多孔材料药型罩聚能射流的形成条件

依据Herrmann状态方程和斜冲击波关系估算了多孔材料药型罩压垮之前的冲击温升,求解了经过冲击压缩卸载后材料的声速。给出了多孔材料药型罩聚能射流的形成条件。初始冲击温升会使材料的声速和强度降低,从而使多孔材料聚能射流形成射流的高速和低速条件降低。     

2022年世界防空反导综述及对我国发展启示

2022年世界军事格局发生深刻变化,俄乌冲突、朝鲜半岛局势风云变幻,不仅影响了热点地区与国家的装备布局,同时促使各国对未来防空反导能力建设进行深刻思考与动态调整。调研了2022年度美俄等世界主要军事强国在防空反导领域的发展情况,分析梳理了防空反导系统建设和技术的发展动向,并对我国的防空反导发展现状提出启示与建议,以期为未来复杂空天防御作战能力建设提供建议和参考。     

溴酸盐体系中的化学波

本文对溴酸盐体系中的化学波进行了实验研究,得到了反应物的初始浓度与波速的关系,随 ＫＢｒＯ３和 Ｈ２ＳＯ４初始浓度的增加,波速具有增加的趋势,而随 ＭＡ的初始浓度的增加而变化不大。并给出了其反应机理的分析及数学模型。     

高超声速滑翔飞行器变轨段自适应跟踪制导方法

针对高超声速滑翔飞行器变轨段大偏差条件下的标准轨迹跟踪问题,提出一种基于权值矩阵自适应修正的变轨段跟踪制导方法。分析了变轨段主要控制方式和标准轨迹特性;将简化的纵向运动方程在标准轨迹附近线性化;采用将误差项引进线性二次型性能指标加权矩阵的方式,设计了改进的权值自适应修正跟踪制导方法。CAV-H飞行器仿真分析表明,该方法能够实现高超声速滑翔飞行器变轨段高精度自适应跟踪制导,对初始及过程偏差具有良好的鲁棒性。     

内埋式导弹武器安全分离地面试验关键技术

内埋式机载导弹武器在发射过程中需经历复杂发射控制过程,为验证内埋弹射发射安全分离技术,提供了一种地面验证试验方法,给出了试验设计方案,将试验划分为综合对接与地面分离验证两部分,设计了综合对接试验系统,给出了导弹模拟装置原理及组成;设计了地面分离验证系统,讨论了内埋武器舱遮挡导弹遥测信号问题解决办法及试验数据录取方法,设计了试验验证序号流程,为内埋弹射导弹武器发射过程地面验证提供一种技术手段。     

基于最大信噪比的盲源分离雷达抗主瓣干扰方法

针对现有压制干扰从主瓣进入雷达天线,传统副瓣抗干扰方法失效的问题。提出一种应用最大信噪比准则的盲源分离抗主瓣干扰方法。首先提出了盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰的模型,估计信号源个数后构建基于信噪比的目标函数,而后选择求解得到的广义特征向量构造分离矩阵。与传统算法相比,该方法不需要进行迭代运算,有效降低了计算复杂度。经过仿真分析,验证该方法能够有效分离混合信号,具有较高的分离效率。     

基于变权灰色关联法的高超声速目标威胁评估

针对传统灰色关联法的权重设置采用常权法没有充分考虑目标状态变化而引起威胁程度变化的情况,提出了基于变权灰色关联分析法的高超声速目标威胁评估模型。根据高超声速目标的威胁特点和威胁能力,并结合敌我双方的对抗能力,提出了高超声速目标的威胁评估指标;利用变权理论、构造均衡函数,动态调整各威胁指标的权值,使其随目标状态变化而变化;并结合灰色关联法,将变权向量与目标的灰色关联系数进行了变权综合,得到各目标的灰色贴近度,通过仿真算例验证了模型的有效性和合理性。     

基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法?

在分析实际盲卫星通信信号的基础上,提出了一种对不重叠多卫星信号数量、中心频率进行实时估计的快速盲检测算法。算法基于恒虚警率准确地估计了噪声的统计特性进而设置了信噪分离的门限,并根据卫星通信信号的实际带宽特性实现了盲信号的检测。仿真结果表明,算法能够在较低的信噪比下实现对多卫星信号的快速准确盲检测,且与其他算法相比,该算法准确率高、通用性强,更能满足实际工程的需要。     

QoS约束下的分离路径算法研究

提供服务质量保证的新服务在目前互联网的应用范围越来越广泛,对于互联网的业务支持起着十分重要的作用.QoS(quality of service)约束下的分离路径问题的研究已经得到越来越多的关注.阐述了QoS约束下的分离路径的基本概念和相关理论,定义了QoS约束下的链路分离优化路径问题的模型,在此基础上对于目前分离路径算法进行了分析和比较.最后针对QoS约束下的分离路径算法存在的问题,指出了以后QoS约束下的分离路径算法的研究发展方向.     

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...