一种新的伤害预测方法及其在防空作战态势评估中的应用

针对防空作战态势评估问题,基于空战作战单元少而精、战场态势变化迅速等特点,提出了一种新的伤害预测方法并将其应用于防空作战态势评估中,用以弥补传统方法在局部战场的实时性分析能力的不足,给出了伤害预测方法的基本原理及其广义化,以及伤害评估的量化方法,建立了基于伤害预测方法的态势评估模型。仿真实验结果表明,伤害预测方法能够对防空作战态势做出有效的评估,并取得较好的实时效果。     

多空中作战平台协同对抗多目标态势分析方法

为了对多机协同对抗多目标的作战态势进行定量分析,根据多机协同对抗多目标的空战特征,基于神经网络和证据理论,以传感器和武器能力为证据建立敌我双方对抗态势分析识别框架。将学习引入证据合成过程,用神经网络学习对基本可信数修正系数进行优化,使证据合成能够体现证据之间的相干性和主次关系。以无人作战飞机编队对抗敌地对空防御系统为例,对所研究的态势分析方法进行了验证。获得的计算结果与通过策略实际含义分析的结果相一致,具有合理性。     

基于贝叶斯网络的态势评估

作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能。根据态势与事件之间不同的连接关系建立了态势评估的贝叶斯网络模型,并分别介绍了相应的信息传播算法,最后以一个实例来说明该网络的计算过程。     

战术辅助决策系统中的态势评估问题研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术辅助决策系统结构、组成和功能，并对态势评估和任务规划两个关键子系统进行了研究，提出了基于黑板知识库系统的态势评估实现结构。重点研究了基于贝叶斯网络和模糊逻辑技术的战场威胁评估算法，首先采用贝叶斯网络对威胁源的威胁级别进行评估，在此基础上，采用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性程度进行综合评估。仿真结果表明了该评估算法的有效性，提高了决策的自动化和智能化程度。     

海上目标战术意图序贯识别技术研究

针对舰艇指挥决策中的目标战术意图识别问题,根据领域知识的特点,提出了基于特征分量相似度的目标实时状态对意图类的支持程度算法,并用证据理论对时序上支持程度进行融合,形成目标战术意图序贯识别技术。该技术建立了目标实时特征量与已知意图模式特征分量的标准值的相似度计算模型,论述了将该相似度转化成证据理论中基本概率分配函数的方法。最后举例说明了目标战术意图序贯识别的过程。     

贝叶斯网络在战术态势评估中的应用

首先提出了一种新的战术态势评估的定义,即战术态势评估是对特定战场环境中敌方、我方、中立方所具有的各种战斗力要素的当前状态的描述和未来发展趋势的预测。接着介绍了空-地战中红方飞机与蓝方导弹阵地的对抗场景,在此基础上建立了红方飞行员通过机载电子装备的状态判断蓝方高射武器的型号和状态的贝叶斯网络,然后运用所建立的网络动态演示了在空-地战中态势评估的内容和结果,最后讨论了在战术态势评估中运用贝叶斯网络的若干问题。     

空防对抗中战场态势综合评估的一种新方法

以防空作战实际需要为出发点,从作战指挥的角度对战场态势评估问题进行了深入研究。首先给出了战场态势的一种全新定义,提出了空袭态势和防空态势的概念,将影响态势的因素分为两类,一类为静态因素,一类为动态因素。详细给出了影响空袭态势和防空态势的静态因素、动态因素指标体系,并提出了确定因子表征值的一种新方法,它将因子表征值与因子属性值相区分,定义表征值是属性值对模糊概念的隶属度。在此基础上建立了基于模糊概念层次分解的战场态势综合评估模型。该成果已被用于指挥自动化系统中,为指挥员掌握战场全局以及战役进程提供很好的支持。     

基于HLA的作战仿真二维态势设计与实现

介绍了HLA的基本概念、组成和功能,采用面向对象技术和模块化设计思想,给出了基于HLA的作战仿真系统中二维态势显示分系统的设计方案,构建了二维态势的通用框架,分析并解决了实现中的显示、坐标转换、地图漫游等技术难点,把聚合-解聚技术用于解决不同分辨率显示,具有较好的通用性和可重用性。     

基于搜索策略的通用态势评估方法的研究

在态势状态转换图表示的基础上，提出了一种通用的态势评估搜索策略。该策略将态势评估的整个过程看作为对当前态势路径的识别和搜索过程。在算法中以Bayes分类器识别当前态势发展可能的目标状态，以parzen窗算法对态势各类别的类条件概率密度进行修正，以改进的深度优先算法实现态势图的搜索。在实验中，将其应用于丰满水电仿真系统水轮发电机组的状态评估系统中，经数据对比分析，该算法优于传统的发电机诊断分析方法。     

态势估计中基于模糊集理论的目标编群方法

分析了C4ISR信息融合系统中态势估计的目标编群问题。应用基于模糊等价关系的方法实现目标编群,并提出一种基于域知识和最近邻法相结合的算法来实现群结构递增形成的策略。该算法易于实现,计算量小,在实时性要求高的态势估计系统中有一定的应用价值。目标编群的结果有助于确定态势元素之间的相互关系,从而解释问题领域的各种行为,辅助指挥决策。     

基于云模型和证据理论的装备管理绩效评价

针对部队装备管理绩效影响因素复杂,评价过程具有模糊性、不确定性等特点,提出了基于云模型和改进证据理论的装备管理绩效评价方法。首先,构建了装备管理绩效评价指标体系,采用组合赋权法确定指标权重;然后,借助云模型对评语信息进行建模,构造基本概率分配函数,再引入Jousselme距离,通过计算证据可信度和可靠度得到证据的复合权重,以此作为权重系数对证据源进行修正;最后,采用改进的证据融合规则进行各指标基本概率分配融合,得到综合评价结果。通过实例分析验证了指标体系的科学性和算法的有效性,为部队装备管理绩效评价提供了参考。     

理性群体决策的概率集结研究

探讨如何集结多个专家的不确定性信息,以获得群体一致判断．首先分析群体理性存在的可能性;在此基础上,给出了几种集结个体概率的模型及算式,讨论了这些模型的特点,实际应用的可能性;最后,评述了Ｄａｌｋｅｙ个体概率集结不可能性定理中潜在的问题。得出几个研究的结论,并且提出了需要进一步研究的问题。     

基于相依网络和SVM的管制系统运行态势评估

客观准确地评估管制系统整体的运行态势,能够帮助管制员从宏观上掌控管制系统的运行状态,针对这一问题本文提出了一种基于相依网络和支持向量机(support vector machine,SVM)的管制系统运行态势评估方法.使用管制-飞行状态相依网络模型来代表管制系统,充分考虑了空中航空器与地面管制员的整体状态,采用相依网络...     

基于导弹攻击区的超视距空战态势评估改进

针对超视距空战态势评估模型中态势优势函数构造缺乏定量分析方法的问题,提出了基于攻击区分析的超视距空战态势评估方法。利用该方法,基于某典型空空弹攻击区的仿真计算,讨论了传统超视距空战评估模型中方位角、进入角、速度和高度优势函数的不足,分析了能量优势函数的不合理性,构造了新的角度优势函数、速度优势函数和高度优势函数,改进了超视距空战态势评估模型。     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态,提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标,首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法;再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简;然后对约简的评估决策表进行处理,构建基本信度分配函数;最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态,进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度,减少评估的不确定性。     

一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。     

基于非固定模板匹配的阵群目标编成识别

受传感器性能和处理算法的影响,阵群成员类型观测集合往往具有不完全性和不确定性,而且阵群目标的编成模板通常是非固定的。在这种情况下,基于固定模板匹配的传统阵群目标编成识别方法已不再适用。为此,提出了一种基于非固定模板匹配的阵群目标编成识别方法。该方法首先对阵群成员的类型观测和模板库中的非固定编成模板进行描述,然后计算出阵群成员类型观测集合同各个非固定编成模板之间的区间型距离度量,最后通过对所有区间型距离度量排序识别出观测到的阵群目标的编成。仿真实验证实了所提方法的有效性。