美军“跨域协同”作战思想探析

"跨域协同"是美军于2012年提出的作战思想,指在不同领域互补性地而不是简单地叠加性运用多种能力,使各领域之间互补增效,从而在多个领域建立优势,获得完成任务所需要的行动自由。本文将从此概念的主要内容、主要特点和面临的挑战三个方面作深入剖析。     

2014年美国导弹防御系统发展回顾

2014年,美国继续引领全球反导技术的发展,启动了多项反导技术新项目,重在提高杀伤和目标识别能力。本文结合2014年美国预算申请、研制计划和飞行试验,梳理了美国全球一体化反导系统的改进和部署情况,阐述了助推段探测、被动反导和反高超声速等技术发展动态,综合分析了美国反导系统的发展重点。     

【邀请论文】俄罗斯高超声速武器发展简析

高超声速武器研发是主要军事大国激烈竞争的重要领域,研发一旦取得成功,往往会产生颠覆性的军事博弈效应。俄罗斯高超声速武器的研发工作起源于苏联时期,经过数十年发展,已在高超声速助推滑翔武器和高超声速巡航导弹两个领域取得了突破,在全球处于领先地位。本文基于公开资料,简要回顾了俄罗斯高超声速助推滑翔武器和高超声速巡航导弹两类高超声速武器的发展历程,介绍了俄罗斯已经或即将服役的数种高超声速武器装备型号,分析了俄罗斯发展高超声速武器的战略动因与发展思路,总结了俄罗斯高超声速武器发展成果在各个领域与层次产生的多重影响,并指出了俄罗斯高超声速武器发展在研究资源投入、战斗力生成、作战体系构建等方面面临的矛盾与问题。     

跨层协同指挥控制网络抗毁性研究

针对跨层协同指挥控制网络特点,研究指挥控制网络抗毁性问题。运用复杂网络理论解析指挥控制网络体系,提出跨层协同指挥控制的结构模型和生成算法。在此基础上,分析了指挥控制网络的多类型复合攻击策略,引入自然连通度作为网络抗毁性测度指标。仿真分析多类型复合攻击策略下的跨层协同指挥控制网络抗毁性。     

高超声速目标运动特性及其对预警系统的影响

在建立高超声速目标运动模型的基础上,采用定量比较的方式分析其与弹道导弹的飞行路径、飞行时间和机动能力,以利于对目标进行预警探测。分析表明,典型参数条件下高超声速滑翔飞行器大气层内相对低空飞行,飞行时间比弹道导弹慢数分钟,但横向机动范围达数千公里,使对其全程探测、搜索捕获和轨迹预测困难。分析结果可为反临预警体系建设提供技术支撑。     

美军针对高超声速武器的反导预警能力发展态势分析

高超声速武器具有飞行速度快、精确毁伤和高效突防等特点,具有重要的战略威慑和实战应用价值,它能够大幅改变未来战争的态势,已成为大国打破战略平衡、打赢未来战争的新型“杀手锏”。随着高超声速武器逐步走向战场,世界各主要国家的反导防御体系将向更高预警维度、更快反应速度和更大打击力度的天地一体联合防御方向发展。本文分析了高超声速武器作战优势及其对未来战争的影响和威胁,阐述了美军现有反导预警能力的基本架构与能力缺陷,对其未来反高超声速武器的预警能力建设及发展态势进行了研判与预测。美军“优先发展天基反导作战体系,发挥低轨卫星主体作用”的反高超声速武器发展思路对于军队反导反高超声速武器能力建设具有一定的启示和借鉴作用。     

小尺度矩形截面风洞的壁湍流流场测试

通过对小尺度矩形截面风洞内时均速度、湍流度、湍动能等湍流特性的测试,研究了基于该类风洞开展壁湍流相关技术试验的可行性,并以沟槽表面流场为例进行了测试验证。该风洞试验段截面尺寸为400mm×100mm,试验中瞬时流速的测量采用配置单直丝探针的IFA300恒温式智能型热线风速仪。试验数据处理时,壁面摩擦速度的计算采用基于对数律公式的拟和计算方法。测试结果表明,该小尺度风洞在较低风速下即可实现充分发展的湍流流动,且不同风速下试验段内湍流特性均与充分发展壁湍流边界层基本一致,可方便地应用于特种表面减阻等壁湍流相关技术的试验研究。     

有限声速的纯方位算法

针对纯方位条件下对等速直航目标观测的算法问题,将目标运动要素及平均声速作为待估计参数,给出了计算非线性最小二乘法目标函数梯度与Hessian矩阵的解析公式,基于这些公式,可以构造估计目标运动要素的一些算法及编程实现。部分数值实验表明,信赖域算法、Levenberg-Marquardt算法与Matlab用于解非线性最小二乘问题的函数lsqnonlin的计算精度基本一致。     

新概念装备军事需求分析方法与应用

新概念装备由于缺乏成熟装备作为参考,目标图像不明确,需要通过军事需求牵引装备设计和研制。为此,提出了适用于新概念装备的军事需求分析框架。以无人跨介质新概念飞行器军事需求开发为例,对框架进行应用验证。案例结合无人跨介质飞行器作战运用特点,基于所述框架开展了军事需求论证工作,通过逐层分解和迭代分析,得到了该飞行器能力需求、装备性能需求等,表明了所提军事需求分析框架的有效性。     

基于深度学习的跨语言文本情报分类方法研究

文本情报分类工作是情报分析领域的基础性工作。目前,文本情报分类工作通常面向单一语言,跨语言文本情报分类研究相对较少。针对跨语言文本情报分类问题,提出了“XLM-R+TextCNN”模型,通过基于大规模多语种语料训练的跨语言预训练模型(XLM-R)生成与具体语言表示形式无关的文本情报向量,将文本向量输入TextCNN模型,获取文本情报的类别特征,实现对跨语言文本情报的分类。以开源国防科技情报为基础,构建了跨语言文本情报分类数据集,并对模型进行了测试。实验表明,该模型在多项对比评测中,取得了不错的成绩,验证了本方法的可行性与有效性。