战术数据链作战效能仿真

战术数据链是C4ISR系统的重要组成部分,其作战效能的评估是我军数据链系统发展中迫切需要解决的关键问题.监视是战术数据链的主要作战任务.讨论了战术数据链监视效能评估指标,建立了战术数据链监视效能仿真模型,利用对美军11号链的研究实例说明了战术数据链作战效能仿真研究的方法.建立的仿真模型和研究方法对战术数据链建设具有指导意义.     

PFSM在海军航空兵作战仿真中的应用研究

海军航空兵遂行作战任务时,面临空中截击、地面以及海上打击等多种随机的、不可预测的风险,其整个作战过程可以看作一个随机过程,且具有Markov效应。提出了采用随机有限状态机（PFSM）来描述海军航空兵作战过程的方法,并基于此来构建其作战仿真系统框架。通过接口程序获取外部仿真系统的数据,以及将效能评估模型嵌入此仿真框架中,采用Monte Carlo方法,经多次仿真,可以实现航空兵遂行作战任务的风险分析和效能评估。     

战区地面防空兵力需求估算模型研究

兵力需求是高层决策机关在平时进行战场建设,战时实施兵力集结与调动的基本依据。首先讨论了地面防空兵力和空袭兵力作战效能指数的计算方法,依据防空作战双方的兵力对抗特点,建立了空地对抗条件下的兰切斯特动态微分方程,得出了满足一定作战结果要求的地面防空兵力总效能指数需求模型。根据平时或战时的兵力结构对总效能指数进行解释,得出所需规模进行快速估算,可为高层决策机关的兵力需求决策与分析提供量化依据。     

兵力组织扁平化指挥控制结构设计方法

合理的兵力组织指挥控制结构能提高兵力组织的整体作战效能。首先介绍了兵力组织的组成要素,提出了兵力组织扁平化指挥控制结构的数学描述方法。在其基础上分析了扁平化指挥控制结构设计问题,以均衡和最小化组织中各决策单元的负载水平为目标建立了相应的优化模型。最后提出了一种多目标模糊离散粒子群求解算法,并结合联合作战算例证明了算法的有效性和优越性。     

针对要点防空模型的作战兵力优化研究

为了在现代化联合防空作战中, 根据蓝方火力配置, 红方能够做出最优的兵力分配, 使防空效能最大化。从要点防空的任务角度出发, 对作战兵力分配进行建模优化, 并对优化后的兵力分配效能进行评估。首先选定任务背景为近海小规模局部战争, 对复杂作战情况进行抽象得到模型。对模型进行优化, 求解得到红方最优兵力分配结果，提出一种新方法, 简化了对有限制的类二项分布期望的求解, 得到蓝方各类进攻力量成功突防的期望以及红方要点平均损耗期望, 并用此值定量评估联合防空的兵力分配效能。最后, 进行了实例分析, 验证了模型的有效性。     

防空作战兵力流量管理效能探索性仿真研究

从流量管理角度探析防空作战效能实现。首先,提出战区兵力流量管理这一新概念,并作必要阐述。然后,将探索性建模与分析方法(EM&A)引入兵力流量管理的效能分析与评估中,同时提出基于EM&A的兵力流量管理效能分析与评估框架。在想定作战背景下建立兵力流量管理数学模型,给出一种基于EM&A的兵力流量管理的具体分析方法,并提出结论性的建议。该仿真对各种不确定性作战要素所产生的结果进行整体研究,使得防空作战决策分析更加灵活、高效,并具有较强的适应性。     

基于网络化指标的数据链作战保障能力评估模型研究

针对数据链支撑杀伤链作战机理难描述、能力难度量等问题，亟需开展对数据链作战保障能力评估，以发掘数据链装备体系的薄弱环节及实际需求。然而，数据链装备的耦合化内部结构与多样化外部应用方式使现有评估框架难以适用。为此，针对数据链作战保障能力评估特点，特别是评估指标体系的网络化特点，建立一套适配评估需求的新型动态评估框架。结合数据链保障能力特点，建立网络化评估指标体系，结合动态评估方法形成综合评估模型。应用案例表明，所设计的数据链作战保障能力评估模型不但能对数据链作战保障能力进行合理有效的评估，还能改善现有数据链装备服务要素，提升作战保障能力水平。     

基于效能的海军演习效果评估方法及关键技术

演习效果评估结论将对各级决策产生重大影响,为准确把握海军演习红方兵力作战效能和训练绩效;采用军事系统分析方法结合层次分析思路,通过系统论与还原论相结合方式研究提出了演习效果评估指导模式,以效能结构要素分解为基础提出了指标体系构建指导模式;在此基础上提出了指标权重确定算法、指标标准化处理模型、聚合模型等效能量化关键技术;经大范围实际应用表明该方法体系科学性高、可操作性强,具有重大军事应用价值和推广前景。     

基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战态势评估及仿真

自动准确地进行空战态势评估是无人作战飞行器（UCAV）自主作战，或有人作战飞行器（MCAV）的辅助作战决策系统必须解决的技术，也是进行威胁评估和战斗决策的基础。为了解决空战态势评估的建模和实现问题，提出了用模糊动态贝叶斯网络实现空战自动态势评估的方法，推导了离散模糊动态贝叶斯网络的推理算法，建立了空战白动态势评估的离散模糊动态贝叶斯网络模型，并进行了仿真验证。仿真结果表明，依据离散模糊动态贝叶斯网络所建立的空战态势评估模型，能够准确地跟踪战场态势的变化，及时发现态势的转换边界，而且在观测值出现偶然误差或者错误时，仍然可以给出正确的评估结果。     

基于层次分析法的防空信息战效能评估

针对防空信息战在国家的空中、空间安全与利益具有重要战略意义的现实问题,对防空信息战的作战效能进行了研究。分析了影响防空信息战的各种因素。建立了防空信息战效能的指标体系。利用层次分析法适用于复杂大系统效能计算的特点,建立了评估防空信息战的数学模型。通过实例,给出了具体的计算过程,计算结果说明了模型的可行性。     

基于合作协同进化的多机空战目标分配

为寻找一种满足多机空战需求的目标分配优化方法,提升空战效能,提出了一种基于合作协同进化的多机空战目标分配方法。首先，该方法基于单机空战优势,建立多机协同空战优势评价指标体系。然后,对战机间的协同相关性进行分析计算,建立多机协同空战目标分配模型。在变长度染色体遗传算法(genetic algorithm, GA)的基础上,设计了基于交叉、嫁接、分裂和拼接算子的改进合作协同进化算法,提高了模型的进化效率。最后，设计实验分别对优势评价指标体系的有效性、静态算例、动态算例和大规模无人战斗机算例进行仿真验证,并将2种模型以及4种算法的计算结果和所提算法的实验结果进行对比。仿真结果表明，改进合作协同进化算法适用于该模型计算,结果收敛稳定,亲和度值显著提升,能够优化目标分配方案,在空战中具有一定的应用意义。     

基于支持向量机的部队作战效能评估

随着信息化战争复杂性与不确定性的增加,对部队作战效能的评估提出了更高要求。在分析支持向量机和增强最简半自治适应性作战神经网络仿真工具箱（enhanced irreducible semi autonomous adaptive combat neural simulation toolkit, EINSTein）特点的基础上,建立了基于支持向量机的部队作战效能评估模型,完成从评估指标到作战效能值的非线性映射。在一定作战想定背景下,结合EINSTein系统产生的仿真数据对模型进行了验证。仿真结果表明,与误差反向传播神经网络（back propagation neural networks, BPNN）相比,基于支持向量机的效能评估模型能够降低人为因素的影响,更准确地评估部队作战效能,是一种有效的评估方法。     

一对一超视距空战仿真中的机载雷达模型研究

为提高一对一超视距空战仿真的置信度,在考虑多路径效应、杂波、电子干扰、脉冲积累以及PRF选择的基础上,运用功能仿真法建立超视距空战机载雷达的数学模型。采用数值模拟法给出一对一超视距空战的仿真流程,以领先跟踪概率、跟踪距离、跟踪时间作为探测效能指标,运用蒙特卡洛法分析雷达自身性能和电子对抗方案对探测效能的影响。结果表明,此模型能够较好地模拟超视距空战中机载雷达的探测过程,合理可行。     

基于功能依赖网的体系效能评估方法

建设与发展有效的装备体系需要依赖合理的效能评估方法。诸多评估方法在复杂依赖关系的量化分析上存在不足, 因此引入功能依赖网络分析(functional dependency network analysis, FDNA)法, 通过双依赖参数、分段线性模型等捕捉体系复杂依赖关系及其造成的级联效应。进而立足FDNA方法的优点, 突破其局限性, 提出基于作战环的功能依赖网络建模规范, 通过链路健康指数、综合依赖关键度、多系统冗余表决系统等调整、新增、完善效能聚合模型, 形成可捕捉和反映更广泛作战场景的扩展FDNA(extended FDNA, E-FDNA)方法。以海上防空反导体系为例, 通过与现有FDNA系列方法以及复杂网络方法在体系效能值、关键系统识别等方面的对比分析, 验证了E-FDNA方法的可行性和有效性, 为装备体系的效能评估提供了新方法。     

基于两阶段DEA的空中突防兵力方案评价方法

以效费比优选兵力方案是作战方案制定中的关键技术。以飞机编队突防作战为研究背景,用系统动力学的方法构建突防编队依次通过飞机拦截区与地空武器拦截区的兵力损失模型。将突防过程抽象为类型3的两阶段数据包络分析模型,证明其与类型1模型在效率加性分解与乘性分解上特性的不同,指出其无偏见性,并分别从两个阶段的输出与输入导向综合定义新的中立性评价方法。在仿真实验中,分别运用3种评价方法对可选兵力方案的两阶段与整体效率进行评价比较,根据任务要求,选取最优兵力方案。     

基于探索性分析的装甲装备体系效能评估方法

针对装甲装备体系效能评估中需要解决的现实问题,提出一种基于探索性分析的装备体系作战效能评估方法。该方法以探索性分析理论为指导,结合作战模拟与解析模型二者的优势,建立装备体系作战效能模型族,在此基础上针对作战中的不确定因素进行探索性分析与评估。结合坦克编队作战效能评估问题,给出了该方法的分析框架和应用步骤,说明了方法的有效性和可行性。     

基于RBF神经网络的作战效能评估方法

作战效能评估是现代作战模拟中的一个非常重要的环节,受到人们特别的关注.介绍了一种基于改进型RBF神经网络的作战效能评估方法,主要是依据样本数据动态调节网络结构与参数.然后基于EINSTein系统进行实例评估,仿真结果表明改进的RBF神经网络算法具有良好的自学习能力,以及预测精度高、可行性好等优点,可以广泛应用于作战效能的评估工作中.     

基于深度学习的体系作战效能智能评估及优化

采用仿真模拟评估方法进行体系作战效能评估包括配置想定、多次运行仿真系统和调用效能评估模型计算多个复杂步骤。针对此流程复杂、耗时长的问题,提出一种基于深度学习回归思想的体系作战效能智能评估方法,引入基于进化策略的作战效能优化流程。以全连接深度回归网络为预测模型,通过多个数据集的试验结果给出网络隐层数和样本量选择的指导原则。进一步结合遗传算法调整网络输入得到优化输出,迭代性能较好。以某仿真系统为例初步验证了其有效性和使用价值。