DARPA成功演示战术目标瞄准网络技术

美国防高级研究计划局(DARPA)于2005年9月12~30日成功完成新一代数据链技术———战术目标瞄准网络技术(TTNT)在战术飞机上的应用演示。共有15类TTNT的终端样机参加演示试验,分别用于F-15E、F/A-18、E-2C、Lear25、T-39、由波音707改装的指挥与控制试验机、1个临时联合空中作战中心(CAOC)节点和3个地面移动节点等。TTNT是一种基于互联网协议、高吞吐量、低延时的动态自组网络技术,可将战场多达200个空中或地面平台联成动态网络。试验演示了该网络的以下能力:①整个网络的数据传输率维持在10 Mb/s,180 km内平台间的数据传输率为2…     

美国“网络中心机载防御单元”系统具备反卫能力

据报道,美国正在研制的“网络中心机载防御单元”(NCADE)系统具备潜在的反卫能力。NCADE是雷声公司正在研制的一种空射型弹道导弹拦截系统。该防御单元是AI M-120“先进中程空空导弹”的改进型,主要用于拦截处于助推段、上升段的中短程弹道导弹。由于使用了新的推进系统,该型导     

一种机载系统研制保证等级分配的优化方法

为系统的设备/功能分配研制保证等级并实施相应的研制保证活动, 能使研制过程发生错误的可能性最小化。以设备/功能的研制保证等级为决策变量, 以研制保证等级分配原则和系统顶层失效状态发生概率要求为约束条件, 以系统研制成本最小为优化目标, 构建了机载系统研制保证等级分配模型。以所有设备/功能的研制保证等级组成的向量为个体, 提出了基于遗传粒子群(genetic algorithm and particle swarm optimization, GA-PSO) 混合算法的分配模型求解方法。最后, 结合某假定机载系统和某飞机电传飞控系统给出了应用实例, 结论表明本文方法有效降低了对设计人员经验的依赖, 并且对比单一算法具有更高的精确度和计算效率。     

ANFIS网络在机载电子设备费用估算中的应用

阐述了自适应模糊推理系统 (AdaptiveNetwork -basedFuzzyInferenceSystem ,ANFIS)网络 ,提出了最小二乘法和误差反传算法相结合的混合学习算法。混合学习算法提高了网络参数的辨识速度和网络计算的收敛速度。应用ANFIS网络建立了整套机载电子设备费用估算模型 ,并对整套机载电子设备费用进行了估算。估算结果表明 ,同通常的费用估算方法相比 ,此模型具有更高的准确性 ,并具有应用泛化能力 ,为费用估算提供了一条新途径     

基于DPCA的机载雷达杂波抑制系统

介绍了基于相位中心偏置天线(DisplacedPhaseCenterAntenna,DPCA)的机载战场侦察雷达主杂波的抑制系统的设计与实现。该系统具有一定空-时二维处理能力,是空-时自适应处理(Space-TimeAdaptiveProcessing,STAP)的一种简易工程实现。其对地杂波的抑制能力优于AMTI,特别是在动目标速度较慢时,优越性更为明显。通过对回波仿真数据的实际处理,证明了该系统工作的有效性。     

一种多目标实时定位系统的设计研究

空空多目标攻击是现代先进战斗机取得空中优势的关键技术,介绍了一种基于GPS和TDMA(时分多址)、FDMA(频分多址)技术的多目标实时定位系统,用于在试飞中通过无线数据链路实时获取多个目标的GPS位置、速度数据,进行插值推算等数据融合处理后,发送给评估系统,作为空空多目标攻击技术实时评估的基准信息。     

数据包络分析在网络容量扩张方案的决策与有效性评价中的应用

给定一个网络G(V,E,-C),其中,V是顶点集合,E是边的集合,-C是边集的容量向量。若要将文中定义的网络容量cap(F)扩张到容量为R的水平,存在n种扩张方案。应用数据包络分析(DEA)方法对n种方案的有效性进行评价,选取相对有效的扩张方案,再根据实际的资源限制选取最优方案。     

基于单目视觉的微型飞行器移动目标定位方法

针对目标在地形高度未知环境中移动的情况,给出一种利用微型飞行器机载单目摄像机进行目标定位的方法。首先,借助光流直方图从当前图像帧中提取出移动目标局部区域内的背景特征点|然后,结合机载微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/ 全球定位系统(global positioning system, GPS)传感器测量的飞行器位姿和空间平面点成像的单应变换关系,在期望值最大化算法中将背景特征点分类为辅助平面点和非辅助平面点,并估计辅助平面到摄像机光心的距离参数和法矢量参数,从而确定移动目标所处辅助平面的空间平面方程|最后,联立求解目标视线方程和辅助平面方程获得交点坐标,转换到惯性系下完成移动目标的地理定位。实验结果表明,当微型飞行器飞行高度为100 m时,操作人员单次点击移动目标的定位误差在15 m以内。     

ARCS和Falconer——北约用于防空武器的两种新型雷达/C~3系统

几家公司正在研制将监视雷达与分散庞杂的指挥、控制和通讯(C~3)设备结合起来的系统,用以形成中程地空导弹或近程防空网络的中枢。两项最新的研制成果是休斯公司和康斯堡军工厂联合研制的截获雷达/控制系统 ARCS和荷兰讯号设备公司研制的 Falconer/Vangurd系统。     

基于现有机载设备信道构建UAT数据链路

通用访问收发信机(UAT)数据链是专为广播式自动相关监视(ADS-B)通信设计的L波段数据链路.现有某型机载设备的工作频率处于L波段,并具备数据传榆能力.提出基于该设备的收发信道构建UAT数据链的实现方案,在仿真分析和原理性试验的基础上,解决了原有系统工作优先与设备共用的问题.     

基于信道状态判决的随机接入协议退避算法

针对二进制退避(binary exponential backoff, BEB)算法存在的“饥饿效应”及其与数据链网络作战场景不匹配的问题，通过对现有信道状态判决方法进行改进，结合数据链网络的作战应用场景，提出了基于信道状态判决的退避算法，使退避窗口的设置与节点数据的优先级以及当前信道负载密切相关。对系统的吞吐量和端到端时延进行了理论分析和仿真验证，通过分析仿真结果可知，无论是在系统吞吐量或是在端到端时延方面，所提算法的性能明显优于现有退避算法，保证了高优先级数据链信息发送的实时性。     

软件定义航空集群机载网络自适应邻居探测方法

针对航空集群机载网络中优化链路状态路由(optimized link state routing, OLSR)协议周期固定式邻居探测方式不能及时获取节点邻居分布状况,导致路由可靠性不足问题,提出软件定义航空集群机载网络自适应邻居探测方法。首先在现有软件定义网络(software defined networking, SDN)架构基础上,提出航空集群机载网络架构并设计网络模型;其次设计待调节点集合选举算法,以节点移动距离为标准筛选待调节点集合;最后设计邻居探测周期分配算法,为待调节点分配邻居探测周期。通过SDN集中式高效地调整节点邻居探测周期,能够实现对邻节点分布状况的及时有效探知。仿真表明该方法能及时获取节点邻居分布状况,提高了数据包到达率并降低端到端时延和协议控制开销,增强了OLSR协议在航空集群机载网络中的可靠性。     

大气层防御计划

空军已开始执行大气层防御计划(ADI)。该计划试图研制一种防空系统,能够在九十年代对北美上空的所有入侵空气喷气式目标进行探测、跟踪、截击并摧毁。该系统包括一部机载雷达并具有监视、作战管理/指挥、控制与通讯(BM/C~3)能力。     

红外机载雷达

本文综述了战术机载红外雷达系统研制的进展情况,给出了试验雷达的成象性能、云雨的穿透能力和活动目标显示的测试数据。详细介绍了一种最近设计的移动式测量雷达,讨论了有关技术的发展情况。     

毫米波目标仿真器可以用于30～300千兆赫的频率范围内对导弹制导系统进行试验研究

乔治亚州亚特兰大毫米波技术公司研制了一种由计算机控制的毫米波目标仿真器。这种仿真器可以用于半实物仿真系统,以便对毫米波导引头进行研制性试验。这种目标仿真器为导弹的制导控制系统提供了一种试验研究的方法。在试验中,通过模拟空-空和空-地作战情景,进行反复的模拟飞行,如同导弹系统在进行飞行一样。     

2006年全国开放式分布与并行计算学术会议征文通知

由中国计算机学会开放系统专业委员会主办、西北大学信息学院(计算机系)承办、陕西省计算机学会协办的“2006年全国开放式分布与并行计算学术会议”将于2006年10月19~21日在西安召开,现将会议征文的有关事项通知如下:一、征文范围(包括但不限于下列方面)1.开放式分布与并行计算模型、体系结构、算法及应用;2.下一代开放式网络、数据通信、网络与信息安全、业务管理技术;3.开放式海量数据存储与Internet索引技术,分布与并行数据库及数据/Web挖掘技术;4.开放式机群计算、网格计算、Web服务、P2P网络及中间件技术;5.开放式移动计算、移动代理…     

JSTARS和JTACMS

联合监视目标截获雷达系统(JSTARS)是从PAVE MOVER和陆军机载远距离目标截获系统发展起来的。联合战术导弹系统(JTACMS)是一系列导弹,包括一种陆军用来替换“长矛”的导弹和一种空中发射     

传感器网络中一种能量高效的数据收集算法

为了在无线传感器网络中降低能耗和最大化网络生存期,提出一种能量高效的数据收集算法(energy efficient data gathering algorithm, EEDGA)。该算法利用移动代理模型在网络中进行数据收集。首先,EEDGA根据监测精度的要求控制活动节点的数量;然后,通过求最小支配集得到具体的工作节点;最后,利用蚁群算法规划移动代理迁移的最优路线,移动代理以渐进方式收集活动节点的监测数据。仿真结果表明,与典型算法相比,该算法具有更低的能耗和更长的网络生存期。     

基于自适应遗传算法的传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的WSN数据融合算法,基于移动代理(MA)对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.采用AGA求出MA最优路由节点序列,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成AGA的初始群体.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

基于改进的CNN和数据增强的SAR目标识别

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像目标识别问题, 提出了基于改进的卷积神经网络和数据增强的SAR目标识别方法。首先在训练阶段引入Dropout, 随机删除部分神经元, 增强网络的泛化能力。其次, 在网络中引入L2正则化, 简化模型的同时降低结构风险, 并且能有效地抑制过拟合。然后, 采用Adam优化网络, 提高模型的收敛效率。最后, 采用优选的数据增强方法, 扩充SAR目标数据集, 为网络训练提供更为充足的样本, 进一步提高识别的准确率和模型的泛化性。在运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)数据集上进行了实验, 结果表明设计的卷积神经网络识别准确率高, 且具有更好的泛化性。