹头纵平面机动飞行的控制指令设计

在推导变质心弹头动力学方程的基础上,对该动力学方程进行简化和线性化,得到了变质心弹头自动驾驶仪的方程,当输入不同程序控制指令后,可以仿真出变质心弹头不同的飞行弹道以及弹头的机动范围,进而得出变质心弹头纵平面内可机动飞行的范围与所需控制指令频率及幅值大小之间的关系.对于变质心弹头纵平面内机动控制程序的工程设计提供了必要的理论参考依据.     

两栖及机动支援部队——全景扫描澳大利亚皇家海军之七

澳大利亚皇家海军地理位置独特,四面环海,周边岛国多,主要集中在北面和东北面,为了更好参与国际灾难救助和人道援助．干预亚太地区事务,投送部队到冲突区,开始效仿美国,于2000年3月成立两栖及机动支援大队,成为澳大利亚皇家海军最新作战大队,下设两栖登陆运输中队及机动支援中队,是澳大利亚皇家海军的重要组成部分,负责为澳海军提供两栖作战与海上机动支援兵力。大队司令部设在悉尼的花园岛,大队司令为海军准将军衔,     

K-3核潜艇北极之旅——世界海军强国探索北极之五

20世纪50年代,核武器和反应堆的出现不但使潜艇摆脱了"只是可下潜的艇"的尴尬境地,还拥有了极大的作战威力。可是苏联军队将核武器作为主力武器,认为"海军不可能是核战争的主力",这一观点让苏联更加忽视海军的建设。然而50年代,以美国航母机动舰队为主的西方海军在苏联周边海域频繁游弋,显示武力,这使苏联军队     

韩国空军：十年磨砺终成“剑”

为适应新时期军事战略和未来作战需要,1999年10月,韩国空军在面向21世纪的“中长期武器装备发展纲要”中制定了以新一代高技术装备为重点,能在广阔范围内实施空中机动作战、具有远程精确打击能力和较强威慑力的地区性空中力量空军的发展目标。恨掘《韩国战略空军建设发展规划》,经过近十年的努力,韩国空军的发展初见成效,步入了发展21世纪“战略空军”极速发展的快车道。     

美海军DDG-1000前途堪忧

DG-100“朱姆沃尔特”级驱逐舰是美国海军新一代多任务驱逐舰,首舰原计划2012年下水。据美军事专家称,新一代驱逐舰将能够弥补美海军作战能力方面的不足,为海军陆战队提供强大的火力支援,将成为海军作战的主要力量。超强的机动能力、无与伦比的隐身性能以及强大的火力,使得DDG-1000-时之间风光无限,成了美国海军当仁不让的宠儿。     

潜艇水声对抗及水声对抗器材的应用

依据装备的发展,在论述潜艇水声对抗的地位和战术特点的基础上,从水声对抗器材作用原理的角度,把目前国内外水声对抗器材归为噪声干扰、气幕屏蔽、声学诱骗三种类型。通过剖析这些水声对抗器材的对抗机理,深入分析了它们适宜的应用时机和可能实现的战术目的。进而,提出了各类水声对抗器材在使用时机方面对潜艇作战效果所具有的两面性,以及潜艇使用水声对抗器材后自身的机动策略是达成其战术目的的重要环节。     

雷达哨舰在编队对空预警中的前出阵位研究

针对现代海战中空袭目标的特点,确定雷达哨舰在编队对空预警中的前出阵位。论述了雷达哨舰在编队对空预警中的使用原则,分析了影响雷达哨舰前出阵位的各因素,建立了雷达哨舰阵位配置和预警机动区的数学模型,采用MATLAB7.0工具仿真计算了模型中各参数对哨舰前出距离和预警机动区面积的影响,得到了雷达哨舰配置的约束条件,可为对编队组织对空预警提供参考。     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。     

基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别

为提高防空武器系统对空袭目标的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性较差的问题,提出了将航迹坐标数据转化为图像,利用深度神经卷积神经网络进行航迹模式分类的方法。针对航迹数据直接转化为图像时存在机动幅度不明显或过大的问题,提出了有效解决方案。基于CAFFE平台进行了大量仿真实验,确定了适宜于航迹模式分类的深度卷积网络结构和网络参数。实验结果表明,该方法能有效提高蛇形机动航迹识别的鲁棒性。     

多机动目标跟踪的BFG-GMPHD算法

针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳拟合高斯(BFG)分布来近似目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题;并利用UKF算法对GMPHD的高斯分量进行递推,使得算法能处理量测方程为非线性的情况。仿真实验表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目标模型的变化,实现对多机动目标的有效跟踪,准确估计出目标的数目和状态。