浅析适应现代战争的防空

在现代局部战争中,空袭和反空袭是战争的主要模式之一,空中打击武器在战斗中占有特别重要的地位;这些武器包括飞机、导弹及空间武器。它们可携带威力巨大的常规弹头或核弹头,能精确命中地面和海面任何目标。因此,对空袭武器建立可靠的防御是非常重要的战略任务。本文主要从国土防空的特性、现代空袭武器的性能及空袭战术出发,论述对空袭武器进行有效防御的防空武器系统和防空战术特点及其发展趋势。     

雷达对抗仿真系统中雷达数据库设计与实现

针对当前对雷达对抗系统效能评估的需求和仿真技术的发展,提出基于HLA的雷达对抗仿真系统总体结构及其数据库设计,重点阐述应用面向对象思想的雷达数据库设计,并在VC环境下采用ADO技术访问数据库;最后分析说明一个雷达对抗仿真系统的仿真实例。该系统已应用于工程项目中,取得了较好的效果。     

武器舱气动噪声主动流动控制技术风洞试验研究

针对飞机弹舱高强度气动噪声、内埋武器分离安全性等问题,以高速风洞动静态压力测量技术为研究手段,开展了基于脉冲射流激励器（Powered Resonance Tubes,PRTB）的武器舱气动噪声抑制技术试验研究。试验结果表明,试验模型具有典型的开式空腔流动特点,武器舱内部非定常流动引起的声载荷可达到150dB。PIV 试验结果研究表明空腔前缘布置主动脉冲射流激励器对剪切层施加激励,会改变武器舱上部剪切层的流动特性,对这种高强度的声载荷起到一定的抑制作用。     

军贸

巴基斯坦计划额外储备24枚短程核导弹 巴基斯坦核武器储存监督机构计划在2011年,额外储备数量不少于24枚、可携带核弹头的短程导弹。据称,巴基斯坦研制成功的地对空导弹已经成为南亚国家一年内生产数量最多的导弹。     

编与读

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基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

基于生成对抗网络的零样本图像分类

在图像分类任务中,零样本图像分类问题已成为一个研究热点。为了解决零样本图像分类问题,采用一种基于生成对抗网络（GAN）的方法,通过生成未知类的图像特征使得零样本分类任务转换为传统的图像分类任务。同时对生成对抗网络中的判别网络做出改进,使其判别过程更加准确,从而进一步提高生成图像特征的质量。实验结果表明:所提方法在AWA、CUB和SUN数据集上的分类准确率分别提高了0.4%、0.4%和0.5%。因此,所提方法通过改进生成对抗网络,能够生成质量更好的图像特征,从而有效解决零样本图像分类问题。      

战斗机武器外挂投放与内埋投放比较

为了研究弹体外挂投放与内埋投放的区别,利用基于Menter SST湍流模式的改进延迟分离涡模拟(IDDES)方法以及重叠网格技术,分别对亚声速和超声速来流条件下,同一弹体外挂投放和内埋投放进行了数值模拟,得到了亚声速和超声速条件下外挂投放与内埋投放弹体的下落规律。通过对比分析表明:亚声速和超声速来流条件下,内埋投放由于受舱体内强非定常流场以及舱体唇口剪切层的影响,弹体受很大的抬头力矩,弹体姿态角变化较大,投放特性劣于外挂投放。进一步研究表明:在弹射时给弹体一定的低头角速度,使弹体以低头姿态穿越剪切层,则可以大幅度降低剪切层带来的不利影响,提高内埋投放弹体分离品质。     

飞机隐身技术综述

本文根据最近几年有关部门对降低军用飞机雷达散射截面(RCS)的研究,对飞机隐身技术的问题作了综合性评述。全文分为二部分,第一部分为飞机隐身技术的发展概况,第二部分概括介绍各种飞机隐身技术的基本内容,最后论述了飞机隐身技术与飞机设计之间的密切关系。