两栖车辆用牺牲阳极材料研究进展

结合两栖车辆的发展和两栖车辆牺牲阳极阴极保护性能指标要求,介绍了两栖车辆用牺牲阳极材料研究进展,分析了主要合金元素作用机理。根据牺牲阳极耐干湿交替性能要求和实车试验结果,采用极化时间、车体保护电位、活化性能等技术指标,评价了五元和六元牺牲阳极对两栖车辆阴极保护效果。展望了两栖车辆牺牲阳极阴极保护研究的下一步工作方向和重点。     

基于虚拟触角的自主车辆运动规划方法

在对自主车辆进行运动学分析的基础上,结合反应式行为规划方法和昆虫利用触角进行避障行走的思想,提出了一种使用圆弧形虚拟触角进行运动规划算法,并规划出在各圆弧轨迹片段车辆前轮摆角的参考值。仿真和实验结果表明：通过设置适当的初始参数,该算法能够使自主车辆在行驶过程中完全避开障碍物到达目标点,且轨迹光滑,满足车辆的运动学约束条件。该算法计算简洁、实时性强,适用于底层的实时控制,为自主车辆运动规划提供了一种简便、有效的策略。     

美国海军为MQ-8B火力侦察兵无人机装备导弹

据报道,美国海军签署了1700万美元的武装无人机协议。通过一份1700万美元的合同,美国海军给其无人驾驶直升机装备可以轰炸敌方目标的激光制导导弹。诺思罗普格鲁曼公司制造的M Q-8B"火力侦察兵"将成     

JTIDS自组织组网路由协议及性能分析

文章在分析JTIDS数据链系统消息的基础上,提出了一种支持地面组网的路由协议(JMR),在不改动现有消息内容的前提下,可以实现JTIDS端机间的无中心自组织组网,并对时延、吞吐量、交付率、路由开销等方面性能进行了仿真分析。     

基于深度强化学习的无人战车自主行为决策

针对高动态强对抗战场环境下,无人战车面临的自主行为决策问题,分析了未来陆战场无人战车实际作战需求,构建了基于马尔可夫决策过程的自主行为决策模型,提出了一种深度强化学习结合行为树的方法,利用行为树的逻辑规则与先验知识降低强化学习问题的难度,保证收敛性和鲁棒性,同时使行为决策模型具有学习能力.构建典型作战场景,验证深度强化学习结合行为树的无人战车自主行为决策方法的有效性.     

基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估

针对传统地面目标威胁评估方法考虑目标类型单一、易受人为主观因素影响且多为静态评估的问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估方法.分析了无人战车作战问题,选取合理的目标特征并进行模糊处理;根据选取的目标特征,结合专家知识,建立了威胁评估的静态贝叶斯网络;基于动态贝叶斯网络理论,将已建立的静态贝叶斯网络扩展为动态贝叶斯网络;最后,结合算例进行了仿真,并将动态评估结果与静态结果进行对比,表明基于动态贝叶斯网络的威胁评估准确率高、鲁棒性强,更适用于高动态强对抗的实际战场环境.     

反潜巡逻机与无人艇应召反潜中协同声纳搜潜研究

反潜巡逻机与无人艇协同反潜作战可以发挥两者的互补优势、大幅提高反潜效能,是未来反潜作战的重要方式.针对反潜巡逻机与无人艇反潜能力特性,提出了在应召反潜中使用被动声纳浮标与艇载主动声纳组成的多基地声纳系统搜潜的思路.以无盲区探测区域有效覆盖目标散布区域为目的,分析多基地声纳的阵型设置、计算重要参数、论述平台的航路规划问题,最后利用实例分析证明了应召反潜中艇-机协同声纳搜潜设想的可行性,对有人/无人平台协同反潜作战研究具有一定的参考意义.     

新体制下部队车辆装备保障问题研究

我国的军事化进程在不断加快,部队的车辆装备水平也有所提升,但是在这一过程中所暴露出的问题引起了相关单位的重视。基于此,在新的体制下对部队车辆的装备保障问题进行了探讨,提出了相应的改进措施,仅供相关单位参考。     

汲取无人机发展经验指导地面无人装备发展建设

军用无人机在实战中的成功应用和陆军较高的作战伤亡比重使得陆军发展地面无人装备的愿望和需求越来越强烈,但当前军用地面无人装备还处于发展的初期阶段,仍未形成完善的作战体系。本文针对如何促进军用地面无人装备发展和建设,加快战斗力生成,提出借鉴军用无人机成熟的发展经验来指导地面无人装备发展和建设的思路,首先论述了无人作战将成为未来战争主要样式的原因,然后简要归纳了军用无人机的发展经验,最后论述了如何根据军用无人机的发展经验来指导地面无人装备发展和建设,希冀这些建议能够为军队地面无人装备的发展建设提供一定参考。     

多无人机协作侦察中的车辆再识别

在多无人机协作侦察中,匹配识别不同无人机侦察发现的装甲车辆,属于车辆再识别任务。近年来,车辆再识别技术在智能交通领域得到了快速发展,但是该技术尚未在军事领域得到充分的关注和应用。本文围绕该技术的发展和军事应用展开研究,一方面,从数据集、特征表示、注意力学习、度量学习、属性学习等方面对民用车辆再识别技术进展进行综述,分析总结了现有技术的优点和劣势,提出了有待深入探索的研究方向;另一方面,以多无人机协作侦察任务为背景,探讨分析了车辆再识别在其中的作战运用方式,并针对战场上存在的计算资源有限、环境复杂多变等因素导致车辆再识别性能下降问题,提出了可能的解决思路。本文研究可为车辆再识别技术在多无人机协作侦察中的应用提供前瞻性参考。