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2026年3月30日,空客公司研制的"猛禽"(Bird of Prey)拦截无人机在德国完成首次演示飞行.在模拟真实任务场景中,"猛禽"自主搜索、探测并识别出一架中型自杀无人机,随即发射Mark Ⅰ空空导弹将其击落.Mark Ⅰ尺寸小巧,长仅65厘米,射程1.5千米,重量不超过2千克,是迄今为止最轻的制导拦截导弹之一."猛禽"翼展2.5米,机长3.1米,最大起飞重量160千克,采用两台小型喷气发动机作为动力,最大飞行速度超过500千米/小时.

2025至2026年,欧亚战事频发.曾被视作小国装备的"爱立眼"预警机战绩亮眼:其平衡木雷达侧向探测能力强、隐蔽性佳,在乌克兰多次引导防空力量拦截导弹与无人机;北约中欧演习亦将其纳入作战体系,弥补大型预警机的部署缺口.依托特殊雷达构型、模块化设计与高性价比,"爱立眼"既是中小国家的战力倍增器,也可兼容大国联合作战体系.反观美制E-7"楔尾"预警机,因造价昂贵、订单缩减发展遇阻.如今,"爱立眼"凭借实战表现与环境适配性,正在改写现代空战格局.

针对拦截导弹精准命中目标的同时还要满足舵偏饱和与攻击角度约束问题,借鉴反步控制与滑模控制思想,提出一种带有舵偏饱和与攻击角度约束的动态面滑模制导控制一体化的设计方法.首先,结合一阶低通滤波函数建立考虑舵偏饱和的导弹纵向平面制导控制一体化设计模型,并将导弹的未建模部分作为扰动.然后,采用线性时变滑模面解决攻击角约束问题,通过一阶滤波器避免微分爆炸,并利用非线性干扰观测器估计和补偿扰动,引入Nussbaum函数处理舵偏饱和问题.最后,使用Lyapunov理论证明系统稳定性.仿真结果表明,导弹在所设计控制律作用下,既可以保证制导精度,还可以处理攻击角约束和舵偏饱和问题,体现出良好的性能.

从俄乌冲突中防空导弹作战效果来看,中远程防空导弹武器非但没能有效支撑起应有的空天之盾作用,反而受高超声速武器、反辐射武器压制.通过对俄乌冲突中防空武器面临的空袭威胁环境研究,分析了新一代中远程防空导弹武器装备应从增强系统抗打击能力、构建可重构防空作战能力、加强隐蔽作战和机动部署能力、弹簇化拦截导弹设计能力共四个方面提升,最后提出了新一代中远程防空导弹武器装备建设的技术途径,通过新技术途径的体系效能展望,说明新技术途径能有效支撑夺取新形势下的制空权.

为进一步增强导弹飞行弹道的收敛速度,定义末端的脱靶量和脱靶量变化率作为性能优化指标,并基于线性二次型微分对策理论进行了制导律的推导,推导结果实现了减少脱靶量的同时向着最大化脱靶量收敛速度的方向上进行控制的目的.本研究从一般意义上进行导弹和目标控制系统动态特性的建模,适用于二者具有高阶控制系统动态特性的形式,推导结果具有一般性.针对导弹和目标具有一阶控制系统动态特性的情况,进行了制导律的扩展,并相应完成了对策空间的分析和典型制导参数的取值分析.非线性系统仿真针对比例导引、典型微分对策制导律和本研究所提出的脱靶量及其变化率双重加权的微分对策制导律进行了对比分析,仿真情形包括目标常值机动、S型机动和随机机动3种情形,并采用单发命中概率作为制导性能衡量指标.结果表明,所提出制导律的弹道快速收敛性能和低过载需求,在最小化脱靶量的同时最大化脱靶量的收敛速度,实现了在拦截导弹飞行弹道快速收敛的方向上进行控制的目的.

助推段拦截时间窗口极短,要求导弹须具备高速、高加速能力,同时由于目标弹道导弹在助推阶段仍在加速,要求拦截导弹的制导方案需具备应对目标机动的能力.通过分析助推段拦截导弹的特性,建立弹道仿真模型,并依据拦截导弹飞行全过程要求的制导机制性能,详细设计助推段拦截导弹在初制导、中制导、末制导阶段下的制导律,研究不同制导方案对导弹拦截性能的影响,并分析了不同导弹最大速度的拦截效果.结果表明:助推段拦截导弹的中制导采用预测命中点导引律能够降低视线角速率,使弹道更为平直,末制导采用修正比例导引律可以降低需用过载,提高拦截性能;能量越高的导弹,其速度特性、飞行性能越高,同时所需拦截时间越短,拦截效果越好.

在军事作战领域中，准确的目标识别是确保诸如预警系统、拦截导弹、侦察装备及远程打击武器等各类军事资产能够充分发挥其战术与战略效能的核心要素。然而，在复杂背景的干扰下，通过雷达侦测、光电侦测、电磁频谱侦测等常规侦测手段已经难以满足现代战场环境下对于导弹、无人机等小目标的预警监测需求。本文针对当前战场环境中无人机等弱小空中目标监测与识别的紧迫需求，设计了一种地对空红外弱小目标自主发现设备。设备由电源模块、图像采集模块、嵌入式算法处理模块、显示模块、嵌入式算法处理模块组成，成本低廉、小巧轻便、便携性强。同时，设备引入最新的DNA-Net模型来进行红外小目标识别。鉴于传统侦测手段如雷达、光电及电磁侦测在便携性、隐蔽性上的局限，以及难以满足复杂环境中的实时监测挑战，本研究聚焦于利用红外成像技术与深度学习算法的结合，以提高弱小目标的发现能力。In the field of military operations, accurate target identification is a core element to ensure that military assets such as early warning systems, interceptor missiles, reconnaissance equipment and long-range strike weapons can achieve their full tactical and strategic effectiveness. However, under the interference of complex background, conventional detection methods such as radar detection, photoelectric detection and electromagnetic spectrum detection have been difficult to meet the needs of early warning and monitoring of small targets such as missiles and UAVs in modern battlefield environment. Aiming at the urgent need of monitoring and recognition of small and small targets such as unmanned aerial vehicles (UAVs) in the current battlefield environment, this paper designs a surface-to-air infrared small and small targets autonomous detection equipment. The device is composed of power module, image acquisition module, embedded algorithm processing module, display module and embedded algorithm processing module, with low cost, compact and portable. At the same time, the device introduces the latest DNA-Net model for infrared small target recognition. In view of the limitations of traditional detection methods such as radar, photoelectric and electromagnetic detection in portability and concealability, as well as the difficulty in meeting the challenges of real-time monitoring in complex environments, this research focuses on the combination of infrared imaging technology and deep learning algorithm to improve the detection ability of dim targets.

针对对抗环境下的海上舰船防空反导导弹目标分配问题,本文提出了一种融合注意力机制的深度强化学习算法.首先,构建了舰船多类型导弹目标分配模型,并结合目标多波次拦截特点将问题建模为马尔可夫决策过程.接着,基于编码器-解码器框架搭建强化学习策略网络,融合多头注意力机制对目标进行编码,并在解码中结合整体目标和单个目标编码信息实现舰船可靠的导弹目标分配.最后,对导弹目标分配收益、分配时效以及策略网络训练过程进行了仿真实验.实验结果表明,本文方法能生成高收益的导弹目标分配方案,相较于对比算法的大规模决策计算速度提高10％～94％,同时其策略网络能够快速稳定收敛.

研究一种新的多无人机对地攻击目标分配问题.该问题中攻击方试图通过无人机击毁防御方的高价值目标,防御方试图通过发射拦截导弹对无人机进行拦截,但攻防双方无法事先观察到对方实际采取的目标分配方案.通过分析防御方的拦截导弹目标分配方案对攻击方收益的影响,将问题构建为一个零和矩阵博弈模型,模型的策略空间随无人机、高价值目标、拦截导弹数量的增加呈爆炸式增长.鉴于此,现有算法难以在有效时间内对其进行求解,提出一种基于两阶段邻域搜索的改进Double Oracle(DO-TSNS)算法.实验结果表明,相较于DO、UWMA和DO-NS算法,DO-TSNS算法能够更有效地求解考虑防御方具有拦截行为的多无人机对地攻击目标分配问题.