现代局部战争规律性探索——关于海湾战争的思考

海湾战争是在特定条件下的一场极特殊的“一边倒”战争,但是仍展现出许多带有普遍意义的特征。本文分析了海湾战争对各国国家安全战略具有启迪性、对现代军队建设具有现实指导意义的特征。进而,提出了海湾战争对现代军事理论和实践产生重大影响的方面.即对现代军事思想和战争观念的影响;对武器装备发展的影响;对军队科技管理体制和技术队伍建设的影响,以及弹道式导弹对中小国家国防建设的影响等。     

拦截弹头的修正比例导引律

针对拦截战术弹道导弹这一特殊任务，首先分析了导引律设计面临的新问题和比例导引律的缺陷，在此基础上为了改善比例导引律，引入了目标机动加速度和导弹轴向加速度等信息，对比例导引律进行了修正，对导引律中各参数进行了优化。仿真结果表明修正比例导引律的过载分布合理，且形式简单，具有实用价值。     

战术弹道导弹拦截的数学建模与仿真

拦截系统是反导系统的最后一环，也是关键所在。拦截系统反应的灵敏、迅速、有效性是十分重要的。针对拦截战术弹道导弹这一特殊任务，对传统的K-比例导引法进行推广，以适应侧面逆轨拦截，从理论上给出了此导引法对弹道影响的分析证明，并结合STK，对拦截弹道导弹进行了仿真，实验结果说明此方法形式简单、方便，具有实用价值。     

基于UML的弹道导弹攻防对抗仿真系统建模研究

提出了一种基于EATI面向实体的系统建模分析方法，阐述了利用UML工具实现分布式仿真系统建模的一般过程，然后针对弹道导弹攻防对抗仿真系统这一具体的应用，进行了建模研究。该方法在较大程度上解决了从需求分析到软件开发全过程的分布式仿真系统的建模问题，具有一定的工程指导意义。     

基于LSTM与1DCNN的导弹轨迹预测方法

针对弹道导弹等超远程攻击目标的轨迹难以预测的问题,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络与一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的目标轨迹预测方法。首先,建立三自由度导弹运动模型,依据再入类型设计3种目标轨迹数据,构建机动数据库,解决轨迹数据的来源问题。其次,采用重复分割与滑动窗口的方法对轨迹数据进行预处理。然后,基于LSTM与1DCNN设计了一种目标类型分类网络,对目标进行初步分类。最后,基于1DCNN设计轨迹预测网络,对目标轨迹进行预测。仿真结果表明,提出的轨迹预测网络能够完成轨迹预测任务,预测误差在合理范围内。     

基于微多普勒分析的弹道导弹目标进动特性研究

进动是弹道导弹目标的一种微运动,介绍了微多普勒的相关概念,然后建立了进动的数学模型,并推导了进动的微多普勒理论公式,最后进行了仿真实验,并采用时频分析方法提取出微多普勒特征。理论计算与仿真实验的结果吻合良好,表明了该进动数学模型和理论公式推导的正确性。同时,进动的微多普勒特征可用于识别真假目标。     

弹道导弹攻防对抗的对策模型

针对现代空袭的弹道导弹突击,设计了弹道导弹攻防对抗的对策模型。把导弹攻击的行动表示为能造成最大预期伤害的数学模型,然后指出如何最优化防御拦截系统部署及拦截方案以期最小化最大期望毁伤,仿真实例说明了弹道导弹攻防对抗对策方法的有效性。     

一种等β值再入大气层弹道导弹弹头伴随重诱饵的设计方法

本文从再入大气层弹道导弹弹头运动的解析解着手,找出了在再入点参数一定的情况下,决定弹头运动状态的唯一因素是弹头的弹道系数。为此,本文提出了一种设计弹头伴随重诱饵的方法。按此方法设计诱饵,可使得在整个再入段,诱饵即使不带小型发动机调整姿态,也能保持与弹头相同的运动状态,以此达到掩护弹头突防的目的。     

基于UML的导弹攻防仿真系统设计及实现

基于分布式仿真技术构建导弹攻防仿真系统已成为评估导弹作战效能的重要手段。针对典型弹道导弹攻防对抗过程，分析了攻防对抗仿真系统构成及功能。采用统一建模语言（UML）对系统用例模型、实体结构模型及行为模型等进行了可视化建模，并采月VC＋＋工具对导弹攻防对抗仿真进行了系统实现．应用实践表明，采用UML进行系统设计，可有效提高导弹攻防对抗等大系统仿真开发的进度与质量。     

基于摄动制导的弹道导弹发射诸元的仿真算法

实现了一种基于摄动制导的弹道导弹的发射诸元算法。给定发射点与瞄准点的地理位置，通过一种迭代方法求解发射方位角和标准关机时间，并以此确定自发射点到瞄准点的标准弹道。采用求差法解算摄动制导的关机方程与导引方程系数。最后给出诸元计算软件流程图。将该软件应用于某导弹六自由度飞行仿真系统的发射诸元计算，论证了该算法的可行性。