多机协同空战机动决策流程

针对现有空战决策方法对多机空战情况考虑不全的问题,在接敌前空战背景下,从3个方面对现有空战决策方法进行改进。一是利用威力势场取代优势函数评估空战态势,体现装备性能对决策的影响;二是从充分发挥多目标攻击能力、提升协同效能入手进行初步目标分配;三是引入目标重要性系数与收益比重系数,将雷达的多目标处理能力与攻击资源分配合理性纳入考虑。最后使用有限外推与粒子群算法解算指标函数,仿真结果证明了改进内容的有效性。研究结果表明,改进后的决策     

基于灰主成分的空战目标威胁评估

由于影响空战目标威胁评估的因素复杂多样,且具有矛盾性、相关性、耦合性等特点,因此利用传统的评估方法无法得到准确客观的评估结果。对此,提出一种基于灰色主成分的目标威胁评估方法。首先,利用主成分分析(principle component analysis, PCA)方法,分析指标之间的相关性,生成指标之间的灰色关联系数矩阵,取代传统的相关矩阵或协方差矩阵,将相互关联的指标转化成相互独立的分量,重构目标威胁评估体系。其次,构建灰色关联深度极大熵模型确定原始评估指标权重。然后,分析以累计贡献率为客观性赋权且没有考虑指标重要性差异的问题,将因子载荷作为主成分权重合成的重要依据。最后,通过仿真案例,对不同的威胁评估方法得出的结果进行对比分析,证明了灰主成分法的有效性和合理性。     

空战决策知识构建方法研究

针对战训数据丰富, 数据背后空战决策知识贫乏的问题, 提出了一种空战决策知识构建方法。首先, 根据空战决策影响因素来分析决策知识的生成过程, 选择用产生式规则来表示空战决策知识。其次, 针对战训数据存在噪声数据干扰以及连续属性数据难以满足数据挖掘算法离散度量要求的问题, 应用了k-means聚类算法来检测离群点并使用最小描述长度准则算法将连续属性离散化。最后, 基于预处理后数据, 采用粗糙集提取空战最小决策规则知识, 通过构建模糊逻辑推理系统实现空战决策知识的推理与应用。仿真表明, 该方法能够有效地提取空战决策规则知识以及知识的推理与应用。