Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

高校智能无人系统运用人才队伍建设研究

智能无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理而不需要人工干预的人工系统,具有自主性、智能性以及人机耦合性等特征。随着科技快速更迭、国家战略支持、国家安全保障等要素驱动,高校智能无人系统运用人才队伍建设的研究势在必行。本文认为,当前,高校智能无人系统运用人才队伍呈现出愈发注重交叉学科研究、理论联系实践、开展专业认同教育以及课程思政建设等特点,这需要高校在引进和培育、交叉和融合以及专业化和高素质上下功夫,稳步推进高水平创新团队建设和一流专业学科群建设,同时稳步加大复合型人才培养力度,以为高校智能无人系统研发提供人才和智力保证。     

地(舰)空导弹弹体结构可靠性分析

对地(舰)空导弹弹体结构可靠性进行了分析,介绍了弹体结构可靠性的工程计算方法,提出了改进弹体结构可靠性的技术途径。     

水面舰艇防御反舰导弹的技术途径

阐述了水面舰艇防御反舰导弹的各种技术途径.     

军用无人机技术智能化发展及应用

军用无人机作为收集战场信息和军事打击的新兴手段和工具,以其机动灵活、战场生存能力强等独特优势,能够方便快速地获取战场态势,极大地弥补了传统作战方式和侦查手段的短板和不足。智能无人系统的发展可能会引领军事领域的重大变革甚至改变战争形态。文章介绍了无人机技术在军事领域中的发展和应用现状,并从飞行控制、火控系统、任务规划以及无人机集群等方面浅析了军用无人机技术智能化发展方向。     

2019年水下无人系统发展综述

对2019年世界各主要国家和地区水下无人系统的发展情况进行了综合梳理分析。首先研究了美国和日本发布的水下无人系统相关战略规划,之后整理了世界主要国家和地区水下无人系统装备发展情况,并对水下无人系统的关键技术(水下光学通信技术,水下导航技术,能源动力技术,协同作战技术)发展情况进行了总结。综述表明世界各主要军事强国从战略规划、装备研制和技术攻关等维度不断推进水下无人系统能力建设,全面提升水下无人自主作战和跨域协同作战能力水平。     

国外潜航器水下隐蔽导航定位方法探析

针对潜航器自主惯性导航误差随时间不断增大的问题,研究了基于运载器、信标中继、海底固定基站的国外潜航器的典型导航定位方法。通过水声通信方式,运载器、信标中继站将其卫星精确定位数据发送至潜航器,或海底固定基站接收到潜航器发射唤醒信号后,量测相关信息并发至潜航器。潜航器被动接收水声通信数据,并对其进行综合处理,实现潜航器在水下隐蔽工作模式下对自身位置的实时修正,提高潜航器导航定位精度,具备较强的工程可实现性。     

基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法

提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。     

无人机对未来防空作战的影响及对策研究

未来防空战场中,无人机已成为一种重要的空中威胁。阐述了无人机的现实威胁,分析了无人机对防空作战的影响,探讨了抗击无人机的对策及措施。