组合干扰下的雷达干扰压制区边界

对组合干扰作用下雷达干扰压制区边界进行了建模分析.根据热噪声下的标准雷达方程,采用在典型环境下搜索雷达的实例来推导和建立了在干扰、杂波和组合干扰源的环境下压制区边界的估算方程.本模型充分考虑了地面射频效应对雷达探测性能的影响,贴近实际,可为电子战指挥员进行战斗部署提供辅助决策支持.     

构建网络中心化的军事电子信息系统

美军的系统综合集成方式是构建网络中心化的系统,从以平台为中心转向以网络为中心。本文介绍了美军近几年开展的网络中心化方面的工作,对构建我军网络中心化军事电子信息系统的方法进行了阐述,并给出了相应的开发策略。     

党委领导班子应突出本领建设

胡锦涛同志明确指出,要不断提高加强部队思想政治建设、把握部队建设正确方向的本领,不断提高领导军事斗争准备、带领部队完成信息化条件下作战任务的本领,不断提高推进中国特色军事变革、推进部队机械化信息化建设的本领,不断提高依法从严治军、加强部队正规化建设的本领。这为新时期军队各级党委班子本领建设指明了方向。结合特区人武部工作实际,当前要特别关注四个方面。一要把握建设方向。深圳毗领香港,作为我国改革开放的窗口,率先构建社会主义和谐社会的试验田,不仅直接面对各种腐朽思想文化的侵蚀,而且最先感受经济体制深刻变革、社…     

BP组合预测方法在维修保障费用预测中的应用

通过对时间序列预测方法和回归分析原理的分析,建立了适用于武器装备维修保障费用的BP网络组合预测的时间序列多输出模型,并结合某型装备多年的维修保障费用,进行了预测数据仿真,得出的结果与实际的数据相比误差较小,具有较大的理论价值和实际的军事价值,有利于提高维修保障费用的效益,有利于实现装备的优良效费比。     

基于人工智能的智能化战争形态发展研究

经过60多年的发展,人工智能对人类生产生活各方面都产生了巨大影响。近年来,随着世界各国大力推进军事智能化建设,人工智能向军事领域渗透的步伐逐步加快,引发军事领域新一轮变革,推动战争形态向智能化战争的新方向演变。本文采用文献分析和实例研究的方法,深入剖析了人工智能技术对智能化战争形态发展的影响;将智能化战争划分为算法战争阶段和类脑化战争阶段两个阶段,并从基本概念、发展现状、作战样式等角度进行了细致分析。通过分析算法战争的局限性及类脑领域快速发展的趋势可以看出,世界各国、各科技企业均十分重视脑科学与类脑智能相关研究,智能化战争未来将从当前的算法战争阶段进入到类脑化战争阶段。     

扑翼微型飞行器翼杆惯性载荷识别

针对扑翼微型飞行器的弹性翼杆,通过其变形特征来识别其受载行为,建立扑翼载荷识别方法。以裸翼杆的往复拍动为对象,首先基于机器视觉测量法,根据翼杆形貌提取翼杆变形挠度,其次使用幂级数重构分布载荷和Tikhonov正则化方法求解惯性载荷,最后通过批量处理,得到翼杆运动过程中的惯性载荷分布。实验表明,翼杆的平均最大分布载荷为30 N·m^-1,识别挠度的平均相对误差为3×10^-5,识别角位移曲线上所有幅值点的平均相对误差为14.8%,识别周期没有偏差,识别的载荷在不同周期内的分布一致。结果表明该方法具有良好的可靠性和实用性,有望用于对带膜扑翼的气动力测试。     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。