基于图论与PageRank的要地反导己方目标重要性排序

针对要地反导作战己方目标重要性排序问题, 创新性地提出一种基于图论与网页排名(PageRank, PR)算法的排序方法。首先, 采用图论方法将各目标之间各种静态、动态关系网络抽象成二维拓扑结构图, 确立在不同关系下各目标之间的相互联系。其次, 根据要地反导作战实际情况，结合专家意见对静态、动态关系网络的重要程度进行打分。基于PR算法思想, 根据构建的目标关系模型, 计算己方目标关系矩阵及重要度值, 给出目标排序。最后, 结合要地反导作战案例进行验证分析。结果表明，该方法能够综合目标排序时的多方面因素, 给出科学、合理的重要性排序, 具有一定的可推广性和应用前景。     

基于攻防体系对抗策略的重点交通目标防护研究

基于攻防体系对抗的研究方法,对重点交通目标一体化防护体系结构进行了改进和动态建模,反映了现代空袭实时打击、动态过程化的特征;该防护体系集信息告警与处理、系统决策、防护措施、防护效果评定与信息反馈为一体,综合运用优化理论以提高系统防护能力。在系统研究攻防对抗的基础上,构建了目标一体化防护的总体分析模型,并运用对策论方法进行模型转换与系统评价。结合算例,对一体化防护策略的灵敏度特征进行了深入探讨,该模型充分体现了对抗局势的特征,具有动态性、客观性、实用性等特点。     

基于多目标模糊规划的海上要地防空动态火力分配

海上要地防空武器火力分配(weapon target assignment, WTA)是防空反导作战的关键环节，属于典型的组合优化问题。针对海上要地防空反导战场态势的不确定性、复杂性和动态性问题，提出了一种基于非支配排序的多目标量子遗传算法的模糊动态WTA(dynamic WTA, DWTA)方法。首先，在确定条件下，建立了以防御效率和作战资源损耗为目标的多目标DWTA模型；然后，根据战场态势的不确定性构建了多目标模糊DWTA模型，利用期望值法将模糊问题等价刻画为确定性问题，并基于非线性问题特征提出了线性化方法；最后，利用所提算法对该问题进行求解。仿真结果表明，所提算法具有较好的收敛效果。     

基于离散动态贝叶斯网络的辐射源目标识别研究

提出基于离散动态贝叶斯网络模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理.推导了离散动态贝叶斯网络的推理算法.建立了目标识别的离散动态贝叶斯网络模型.应用图形模式,使得计算量大大简化,降低了实用的复杂性.仿真结果表明,该方法能够将各种目标特征进行综合,使得各种特征及不同时刻的同一特征互相修正补充,克服了依靠单一特征进行目标识别的局限.     

基于Pareto改进VNS-MMAS的定点修理任务多目标动态调度

针对战时定点修理任务重、修理时间有限、约束复杂的问题,进行了面向定点修理的战时装备维修任务多目标动态调度研究。提出了战时定点修理装备维修任务调度军事问题,考虑修理时间窗、非遍历性等约束,构建了战时装备维修任务多目标动态调度模型。采取分步求解思路处理修理小组分配以及修理任务排序两阶段优化问题,并从状态转移规则、信息素更新规则、先验信息获取3个方面对最大最小蚂蚁系统(max-min ant system, MMAS)算法进行改进,结合变邻域搜索(variable neighborhood search, VNS)算法增强算法的局部搜索能力,设计了基于Pareto改进VNS-MMAS算法实现模型求解,并通过示例仿真验证了模型及算法的科学性与有效性。     

基于RS-DBN的电子对抗目标清单生成方法

由于电子对抗作战目标类型和工作方式多样, 变化速度快, 有效信息难以充分获得, 且在不同作战阶段呈现出不同特点, 使用传统评估方法难以对其等级排序实施精确评估。对此, 提出一种基于随机集的动态贝叶斯网络电子对抗目标等级评估方法。首先，对电子对抗作战目标清单生成方式进行梳理, 确定了评价指标体系, 并根据作战阶段的变化特点，结合动态贝叶斯网络完善了评价体系。然后, 充分考虑作战过程中数据获取不完整的特点, 通过引入随机集方法将传统贝叶斯网络的节点参数求解方法进行拓展, 使用区间数学的思想得到了较为准确的动态贝叶斯网络节点参数。最后，进行了案例仿真计算和结果分析, 并对节点概率确定方法进行算法复杂度讨论。结果表明，所提方法更加适合样本不完整的军事评估问题, 评估结果与实际作战基本一致, 使用的算法具有高效性、适用性和推广性。     

动态柔性作业车间优化调度与决策方法

针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)—G1—熵权综合决策方法。通过Nash均衡理论计算得出G1—熵权法的综合权重;将综合权重与TOPSIS评价体系组合对各调度方案进行评价。通过实验仿真验证了优化调度算法在寻优能力上的优越性以及综合决策方法的有效性。     

区域宏观生态经济系统多目标分析模型框架理论

从生态学、经济学以及系统科学的角度出发研究了区域宏观生态经济系统的特点及研究方法，并结合江汉平原为背影给出了区域宏观生态经济系统的结构与模型体系框架，从定性的角度阐述了区域宏观生态经济多目标分析模型体系设计的一般思想，为区域宏观生态多目标决定支持系统的建立奠定了基础。     

雷达信号级仿真中模型耦合问题及解决方法研究

对雷达信号级仿真中由于雷达采用非线性的对数接收机造成的目标回波小尺度幅度起伏特性模型与接收机模型相互耦合的原因和所产生的影响进行了分析.为消除模型耦合的影响,从模型解耦的角度出发,提出了指数恢复+直接回放方法；从保证仿真中的对数接收机输出与实际雷达的对数接收机输出相一致的角度出发,提出了输出合成方法.输出合成方法在一个雷达信号级仿真系统中得到了成功的应用.     

基于模糊评判的单机多目标作业排序问题的优化方法

以往对单机作业排序的研究大都限于单目标问题，而在实际的生产调度和计划管理中绝大多数情况需要进行多目标作业排序。本文运用模糊综合评判方法，提出一种单机多目标作业排序的遗传优化算法。     

基于改进AGD-分布式多智能体系统的目标优化分配模型

由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment, WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem, DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system, MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent, AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。     

空中目标编队自动分析挖掘算法

针对战场态势数据分析与规律知识挖掘需求，基于掌握的战场目标历史活动信息，分析目标间深层次关联特征，运用Prim算法和模板匹配思想构建目标关联性研判、目标编队自动提取以及编队特征匹配识别模型，提出了一种快速实用的空中目标编队自动分析挖掘算法。通过若干案例仿真验证了该算法模型的可行性和有效性。所提算法能够快速有效地从海量历史活动数据中挖掘出存在关联性的目标编队，给出目标关联可信度，能够对目标间关联关系、编队类型等编队特征进行有效识别，并且该算法计算量小，易于工程实现。     

基于DDBN-Cloud的舰艇编队防空目标威胁评估方法

海上编队防空作战中,针对来袭目标威胁评估过程中不确定性因素较多、观测数据易缺失以及已有评估方法难以考虑动态威胁态势的问题,提出了基于离散动态贝叶斯网络云模型(discrete dynamic Bayesian networks cloud, DDBN-Cloud)的威胁评估方法。通过分析来袭目标特征,构建了目标威胁评估体系;为避免节点威胁属性值在小范围内连续变化所引起的重复计算,采用模糊逻辑理论将体系中的连续型变量转化为离散型变量;针对评估过程中指标数据缺失问题,采用前向信息修补算法进行信息预测修补;采用证据可信度对不确定性节点的先验概率进行赋值,使得贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数更贴合实际;最后,利用云模型将得到的威胁评估概率转化为确定的威胁度,实现由定性概念到定量数值的转化,进行威胁排序;仿真实验表明,该方法适用于目标数据缺失时的动态威胁评估,与静态贝叶斯网络云模型(Bayesian networks cloud, BN-Cloud)法和相对熵排序法相比,其结果更合理,具有一定的实用价值。     

数据缺失状态下目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法

针对目标威胁评估过程中观测数据缺失、难以综合考虑来袭目标的动态威胁态势以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将自回归(auto regressive,AR(p))预测模型、时间序列赋权及突变理论相结合,提出了目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法。该方法通过AR(p)模型预测时间序列上的缺失目标数据,为综合各时刻数据进行威胁评估提供了基础数据信息;采用泊松分布逆形式对时间序列进行赋权,全面考虑了当前时刻和之前时刻的目标关联信息;在突变理论基础上抽象出了突变排序的思想,将目标威胁评估指标体系中下层指标对上层指标的作用归因为控制变量对状态变量的作用,并采用归一化公式对作用程度进行求解,以此方式由底层往上逐层推进最终得到目标威胁评估值。实例分析结果表明,AR(p)动态突变排序法适用于目标数据缺失时的威胁评估,更贴合实战,且不需确定各指标权重,计算过程简洁高效,可操作性强,由于综合考虑了目标的动态威胁态势,评估结果更加合理,具有一定的实用价值。     

基于记忆辅助动态UMDA的UCAV编队动态目标分配

针对无人作战飞机编队对地攻击过程中的动态目标分配问题,建立了针对联合目标的武器目标分配（weapon target assignment, WTA）模型,反映攻击方攻击意图及对目标内在关系的理解。提出基于记忆辅助的动态单变量分布估计算法（memory enhanced dynamic univariate marginal distribution algorithm, MDUMDA）对问题进行动态寻优,利用概率模型对动态寻优过程中的历史信息加以记忆和利用。仿真结果表明,所建立的WTA模型是合理的,MDUMDA能够有效求解动态WTA问题,其性能明显优于随机迁移算法。     

雷达目标动态RCS仿真研究

根据中段弹道目标的运动学特性，结合室内缩比模型RCS静态测量数据，提出了一种雷达目标动态RCS仿真的方法。该方法首先仿真空间目标飞行弹道，然后计算目标在飞行过程中的方位角，由此获得目标在设定场景下的RCS动态特性。仿真结果与理论分析相比较，证明了所提出方法的可行性。     

适用于模型失配时的改进IMM算法

机动目标难以跟踪的主要原因是无法找到一个准确的模型来描述目标的运动,即此时目标运动模型是失配的。现今交互式多模型（interacting multiple-model, IMM）算法是一种常用的用于机动目标的跟踪算法。推导分析了现有的典型IMM滤波算法在跟踪机动目标时存在的不足,提出了一种更适用于运动模型失配情况下机动目标跟踪的改进IMM算法。该算法对在跟踪机动目标时滤波器的新息序列的均值特性进行推导分析,改进了IMM算法中模型概率的计算方法,提高了模型概率计算的准确性,从而提高对机动目标的跟踪精度。建立了典型的机动目标跟踪场景,将改进后的IMM算法和原有的典型IMM算法的跟踪性能进行了对比研究,并对模型转换概率的准确性进行了分析,仿真结果验证该改进算法的有效性。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。