利用电磁频谱手段探测和干扰无人机的难点问题

随着无人机技术的迅速发展和广泛应用,无人机逐渐成为战场和要地防御上越来越重要的威胁之一。利用电磁频谱探测无人机下行链路信号存在无人机通信信号特征建库难、采用4G/5G网络通信的无人机难以识别、微弱无人机信号淹没于城市/战场复杂电磁环境中、采用自主控制不发射测控/图传信号的无人机无法探测等问题。利用电磁频谱手段对无人机进行定位时,分析和对比常用的多站测向交叉和时差定位体制,认为采用时差定位系统可以取得较好的定位精度。最后指出在无人机反制干扰中,可使用电磁压制干扰、卫星导航诱骗、协议破解操控多种技术手段,并分析其运用时面临的难题。     

量子雷达技术的发展现状及趋势

随着量子理论基础的奠定以及量子技术的发展,人们尝试利用量子力学规律来进一步提升雷达探测能力,量子雷达技术应运而生。首先,给出量子雷达的定义,并将量子雷达技术按照量子技术在雷达中的实现方式分为量子纠缠雷达、量子增强雷达和量子衍生雷达。其次,阐述量子雷达独有的特点并将其与经典雷达进行对比。再次,针对量子雷达不同技术分支重点综述其主流技术以及实用化进程。最后,总结量子雷达相比经典雷达在探测、成像等方面的优势,并指出量子雷达技术在发展中亟待解决的理论技术难题,同时对量子雷达发展趋势进行展望。     

“低慢小”无人机雷达探测研究与展望

小型无人机的雷达截面较小,对它实施远距离探测难度较大,且环境因素和误报问题也会影响雷达探测的表现。然而,雷达探测仍是最前沿的无人机探测技术之一。探讨无人机雷达探测系统在探测和追踪无人机方面的应用和挑战。介绍无人机雷达探测系统的基本原理和研究热点,详细分析无人机雷达探测系统在探测和追踪无人机方面的效果以及遇到的性能和技术上的挑战。未来的研究可以使用合成孔径雷达和集成多个传感器的方法来进一步提高雷达探测系统的探测性能并减少误报数量。同时,机器学习和人工智能技术的应用也可能有助于提高探测精度,使雷达系统适应不同的环境和目标。     

光学遥感三维成像在军事应用中的机遇与挑战

瞄准战时对地面场景快速、被动三维测量的需求和难点,研究基于目标偏光的单视角对地三维重建技术,提出一种低成本、超轻小型偏振立体成像系统。该系统易于在无人机等平台搭载,并且单视角被动拍摄即可实现场景三维重构,作用效率高,能够实现秒级条件下的三维重建,重建精度优于2倍空间分辨率。此外,该技术被动、单视角的探测优势,使其在地形导航、对地侦察测绘、舰船尾迹搜寻等陆海空装备领域具有广泛的应用前景。     

红外成像系统对目标的探测能力分析

通过对红外热成像系统实验室综合性能参数MRTD(最小可分辨温差 )在实用条件下的修正 ,提出了实际计算目标探测概率的具体方法和步骤 ,此方法可用来定量评价目标的可探测性和目标隐身技术措施及设计方案的效能。     

星载核爆探测技术

简要介绍了美国星载核爆探测技术的现状以及常用的探测仪器与方法,并提出了我国发展星载核爆探测技术的几点建议。     

空中垂直烟幕防激光制导航弹水平轰炸计算模式研究

研究了空中垂直烟幕防激光制导航弹水平轰炸的计算原理和方法,给出了防激光制导航弹水平轰炸烟幕的烟墙尺寸、烟弹发射距离、发射高度、发射时机、烟弹消耗量等烟幕使用诸元的计算方法。     

机载光电探测设备对地定位算法及其仿真分析

提出了一种基于机载光电探测设备数据和惯导信息的对地定位算法,可以实时地解算出地面目标的经度、纬度和高度等地理坐标信息,用于装定或引导精确制导炸弹打击目标。通过引入蒙特卡罗模拟计算方法对目标定位精度进行了仿真分析,指出各测量组件误差对定位精度影响的大小,为各测量组件的误差分配和系统的整体设计提供了理论指导。从定位方案和仿真结果可以看出,该方法具有对地形鲁棒性强、实时性好和计算稳定性高等优点,适合于复杂的战场环境。     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

空中非合作目标旋转部件位置估计方法

针对当前空中非合作目标中旋转部件位置估计方法稳健性不足的问题,在分析旋转部件在高分辨距离像和逆合成孔径雷达像中分布特性的基础上,提出应用逆合成孔径雷达像的方位向距离单元熵和局部径向距离单元熵的旋转部件位置估计方法。该方法能够提升空中非合作目标逆合成孔径雷达成像过程中旋转部件信号分离的准确度。仿真数据和实测数据处理结果证明了所提方法的有效性,通过在实测数据中叠加额外噪声,进一步检验了所提方法对噪声的稳健性。