基于灰色群体决策的对地多目标攻击研究

针对地多目标攻击时,目标威胁度评估可以为武器资源的有效配置提供依据。由于威胁评估和多属性决策的特点,为准确识别目标,运用灰色群体决策理论对目标威胁度评估进行研究。建立基于灰色群体决策理论的对地多目标攻击决策模型,使对地攻击决策问题转化为对目标威胁度的求解,通过求解模型即可获得目标威胁度的排序。然后根据协同优先权对多机对地多目标攻击进行目标分配和攻击排序。最后通过仿真表明模型的合理性和有效性,从而为对地多目标攻击提供一种有效的决策方法。     

基于灰色分析的对地多目标攻击战术规划研究

对地多目标攻击时,目标威胁度评估可以为武器资源的有效配置提供重要依据。根据威胁评估和多属性决策的特点,运用灰色关联分析理论对目标威胁度评估进行研究,建立基于灰色关联分析理论的对地多目标攻击决策模型,使对地攻击决策问题转化为对目标威胁度的求解,通过求解该模型即可获得目标威胁度的排序。然后根据协同优先权对多机对地多目标攻击进行目标分配和攻击排序。通过仿真说明该模型的合理性和有效性,从而为对地多目标攻击提供一种有效的决策方法。     

空中隐身目标威胁等级的仿真研究

在多目标来袭的战场环境中,能够有效的评估出包括隐身目标在内的所有目标的威胁等级,是战场指挥决策系统中的核心部分.目前问题的难点在于雷达探测到隐身目标以后,如何将其数据信息进行量化分析用以反映目标的威胁等级,尤其是隐身目标的雷达散射截面积(RCS).建立起层次分析法(AHP)基础,为了适用于隐身目标并改善原始判断矩阵的量化水平,提出了一种隐身目标威胁等级的改进方法.通过引入构造的隶属函数,不仅可以将所有目标的距离、速度和RCS信息进行量化处理并构造成判断矩阵,有效地减少了人为因素的影响.经过对一组不同类型目标的仿真分析,给出了各个目标的威胁等级.结果表明方法有效地评估出隐身目标的威胁等级,为防空火力发挥最大效能提供了依据.     

基于动态权重的设备健康状态评估方法

设备健康度是对设备健康状态的定量评估,可以更准确地反映设备健康状态.现有健康度评估方法并不能很好地反映设备的真实健康状态.针对某型雷达发射机的健康度评价问题,提出了基于动态权重的健康度精确评估方法.本文利用指数函数对各参数的权重动态变化规律进行建模,然后计算采集向量与最佳向量的加权标准欧式距离,可以更加准确地评价设备的健康度.通过对某型雷达发射机的实际测试表明,本方法计算结果准确可靠,能够更好地反映设备的健康程度.     

雷达模拟器中可视化仿真技术的实现

实验室要调试和验证雷达系统设计与雷达数据处理算法,雷达模拟器是必不可少的实物。雷达模拟器可仿真雷达的各种功能。为了实现这些功能进行可视化。针对模拟器可视化的要求,将MapObjects组件技术应用到雷达模拟器中,在VC环境下结合Windows编程技术具体实现了战场地理环境信息的建立,控制地理信息对象的设置与显示。建立想定目标运动仿真和雷达波位扫描等功能,能直观、准确、动态地表现雷达战场环境。仿真实验表明,雷达模拟器实现了目标运动和雷达数据处理算法的工作效果,为设计新型雷达提供可靠参考。     

近程防御系统中多空中目标威胁度分析

研究近程防御系统,快速打击威胁目标的控制是整个系统的主要问题。针对敌方空中目标批次较多、运动状态复杂,而我方防御火力有限,对目标进行有效、精确拦截,需要对目标威胁度排序,依次进行打击。为了正确识别对整个目标过程,进行定性和定量的分析判断,提出了一种行之有效的灰色关联分析的变权威胁度分析方法;进行仿真,生成空中多组动态飞行目标,采用上述算法对空中目标有效识别,并对威胁度进行排序,进行打击。实验结果与专家评估后的结果完全一致,并能够准确而快速的在战场做出决策。     

不等间隔时间采样高精度雷达数据仿真方法

研究高精度雷达数据采样问题。雷达数据采样时要求数据的准确性。传统雷达数据采用是基于等间隔时间采样的,具有精度低、误差大的缺陷,无法满足高精度定位的需求。针对上述问题,提出一种采用不等间隔时间采样的高精度雷达数据仿真方法。通过为飞行器建立基本的运动模型,采用分段组合的方法生成目标运动轨迹。在此基础上结合雷达的扫描体制与目标的运动特性,采用迭代法实现了对目标运动轨迹进行精确采样。实验结果表明,改进方法能够生成连续、光滑的目标运动轨迹,生成具有精确位置信息的仿真雷达数据,可用于多雷达航迹融合等对仿真雷达数据精度要求较高的场合。     

基于DSP的雷达中频信号模拟器设计

在作战系统、武器系统联调试验中需要雷达中频信号模拟器根据不同类型的雷达逼真地模拟包含雷达目标信息和环境信息的中频回波信号.根据工程需求分析了雷达中频信号模拟器的机理,以高性能DSP数字信号处理模块为核心介绍了通用型雷达中频信号模拟器的组成结构及性能指标,对主要的DSP模块任务分配及工作流程进行了介绍,对DSP模块中的天线方向图、多普勒频率、目标截面积起伏、大气衰减等主要模型作了详细阐述.雷达中频信号模拟器具有较好的设备通用性和逼真度,在某作战系统的联调试验中得到应用,达到预期的试验效果,并在训练装备研制中有较好的应用前景.     

基于威胁度评估的护航任务航路规划北大核心

针对护航船只在执行护航任务的过程中出现目标威胁度动态变化和对具有不同威胁值的多个目标同时进行警戒驱逐或避碰的问题.通过建立可疑船只的实时威胁度评估模型,解决目标威胁度动态变化的问题。在传统人工势场法的基础上,利用可疑船只实时威胁度,引入新的引力函数进行航路规划,解决对多目标动态警戒驱逐的问题。仿真结果验证了上述方法的有效性。     

用于雷达高度计定标的海面回波模拟器误差分析

雷达高度计发射前普遍采用回波模拟器来进行定标,所以对回波模拟器的误差进行准确的定量分析是高度计发射前的必备工作。在介绍回波模拟器原理的基础上,对影响回波模拟器误差的频综单元性能、二次相位、幅相起伏、延迟等特性进行了分析,最终根据设计指标计算了回波模拟器的系统误差。结果表明回波模拟器自身的精度能够满足海洋二号(HY-2)雷达高度计发射前定标的需要。     

基于PSO-BP算法的目标威胁评估*

通过对目标高度、距离、速度、角度这些空间态势因素和空战能力因素的分析,建立了目标威胁评估模型,提出了基于PSO-BP(粒子群和后向传播)算法的目标威胁程度评估方法。通过对空中八个目标某一时刻威胁程度的预测,并将结果与多数属性决策方法的结果进行了比较,表明此方法有效地解决了空战目标威胁评估问题,大大提高了决策的客观性。     

基于改进自适应杂交粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的空中目标威胁评估

评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化（ACPSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的空中目标威胁评估方法。首先,根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架;然后,采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优,针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式,并使杂交概率自适应调整;最后,对比分析了各系统的训练和评估效果,并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高,所需时间短,可同时进行多目标评估,为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。     

对地目标侦察威胁权重分析研究

基于对地侦察平台及其性能参数的统计数据,分析了航天与航空侦察威胁特点,总结了地面目标曝露征候。采用层次分析法建立了对地目标侦察威胁权重评估模型,确定了各种影响因子的分析方法,计算获得雷达、红外及光学侦察威胁权重分别为25%、14%和61%。为地面特定目标进行侦察威胁分析提供了新的方法,对地面目标隐身设计与作战效能分析评估具有一定的指导意义。     

部分指标值未知的空中目标威胁评估模型

空袭目标的威胁程度的评估将涉及许多不确定的因素，甚至是无法得到的。如何在空中目标的指标值不完全确定的情况下对目标进行威胁评估，这是一个棘手的问题。提出的基于不完全信息的多属性决策的目标威胁评估方法，该方法为解决这样的问题提供了新的途径，并通过实例分析了该方法的可行性。     

地面作战目标威胁评估多属性指标处理方法

评估指标的量化处理是目标威胁评估(Threat assessment, TA)算法应用的基础.本文针对地面作战目标威胁评估指标类型多样和难以量化的问题, 系统地提出了一种多属性威胁指标的量化方法, 并将指标量化结果转化为统一的直觉模糊集(Intuitionistic fuzzy set, IFS)表示形式.研究了地面作战目标威胁评估指标如目标距离、速度、攻击角度、类型、通视条件和作战环境等, 通过模糊评价语言、区间数、实数、三角模糊数等方式进行量化, 最大限度地保留指标不确定信息并降低实际应用的复杂度; 提出了不同表示形式的威胁指标数据与直觉模糊数的转化原则和转化方法, 并给出了理论可行性的数学证明.通过一个地面作战目标威胁评估的多属性指标处理实例, 验证了该方法在多属性指标量化和直觉模糊集表示中的合理性, 说明了该方法能够为目标威胁评估提供科学的评估数据.     

基于动态贝叶斯网络的防空作战威胁估计

准确的对战场目标威胁等级进行评估,是战场辅助决策系统的重要环节。通过对威胁估计过程的理解,全面分析了影响威胁等级的评估参数,建立了威胁估计的贝叶斯网络模型,并采用动态贝叶斯网络推理方法进行威胁估计,使目标的各个特征因素以及不同时间片的同一特征因素相互修正,克服了由于专家系统的评估所造成的不确定性和主观性,最后进行了仿真。仿真结果表明,基于动态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地反映威胁源的真实威胁程度。     

混沌海豚群优化灰色神经网络的空中目标威胁评估

分析空中目标威胁评估特点,综合考虑威胁价值、威胁能力和威胁程度,建立空中目标威胁评估框架;针对海豚群算法易陷入局部最优和早熟收敛等问题,提出一种混沌海豚群算法,将混沌搜索策略引入海豚群算法,通过混沌初始化、动态分群和早熟优化机制,提高算法的全局寻优能力;利用混沌海豚群算法对灰色神经网络的初始参数寻优,通过搜索到的最优解建立基于混沌海豚群算法优化的灰色神经网络模型,并用于空中目标威胁评估.仿真实验表明,混沌海豚群算法优化的灰色神经网络在保证一定收敛速度的基础上,能够提升寻优精度,对测试集的预测效果优于传统灰色神经网络和基本海豚群优化的灰色神经网络,验证了所提算法模型在空中目标威胁评估中的有效性.     

雷达动态探测目标的仿真建模

对雷达动态探测目标过程进行了分析,提出了雷达探测目标仿真模型的方法,设计了雷达目标检测、多目标滤波跟踪、资源调度管理等数字模型.实际应用表明,这些模型能够满足数据融合中雷达探测目标数据的需求,其建模方法对数据融合传感器模型的建立具有实际指导意义.     

基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化（Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO）算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法--飞蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization,MFO）,并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。     

两种典型情况下的多目标航迹关联方法

针对多目标测量雷达航迹关联中普遍存在的目标变换和目标重复两类典型问题，提出双向带密度控制的多项式检验和基于弹道动力学外推的雷达测元比较方法，有效解决了多目标雷达测量时一段连续航迹跟踪目标不唯一和对同一空间目标多次重复测量的技术难题，改变了完全依赖人工拼接测量数据完成多目标航迹关联的现状。实践结果证明该算法简单适用，便于工程实现，可极大地提高多目标航迹关联的准确度，缩短数据处理周期，对完成目标空域分布测量、目标识别等突防效果分析与评估具有重要价值。