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使用机载武器攻击运动目标是一个实用性强的研究问题,预先标定巧妙地利用数学方法解决了在信息不完备情况下对运动目标的精确轰炸问题,具备较好的工程价值。但当前方法存在过程环节多、标定/瞄准难度大等不足。研究了一种改进的预先标定轰炸瞄准方法,使用可操控的标定符号代替基于连续计算命中点原理产生的标定符号,提高了标定符号变化的规律性,降低了标定难度和瞄准难度;给出了新方法下的目标综合速度计算模型,结合弹道解算和目标运动假设,建立瞄准符号的解算方程。最后针对典型的运动目标进行了仿真分析,讨论了该方法的误差变化规律。 相似文献
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针对对象属性包含偏好信息及对象属性数据可能存在噪声或者一定程度的不完整的问题,在对经典粗糙集理论分析的基础上,引入优势变精度粗糙集方法,给出了优势变精度粗糙集算法的具体步骤,并结合UCAV作战特点,将其运用到UCAV威胁估计过程中.建立了基于优势变精度粗糙集方法的UCAV威胁估计决策信息系统,给出了决策系统所包含的条件属性和决策属性,并通过实例进行了分析.由结果可知,该决策方法实现简单,能正确对目标的威胁等级进行估计,且得出的规则以一定置信度给出,保证了规则的一致性,对于包含偏好属性的决策信息系统,该方法可以辨识出规则之间的不相容性. 相似文献
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针对机载传感器不能在作战时限内获取目标参数从而造成属性匹配过程失败的情况,提出了一种基于在线修正时间序列预测方法的UCAV粗决策模型.通过对以往时刻传感器数据的时间序列分析,建立最优自回归移动平均模型,根据延迟获取的数据,运用在线修正预测方法,完成对未来时刻传感器数据的预测及预测值的修正,作为粗糙集决策属性匹配的输入完成决策过程.通过对UCAV目标威胁估计实例的分析可知,该模型能在决策数据的基础上,根据时间序列预测值,提取出所有条件下的决策规则,给出有效决策建议. 相似文献
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