航空兵器

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Aero Weaponry

杂志简介:《航空兵器》杂志经新闻出版总署批准,自1964年创刊,国内刊号为41-1228/TJ,是一本综合性较强的工业期刊。该刊是一份双月刊,致力于发表工业领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目:专家讲坛、航空武器技术、试验验证技术、综合基础技术

主管单位:中国航空工业集团有限公司
主办单位:中国空空导弹研究院
国际刊号:1673-5048
国内刊号:41-1228/TJ
创刊时间:1964
所属类别:工业类
发行周期:双月刊
发行地区:河南
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:1.37
复合影响因子:0.94
总发文量:1092
总被引量:4870
H指数:20
立即指数:0.0079
期刊他引率:1
  • 自主化——机载导弹重要的发展方向

    作者:樊会涛; 闫俊 刊期:2019年第01期

    围绕不断提高自主能力的发展需求,回顾了机载导弹70年来始终以满足空中优势作战为目标,从尾后攻击到全向攻击、从近距格斗到中远距拦射、从定轴发射到离轴发射、从适应简单环境到复杂环境的发展主线,提出了机载导弹由精确制导技术、信息技术应用引发的两次技术革命的观点,展望了人工智能技术是引发机载导弹第三次技术革命的可能方向,系统论证了...

  • 未来空战过程智能化关键技术研究

    作者:黄长强 刊期:2019年第01期

    空战过程智能化是实现未来空战的关键途径,通过对该领域国内外技术研究的介绍与梳理,根据“观察-判断-决策-行动”空战环节特性,分析了未来空战过程智能化技术研究思路,重点对无人作战飞机空战过程智能化关键技术进行综述。

  • 关于导弹武器智能化发展的思考

    作者:程进; 齐航; 袁健全; 宋闯; 赵佳佳 刊期:2019年第01期

    本文回顾了人类战争史中武器发展的过程,列举了国外将人工智能应用于武器装备的典型实例,指出导弹智能化是信息战争的必然产物,分析了现代导弹及其武器系统智能化特征,简述了导弹智能化过程中的关键技术,并对其未来发展提出了建议。

  • 空空导弹智能化技术的发展与展望

    作者:刘代军; 王超磊 刊期:2019年第01期

    阐述了空空导弹智能化对于未来空中作战的重要意义,从战略、技术、装备等角度总结概括了智能化在空战领域的发展情况。基于空空导弹自身特点和能力需求,结合未来空战作战背景,展望了未来智能空空导弹的发展以及对未来空战模式的影响,分析了空空导弹实现智能化需要突破的关键技术。

  • 精确制导自动目标识别智能化的挑战与思考

    作者:范晋祥; 刘嘉 刊期:2019年第01期

    精确制导系统是利用弹载精确探测装置在复杂战场环境中发现、识别和跟踪目标,利用惯性技术和/或信息支援保障获取弹体自身和所要打击的各种目标的位置和运动信息,控制和导引制导武器准确命中目标的系统。自20世纪70年代正式提出精确制导概念以来,经过40多年的发展,精确制导系统和技术的发展取得了巨大的进步和成就,精确制导武器在现代高技术战争...

  • 深度学习的可解释性

    作者:吴飞; 廖彬兵; 韩亚洪 刊期:2019年第01期

    深度学习已经成功运用在自然语言、多媒体、计算机视觉、语音和跨媒体等相关的特定领域。然而,这一架构在“端到端”模式下、通过标注大量数据来进行误差后向传播而优化参数的学习方法被比喻为一个“黑盒子”,解释性较弱。可解释性指算法要对特定任务给出清晰概括,并与人类世界中已定义的原则或原理联结。在诸如自动驾驶、医疗和金融决策等“高...

  • 深度学习在红外目标跟踪中的应用展望

    作者:庄旭阳; 陈宝国; 张景山 刊期:2019年第01期

    近年来,深度学习算法研究持续升温,已经在自动驾驶、工业检测以及医疗等领域占据了主要地位。红外目标跟踪是红外导引的一项关键技术,然而,对于复杂的红外场景,已有的跟踪算法很难适用所有情况,跟踪效果遭遇瓶颈。本文通过介绍红外目标跟踪算法发展现状、基于深度学习的目标跟踪算法最新发展,分析了目前主流深度学习算法的优缺点,结合红外目标跟...

  • 未来导弹在联合赛博空间行动中的能力探究

    作者:杨会林; 张邦楚; 欧军 刊期:2019年第01期

    简要介绍了赛博空间及赛博空间作战的概念内涵、发展情况及赛博空间对抗技术和作战装备。针对未来联合赛博空间行动的目标,描述了导弹在联合作战行动中的作用,对导弹需具备的能力进行了分析。最后,为应对赛博空间作战需要提出了导弹技术发展的建议。

  • 人工智能的发展及其在未来战争中的影响与应用思考

    作者:程运江; 张程; 赵日; 周国峰; 许泽宇 刊期:2019年第01期

    本文介绍了人工智能技术的概念、起源与发展,分析了人工智能技术对未来战争的影响及其在国外军事领域的发展现状,提出了人工智能技术在未来战争有四种重要的发展应用方向:智能作战样式、智能作战体系、智能作战武器、智能作战保障,可为人工智能技术在军事领域的发展和未来战争的应用提出建设性意见。

  • 基于混合现实的空战演训系统研究

    作者:赵良玉; 陈成; 张铎; 白晓亮 刊期:2019年第01期

    针对现代空战演训成本高、演训空域环境受限、训练效果不全面、难以进行视距内作战演训等问题,提出基于混合现实的空战演训系统设计方案,通过将真实作战演训场景和特定虚拟环境融合在一起构造虚实融合性战场,能够为飞行员提供多样化的航空作战环境演训,更加快速有效地贯彻最新空战训练理念与作战战术,可以在降低演习训练成本的同时,快捷、全方位...

  • 一网打尽——无人集群时代的新攻防

    作者:刘献伟; 陈虎林; 李飞; 郭正玉 刊期:2019年第01期

    针对智能时代新的无人集群作战样式,分析了传统精确制导弹药的应对困局,提出新的网弹应对方案,给出网弹反制技术的结构组成、制导与控制、关键技术和典型作战场景,并对其优缺点和更广泛的应用予以描述,对开展相关研究工作给出了建议。

  • 智能化时代雷达导引头信号处理关键技术展望

    作者:陈伟; 孙洪忠; 齐恩勇; 沈康 刊期:2019年第01期

    随着电磁及干扰技术的飞速发展,战场环境日益复杂,尤其是网络化技术以及人工智能技术的大量应用,现代战争越来越呈现出信息化、网络化、智能化特点。对雷达型空空导弹而言,智能空战时代智能组网、协同攻击将会成为雷达弹的主要作战模式,此时传统的基于个体的雷达探测、识别、抗干扰方法局限性愈加明显;协同智能化探测、智能抗干扰将逐步成为雷达...

  • 基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

    作者:王铮; 韩宝玲 刊期:2019年第01期

    针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、...

  • 基于PCA-ELM的弹载组合导航智能故障检测算法

    作者:王进达; 鲁浩; 程海彬; 李群生; 徐剑芸; 何海洋 刊期:2019年第01期

    针对传统PCA-ELM(主元分析-极限学习机)算法分类效果稳定性差和准确率不高等问题,结合弹载组合导航系统卡尔曼滤波器,提出一种改进PCA-ELM故障检测方法。首先,分析了PCA算法负载矩阵与卡尔曼滤波新息协方差矩阵的关系,构造新的权系数矩阵,并引入极限学习机对权系数矩阵进行参数优化,将参数优化后的负载矩阵进行故障分析。最后,将该算法首次应用...

  • 凹多边形区域覆盖无人机航迹规划方法

    作者:王自亮; 罗德林; 吴顺祥 刊期:2019年第01期

    覆盖航迹规划技术对于提高无人机的目标搜索能力和正确完成任务能力具有重要的意义。针对凹多边形区域形状,本文提出一种无人机覆盖算法,该算法旨在协助无人机自主完成无遗漏地覆盖搜索给定区域。首先,描述了如何选取无人机的飞行方向;其次,给出了如何将凹多边形转变为凸多边形的流程,并详细说明无人机覆盖区域的过程;最后,通过仿真示例验证了算...