RQ-170是争鸣掉下来的？

2011年12月4日,美国国防部否认伊朗击落其RQ-170无人机的消息,坚称没有此事。然而仅在几天后,12月8日,伊朗官方的一则声明震惊世界：“一架美国最新型的RQ-170无人侦察机被伊朗防空部队击落。”随后,伊朗国内的多家电视台都播出了被击落美国无人侦察机的画面,这使得美国无从抵赖,只得承认自己对伊朗进行空中侦察的事实。     

2012：武备发展大提速 军事科技：四大领域可能获突破

转眼人类已经步入2012年。在新的一年里,根据当今世界安全威胁的需要和军事需求的牵引,军事科技将可能在以下领域取得一些突破性进展。无人机技术将会取得较大进展配备了精确制导武器的无人侦察机,凭借其对目标的轰炸精度以及作为“空中眼睛”的能力而成为备受当今世界主要军事强国青睐。     

一种无人地面车的轨迹跟踪控制方法

针对无人地面车辆经典轨迹跟踪控制方法的不足,提出了一种基于无人地面车辆运动学模型的轨迹跟踪控制算法。在算法中引入了位姿的纵坐标误差,以加快跟踪的逼近速度,并利用人工驾驶的思想,采用了一种位一姿交替控制的方法,使路径跟踪既准确又快速。仿真结果表明：该方法是有效的,且可使无人地面车具有更好的跟踪性能。     

拖曳系统的水翼控制运动模型及仿真

针对水下拖曳系统深度难以实现精确控制的问题,提出并建立了基于水翼控制的水下拖曳系统运动模型,其中拖缆和拖体的动力学模型分别采用了有限差分法和水下运载器的六自由度运动方程。在此基础上,使用数值计算方法,实现了水下拖曳系统三维的运动响应分析,并运用PID方法控制水翼攻角,达到了对拖体目标深度的控制。仿真结果验证了这一运动模型的正确性,为进一步实现水下拖曳系统在各种复杂的海洋环境和船舶机动影响下的定深控制研究奠定了理论基础。     

自主网络存储产业——国家信息安全的迫切需要

随着世界网络技术、信息化建设的高速发展,原本被视作附属于计算机的存储设备作为独立的系统和产业迅猛的发展起来,而且它仍将以惊人的速度长期持续发展。其产业的快速壮大及其在信息领域所起至关重要的作用越来越受到军事、金融、政务等各界、各领域的关注,也正在改变着信息化工程技术的实现方式,改变着我们的信息处理方式,乃至于改变着我们的生活方式。目前,国内网络存储市场基本上都被国外厂家所垄断,这不仅给我国信息产业的发展带来结构性问题,同时,由于我们只能依赖于国外的存储系统使我们国家的信息安全和国防安全存在着严重隐患。为…     

同址短波电台配置预、后选器的计算与分析

本文对短波电台在同址工作下的干扰特性作了深入的计算与分析．给出了为消除干扰而配置预选器、后选器的选择性要求．从而为正确设计预选器、后选器的选择性提供依据。     

水下导航数据融合方法

设计了一种基于多模型自动识别与转换的潜艇水下自适应卡尔曼滤波算法,并以此为基础,引入联邦卡尔曼滤波思想,结合模式识别技术,实现模型的自动识别、转换与跟踪,克服常规卡尔曼滤波对于变模型系统没有自适应能力致使在很多情况下误差太大或无法应用的缺点.仿真结果证明此方法可以复杂的潜艇水下综合导航的数据融合技术开辟一条新的有效途径.     

返回器飞行管道的快速预测算法

针对返回器回收任务中对安全空域和期望落点的计算需求,提出了基于Koopman算子的飞行管道快速预测算法,给出了搜救直升机安全飞行空域的判定流程。建立了物伞动力学模型,利用Halton采样方法从随机空间中均匀采点,计算得到多条可能弹道;采用Koopman算子的后拉机制,将初始概率密度值与当前状态关联,得到不确定条件下返回器及其分离部件的飞行管道和期望弹道。仿真结果表明,基于Koopman算子的飞行管道快速预测算法在收敛速度和精度上都要显著优于Monte Carlo方法;利用飞行管道计算结果对搜救直升机飞行路线进行规划后,碰撞风险最大降低54%且搜索时间减少70%。飞行管道预测算法已成功应用到嫦娥五号的回收任务中。     

编队式自主水下航行器无碰协调控制技术研究

针对自主水下航行器(AUV)编队式航行中存在智能体间相互碰撞的危险,提出一种自主水下航行器的无碰协调控制技术,包含了编队协调控制和无碰策略等多种基本行为的融合.在编队控制中运用基于级联方法的路径跟踪控制技术和参数一致性的协同控制方法,保证了跟踪误差的渐近稳定,采用HRVO算法的无碰避障策略,使得AUV可以同时避开一般障碍物和其他AUV的碰撞危险.仿真结果表明,该AUV编队式无碰协调控制技术可使各AUV在避开碰撞危险的情况下,快速收敛到各自的参考路径,并保持编队的协调一致性.     

水下传感网络中能效感知的相似数据融合算法

水下无线传感网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)被认为是监测和开发水域环境的有效手段.相比于传统的无线传感网络,UWSNs中节点采用声通信传输数据,消耗了更多能量.而簇是管控数据流量、减少节点能耗的常用方法.为此,针对簇化的UWSNs,提出能效感知的相似数据融合(Energy efficiency-similarity Ag-gregation,EESA)算法.EESA算法利用欧式距离消除冗余数据,每个传感节点不是将感测的原始数据直接传输至簇头,而是将数据进行压缩,构建成具有代表性的数据点,再将这些数据点传输至簇头,进而控制数据流量,减少节点能耗.仿真结果表明,提出的EESA算法能够有效减少节点的能量消耗.