一种基于区间数的空中目标威胁评估技术

针对现有空中目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种基于决策心态指标的区间数评估技术,讨论了目标机动对威胁度的影响,给出了评判矩阵和权重分配的有界区间表示及目标威胁度排序方法。最后举出一个应用实例,并将该方法排序结果与基于可能度的中转法排序结果进行了比较。实践证明,该技术评估结果准确,能有效减小误差。     

基于Vague集的空中目标威胁评估群决策方法

主观威胁评估方法是空中目标威胁评估的必要手段。将基于Vague集的群决策方法用于空中目标的主观威胁评估,用Vague数表示决策者对目标威胁度的主观评价值,提出一种Vague熵诱导的有序加权平均算子,用于集结各个Vague评价值,可以消除集结过程中人为误差带来的不良影响。为了直观评估各目标威胁程度大小,还提出一种基于Vague数距离和优劣点法的决策方法,来对目标威胁度进行比较和排序。算例证明该方法在空中目标威胁评估中是可行的,而且比常用的模糊综合评估方法更加有效。     

空中目标威胁排序的灰色聚类决策方法

空中目标威胁排序是防空射击指挥中的重要环节,针对空中目标威胁排序问题,提同了一种基于灰色定权聚类决策的空中目标威胁排序方法.该方法通过对空中作战目标的分析认识,对目标的威胁因素的特征指标进行挑选,分析特征指标取值变化对目标威胁程度的影响,采取绝对关联度分析,确定特征指标的选取,在不需要精确校正指标数据的情况下.运用灰色关联聚类的思想实现了威胁排序,符合防空作战的实际情景需求.给出了应用该方法的具体步骤,通过示例结果表明灰色聚类决策对空中目标威胁排序具有良好的适用性.     

基于混合贝叶斯网的空域目标威胁评估方法

针对空域目标威胁评估既需要综合考虑离散型变量和连续型变量影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于混合贝叶斯网的空域目标威胁评估模型。提出了结合主观经验和客观历史数据进行连续型网络参数学习的方法,提高了决策模型定量描述问题域中变量间依赖关系的准确性。运用团树传播算法进行空域目标威胁评估模型推理,仿真结果验证了该方法的有效性。     

以目标类型为主的一种威胁评估方法

结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作要求，对影响目标威胁评估的属性进行了分析，根据多属性决策理论和方法，提出了一种目标威胁评估方法。首先对目标类型进行分类；然后对影响目标威胁评估的各个属性进行划分；最后依据多属性决策方法，建立了目标威胁评估的数学模型，并通过示例介绍了威胁评估的求解过程。仿真结果表明，该模型能够有效目标威胁评估问题，能够有助于指挥员进行目标分配和提高防空武器系统性能。     

基于Stacking策略的集成BN网络目标威胁评估

现有基于贝叶斯网络的威胁评估采用专家经验确定的朴素结构,其推理评估结果精度欠佳。为此,提出一种融合专家经验与数据观测的基于Stacking策略的集成贝叶斯网络(ensemble Bayesian network, EBN)。首先使用不同搜索空间内的评分优化算法获得数据观测模型集并进行模型平均;然后使用专家经验朴素模型对平均网络进行修剪,形成威胁约束集合;最后以动态规划为基础,通过该集合限制节点序图扩展,以求取全局最优威胁评估网络。在作战想定中,EBN模型单目标威胁概率推理精度比朴素贝叶斯模型高出10%,在多目标威胁排序任务中,其Spearman系数分布亦优于朴素模型。     

激光威胁信息模糊评估方法

激光威胁信息判别是对告警设备所传数据最基本的分析与处理,是激光对抗设备的核心技术,所得到的结果将作为干扰决策的依据,直接影响整个设备最终的工作效能。以激光告警设备为基础,基于获取的激光信号技术参数在确定威胁源时具有模糊性的特点,运用模糊推理理论,建立激光能量、波长、重复频率等技术参数的数学模型和激光威胁源识别的模糊决策规则库,提出了一种基于模糊推理的激光威胁源识别方法。其威胁评估的结果能够较准确地反映目标的威胁程度,为决策者提供稳定可信的决策依据。     

基于区间数TOPSIS法的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于区间数TOPSIS法的评估方法。在分析了现有的目标威胁评估方法中距离威胁模型存在不足的基础上,提出了改进的距离威胁模型。给出了区间数特征向量法求解威胁指标权重的计算步骤,克服以往威胁指标权重确定方法的不足,建立了区间数TOPSIS法评估目标威胁的数学模型。给出了仿真算例,仿真结果表明该方法是合理和有效的。     

基于离差最大化的导弹中段目标威胁度评估

释放诱饵是典型弹道导弹中段突防措施之一,对诱饵与真弹头的威胁度进行评估也因此成为导弹防御系统实施拦截的首要前提.考虑弹头与诱饵的位置、速度、RCS及红外辐射强度等目标特性不同,采用模糊隶属函数和G.A.Miller 9级量化理论对弹头与诱饵的威胁属性进行量化,建立了基于离差最大化的导弹中段目标威胁度多属性评估模型,给出了计算实例.计算结果表明,采用此方法能够有效确认威胁度最大的目标,满足弹道中段目标的威胁度评估需要.     

电子战干扰目标的多属性多层次威胁评估模型

干扰目标威胁评估是电子战指挥决策中的关键环节之一。对电子战干扰目标威胁能力评估的基本过程进行了研究,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析,并基于灰量白化函数对相关的定性指标进行了量化;建立了多属性多层次威胁评估模型,分别给出了目标威胁能力及排序两种算法。最后进行了电子战干扰战情想定下目标威胁能力的评估仿真,结果表明建立的模型合理,算法可行。     

威胁条件下一类空中加油区域配置方法研究

空中加油区域的部署对顺利完成空中加油作战任务具有十分重要的作用.对存在敌威胁时的空中加油任务,提出了一种基于遗传算法的区域配置方法.通过建立空中加油各飞机的油耗模型、限定方案搜索区域,并将不同的代价通过转换而统一在适应度函数中,建立了区域优化模型,并结合问题的特点设计了合适的染色体编码和遗传算子.最后对模型进行了仿真计算与分析.     

基于稀疏性深度学习的航拍图像超分辨重构

为降低无人机硬件设备升级成本,研究利用深度学习技术进行航拍图像超分辨(super-resolution,SR).针对神经网络训练参数量大的特点,提出了一种稀疏卷积神经网络SR(SR based on sparse convolutional neural network,SRSCNN)重构方法,对神经网络连接权值进行选...     

多编队对地攻击协同目标分配方法研究

首先介绍了协同目标分配在多编队对地攻击中的重要性,然后提出了一种初始分配与全面分配相结合的目标分配方案,建立了目标分配模型,设计了分群算法实现目标的初始分配,采用遗传算法完成目标的全面分配.最后在态势威胁评估的基础上给出了具体仿真算例,计算结果表明,介绍的方法可以全面、有效地解决编队对地攻击中的目标优化分配问题,从而提高了多编队对地攻击的整体作战效能.     

空空威胁评估在综合辅助决策系统中的应用研究

首先分析了综合辅助决策系统中空对空多目标威胁评估的特点,在此基础上,根据综合辅助决策系统设计的需要,以多属性决策(Multiple Attribute Decision Making,MADM)理论为基础,通过改进威胁评估模型中常用的层次分析法和威胁指数法采设计新的空空威胁评估模型.该模型通过构造更合理的各属性加权函数和细分空中目标类别来提高各种不同情况下空空威胁评估的准确性和合理性.仿真结果表明了该模型的有效性.     

基于协同战术识别的双机编队威胁评估方法

双机组成编队采用协同战术攻击目标是多机协同空战的一种主要形式。针对蓝方为双机编队的超视距空战威胁评估问题,提出了一种基于协同战术识别的威胁评估方法。首先,根据双机编队协同战术的分析、双机的空间占位与机动特性信息,采用动态贝叶斯网络建立目标双机编队协同战术识别模型。然后,根据目标飞行状态信息和目标机动动作识别结果,进行目标轨迹预测。最后,综合空间占位、探测、攻击、协同战术等威胁因子,考虑目标轨迹变化对战场态势演变的影响,建立威胁评估模型。仿真结果表明,所提方法能够准确识别双机编队的协同战术,实现合理化威胁评估。     

基于贝叶斯网络的威胁等级评估算法研究

阐述了基于贝叶斯网络专家系统的特点。研究了基于贝叶斯网络的推理模型以及基于此模型的推理算法。利用该算法构建了威胁等级评估模型，并进行了实例计算。研究结果表明，基于贝叶斯网络的威胁等级评估算法是一种有效的评估算法，其结果能够比较准确的反映威胁源的真实威胁程度。     

一种新的超视距空战威胁估计非参量法模型

针对目前超视距空战威胁估计非参量法模型的缺点，提出了一种新的非参量法模型。该模型针对超视距空战以双机迎头飞行、导弹互射为主的特点，以载机空战能力、机载导弹攻击区、不可逃选区以及机载雷达的搜索区等性能参数和空战双方瞬时几何态势等作为主要研究对象，建立了各自的优势指数表达式，并采用线性加权法将各优势指数综合，求得空战中的整体优势指数，作为战术选择、目标分配、火力分配的基础。模型较全面、合理的反应了超视距空战的特点。仿真算例验证了模型的有效性。