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。     

双机编队协同战术的实现

针对空战的特点,对双机编队的作战任务进行功能分解。通过引入描述攻击过程中编队作战决策心智状态的信念、目标、行动和路径等算子,给出了双机编队的协同作战意图,以及编队内各架飞机之间通信行为的概念。研究了基于协同作战意图的“主从式协同、协商式协同”编队战术的协调方法。仿真结果表明,基于协同作战意图的协调方法可提高编队的作战效能。     

基于DBN威胁评估的MPC无人机三维动态路径规划

模型预测控制(model predictive control, MPC)路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划;动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)能够有效推理战场态势,对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题,构建DBN威胁评估模型,将UAV在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示,与MPC路径规划算法相结合,得到基于DBN威胁评估的MPC UAV路径规划算法。通过多组仿真分析表明,在三维动态环境下,特别是威胁尾随无人机时,基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法可以得到有效的无人机路径。     

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。     

基于FBNs的有人机/UCAV编队对地攻击威胁评估

信息化环境下的编队对地攻击过程中,所获取的地面兵力威胁信息具有高度不确定性。如何采用高效的不确定性信息推理方法快速准确地完成地面兵力对空中飞行编队的威胁评估建模成为一个亟待解决的问题。提出基于模糊贝叶斯网络的有人机/无人战斗机编队对地威胁评估建模方法,综合模糊逻辑与贝叶斯网络的优势,对战场的随机、模糊威胁信息进行综合处理。仿真结果表明,模糊贝叶斯网络不仅能够有效处理战场不确定信息,而且能够综合指挥员的主观判断,适合于不确定性战场环境下的威胁评估推理。     

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。     

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.     

小样本数据缺失状态下DBN舰艇编队防空目标威胁评估方法

针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks, DBN)威胁评估方法。采用AR(p)模型预测时间序列上的缺失数据,从而获得完备的小数据集样本;在此基础上,根据专家经验构建合理的参数约束模型;进一步利用贝叶斯估计进行参数学习;将学习得到的参数代入DBN中,推理求出威胁评估结果;引入效用理论对威胁评估结果进行排序。仿真实验表明该评估方法在小样本数据缺失状态下目标威胁评估的结果合理,准确性高。     

基于贝叶斯网络的火力威胁等级评估算法

简单介绍贝叶斯网络及其在建模过程中的核心内容.研究以贝叶斯网络及其推理机制为基础的威胁等级评估算法,建立基于该算法的元人机火力威胁叠加情况下的威胁等级评估模型.最后通过实验仿真验证算法的有效性,能对无人机火力威胁等级做出较准确的评估.     

基于贝叶斯网络的编队对地攻击损伤评估研究

随着武器的高科技化、战场环境的复杂化、战斗节奏的加快,战斗损伤评估系统在现代战争中占有越来越重要的地位。针对战场战斗损伤评估信息的多样性、不确定性和模糊性,基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,提出应用贝叶斯网络对对地攻击效果进行分析评价,建立了编队对地攻击损伤评估的贝叶斯网络模型,给出了基于贝叶斯网络的损伤评估的推理决策方法,并且对该方法进行了仿真分析。仿真实例表明,基于贝叶斯网络的损伤评估模型能够提高损伤评估的准确度,而且推理简单,易于实现。     

基于IBPSO的编队协同对地攻击目标分配算法

针对编队协同对地攻击目标分配问题特点,对二进制粒子群算法应用于编队协同对地攻击目标分配的若干问题进行研究。首先,通过战斗机毁伤目标收益和攻击目标代价建立了目标分配问题的评估标准。然后,在引入了一系列操作符的基础上,对二进制粒子群算法的速度和位置更新计算公式进行了改进,并利用改进的二进制粒子群算法完成了编队协同对地攻击目标分配。仿真结果表明,改进的二进制粒子群算法比遗传算法具有更强的全局寻优能力、更快的收敛速度。     

Target distribution in cooperative combat based on Bayesian optimization algorithm

1 .INTRODUCTIONThe target distributionis one of difficult content incooperation air combat . The missionis fully exertsthe whole advantage of all firepower units . Thedistributionis finding the best schedule which ac-cord with distribution principles at the moment ofgiven conditions .It can make finitely weapons gainthe best effective through opti mizing method. Theresult is that the effective of weaponis best andthewhole benefits are highest .But the target distribu-tionis restricted wi…     

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。     

基于MEBN的战术意图识别

战术意图识别是不确定性战场环境中理解战场态势、预测敌军将来行动过程的关键。意图识别模型的构建是作战仿真系统中实体行为建模的难点之一,如何表示不确定的意图元素及其不确定性关系并进行有效推理是意图识别的核心问题。分析了影响敌人战术意图的因素及各因素之间不确定性表示途径,提出了采用多实体贝叶斯网（multi-entity Bayesian network, MEBN）来描述敌人的战术意图,采用一阶谓词来表示意图影响因素,大大扩展了贝叶斯网表示不确定性问题的能力。MEBN采用实体片断集描述敌人的作战知识,方便重用。基于描述的敌人意图知识库,给出了基于知识的模型构建算法来动态构建战术意图识别模型。最后,通过仿真实验,对基于MEBN的战术意图识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。