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本月行业协会披露研究成果东北亚具身智能创新中心在辽宁沈阳揭牌

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在现代空战中，远程导弹打击能力的提升已成为各国空军发展的关键趋势。然而，随着电子战技术的不断进步，导弹在飞行过程中面临着日益严峻的干扰与信息更新被阻断的挑战。

2025年3月7日，兰德发布报告《导弹干扰和交战模式》，系统分析了空射导弹在复杂电磁环境下的作战效能，构建了导弹干扰与目标更新依赖性的数学模型（MJEM），并评估了电子干扰对导弹命中概率的影响。

报告背景与动机

美国国防部广泛共识认为，增加远程打击能力是提升空军作战效能的关键。在此背景下，美国陆军、海军和空军正致力于提升其“杀伤链”能力，以实现对远程目标的发现、定位、跟踪和攻击。在远程空射巡航导弹打击过程中，目标位置、速度和航向信息可能存在不确定性，且目标可能改变其速度和航向。导弹飞行时间越长，目标定位误差积累越大，因此在飞行过程中为导弹提供目标更新（IFTU）显得尤为重要。同时，导弹可能通过全球定位系统（GPS）获取自身位置更新。然而，敌方可能会通过干扰导弹接收器来阻断GPS更新和IFTU，或者通过动能或非动能攻击破坏提供信息的卫星或飞机。一旦这些更新被阻断，导弹将依赖惯性导航系统（INS）来估算自身位置，但INS的准确性会随时间降低，目标和导弹自身的位置不确定性也会增加，可能导致打击失败。

研究方法与模型概述

为解决上述问题，RAND开发了导弹干扰与交战模型（MJEM），并用Python编程语言实现了该模型。模型输入包括射手、导弹、目标和干扰机的海拔与距离信息、导弹上的无线电接收器及其相关电子保护措施、信息源的可用性和更新率、发射机和干扰机的功率水平、目标位置误差信息、导航系统性能规格以及导弹导引头特性等。MJEM将所有位置误差和不确定性视为零均值高斯随机变量，通过计算链路预算来估计干扰范围，并估计飞行过程中误差和不确定性的积累。模型输出包括干扰范围和导引头捕获范围处的横向位置误差作为性能衡量指标，以及导引头捕获概率作为效能衡量指标。

模型工作原理

干扰范围估计

模型通过计算干扰机与GPS接收器之间的功率链路预算，估计接收到的干扰与信号功率比，进而确定GPS干扰范围。对于IFTU接收机，干扰范围的计算过程与GPS类似，但需根据通信系统的设计确定干扰阈值。同时，模型考虑了视距限制，只有在干扰机与接收机之间存在视距时，干扰才可能发生，因此有效干扰范围是链路预算分析估计干扰范围与视距范围中的较小值。

导航系统误差估计

模型对GPS和惯性导航系统（INS）的位置误差进行了详细估计。GPS位置误差由伪距误差和基于卫星几何的地理精度稀释因子决定，不同代码的GPS信号具有不同的位置误差范围。INS的位置误差主要来源于陀螺仪偏差不稳定性、陀螺仪角度随机游走误差以及从宿主飞机到导弹的转移对准误差。模型对这些误差源进行了量化分析，并估计了其对导弹位置的累积影响。

目标位置与速度误差估计

模型假设目标位置、速度和航向由外部源（如信号情报、光电/红外传感器、合成孔径雷达等）估计，并考虑了目标位置误差（TLE）和目标速度估计误差。通过分析目标位置的两次估计值及其时间间隔，模型估计了目标速度，并预测了目标在未来时间的位置。同时，模型考虑了目标在导弹接近导引头捕获范围时进行规避机动对位置误差的影响。

关键发现与建议

关键发现

MJEM模型为量化导弹在复杂条件下对GPS和IFTU信息源的依赖程度提供了有效工具。研究发现，导弹对这些信息源的依赖程度因任务、导弹类型、目标及其他因素而异。惯性导航系统性能主要受宿主飞机转移对准的影响，目标速度误差估计在无加速度情况下可通过位置变化除以时间间隔得到，且模型的效能衡量指标强烈依赖于导引头捕获范围和视场。

报告建议

报告提出了多项建议以进一步提升模型的应用价值和效能。建议将模型应用于评估类似任务中的依赖关系，如压制或摧毁陆基敌方防空系统，或针对其他类型威胁编队的舰船。同时，建议增加惯性导航系统加速度计的表示，以便评估范围误差，这将提高模型的保真度，并使其能够应用于洲际弹道导弹打击等更多场景。此外，还需进一步研究惯性导航系统从宿主飞机到导弹的转移对准估计方法，以更准确地反映INS性能。最后，建议对MJEM模型进行更新，以提高其在表示多导引头导弹方面的效率，并探索将其应用于地空导弹与飞机交战、反舰巡航导弹与舰船交战以及多导弹齐射等更多场景的可能性。

结论

联参智库现有全球军事领域情报资料80万份，纵向贯穿战略规划、条令法规、指南手册、标准报告，横向覆盖全球主要50个防务智库报告。

资料专题，作战概念、指挥控制、无人系统、人工智能，试验鉴定等；

数据产品，如全球武装力量数据、军用无人机数据等；

软件产品，如全球装备参数数据库、全球现代军用飞机数据库等；

译文产品，如参联会系列文件、联合部队作战与条令等；

研究报告，如世界无人作战力量建设、星链反制等。

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