基于多层次分析方法的目标威胁估计研究

对目标的威胁评估研究可以更好的实现调配资源、保存实力、集中打击价值高和威胁大的目标。文中针对无人机任务规划建模中面对的各种威胁,研究了基于多层次评判方法的目标威胁评估方法。通过仿真结果表明采用结合模糊集理论的方法进行威胁评估,不但适用于系统仿真,而且有很好的工程应用价值。     

一种多机空战目标威胁评估模型

文中建立了基于模糊理论的目标威胁的评估模型,分析了空战目标因素,提出了用层次分析法确定不同因素在威胁评估中的相对权值的方法,最后用接近理想点法实现对目标威胁的量化评估和排序。     

基于模糊神经网络的空袭目标威胁评估

对空袭目标的各因素进行了分析, 提出了目标威胁值是目标攻击意图与目标攻击能力的有机结合的思想, 并将模糊理论与神经网络相结合, 建立了目标威胁评估的数学模型, 为进行有效的目标威胁评估提供了一条思路.     

基于Bellman-Ford算法的无人机路径规划研究

通过预先侦察和经验评估，给出了一种敌情信息未知环境中的无人机路径规划方法。采用Bayes方法求取了给定规划区域内威胁存在的概率，构建了威胁概率分布图，并将其转化成权重为威胁概率的带权图，利用Bellman-Ford算法搜索该带权图，求取了一条从出发点到目标点的无人机最小威胁路径，根据无人机气动性能约束，对最小威胁路径进行了修正和优化，得到一条可飞的最优路径，最后给出了仿真结果，验证了方法的有效性。     

ELECTRE I 多属性评估方法在防空威胁评估中的应用

针对传统的多属性评估方法的局限性,将ELECTRE I多属性评估方法应用到防空威胁评估中。在介绍ELECTRE I方法关键思路与分析步骤的基础上,结合防空威胁评估的特性,建立了基于ELECTRE I多属性评估方法的目标威胁评估模型。算例分析结果验证了该方法的有效性与合理性。     

基于动态贝叶斯网络的舰艇防空作战威胁评估研究

防空作战中对空中目标的威胁评估是一个主观认识和逻辑推理相结合的过程,目标威胁评估中需要处理大量模糊性、不完整性以及不确定性的信息,为此本文采用动态贝叶斯网络的目标威胁评估模型。动态贝叶斯网络具有强大的知识表达能力以及对不确定信息的处理能力,将其运用于威胁评估,能很好的解决在数据不完备及不确定条件下的威胁评估推理问题。     

鱼雷多目标威胁评估建模与仿真

使用水声对抗器材诱骗、干扰鱼雷是现代潜艇最重要的反鱼雷措施之一,鱼雷攻击潜艇时会出现潜艇与各种对抗器材共存的现象,在一定时间及空间范围表现为多目标.由于鱼雷必须对多目标的攻击价值进行评价,优选威胁度高的目标进行攻击,以保证鱼雷作战效能.基于此,分析了鱼雷多目标的威胁因素及其对威胁评估的影响,提出了威胁因素的量化方法,建立了鱼雷多目标威胁评估的模型,为鱼雷多目标作战优选打击提供了一种方法,具有一定的工程应用价值.     

基于区间对偶犹豫模糊熵的反辐射无人机目标威胁评估

针对属性权重未知且评价信息以区间对偶犹豫模糊数形式给出的反辐射无人机目标威胁评估问题,研究 一种基于区间对偶犹豫模糊熵的TOPSIS 决策方法。给出区间对偶犹豫模糊熵的公理化定义,构造区间对偶犹豫模 糊熵公式求解属性权重,进一步利用TOPSIS 法对方案进行威胁评估,并通过实例进行验证。结果表明：该方法能 增加权重的科学性,提高评估的准确性,进一步丰富模糊多属性决策理论。     

TOPSIS理论在海战场目标威胁评估的应用

目标威胁评估是舰队防御的关键环节之一。本文将TOPSIS方法运用于海战场的目标威胁评估．对空中、水面和水下各威胁目标进行排序．从而为指挥员快速指挥决策提供可靠的依据。     

空战中的多目标威胁评估方法

针对传统空战多目标威胁评估难以满足准确性、实时性的缺陷与不足,提出基于模糊集与证据理论相结合的空战多目标威胁评估方法.该方法通过合理设置隶属度函数计算各威胁指标的威胁度基本概率赋值,使用改进的证据合成规则代替传统Dempster组合规则对其进行指标间融合及时域融合;采用加权求和的方法计算空中目标的威胁值并排序.最后给出仿真算例,验证了该方法的有效性.     

反蜂群无人机防空火箭弹四象限周视激光引信探测概率

为提高防空火箭弹激光近炸引信对来袭蜂群无人机的探测概率,采用空间解析几何方法描述防空火箭弹与来袭蜂群无人机的交会模型,提出一种防空火箭弹四象限周视激光近炸引信探测来袭蜂群无人机的方案.建立基于蒙特卡洛法的弹目交会探测概率模型,分析不同火箭弹转速、目标速度、激光脉冲频率与探测半径下的引信系统探测概率.计算结果表明:激光脉...     

无人机协同作战的目标分配算法研究

针对当前无人机作战能力不强、实战经验不足、不能进行高强度空战的问题,对无人机所处的战场态势进行评估。在综合考虑了我机攻击态势和敌方抗击能力2个主要因素的基础上,采用威胁指数法,以单机对敌的优先权为基础,选择打击威胁度高的目标。增加了地面目标的威胁,并根据基于态势的目标分配方法实现目标分配,最大限度地保证我方无人机的安全。仿真结果表明:该方法较好地解决了当前无人机协同作战的目标分配问题,最大限度地发挥了无人机协同作战的效能。     

切换通信拓扑条件下的无人机集群构型变换控制

研究了在切换通信拓扑条件下的无人机集群构型变换控制问题。基于一致性控制理论,对具有2阶积分特性的无人机集群设计了构型变换控制协议,为使无人机集群能够实现特定构型变换并保持特定速度,在控制协议中引入编队参考向量。给出了在通信拓扑切换情况下无人机集群实现特定构型变换并保持特定速度的充分必要条件。在通信拓扑图保持连通的条件下,利用Lyapunov稳定性理论证明了无人机集群系统稳定性,并利用代数黎卡提方程理论给出了控制协议中参数矩阵的设计方法。数值仿真结果验证了所设计的控制协议有效性。     

基于威胁建模的PSO 在UAV 3 维航路规划中的应用

为解决无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)3维航路规划问题,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行无人机的3维航路规划.对无人机飞行环境中各种威胁进行数学建模,考虑了航程的影响,得出基于航路长度和威胁的航路评价函数.运用粒子群优化算法进行3维航路规划仿真测试,并提出了在天基信息支援下进行无人机二次航路规划的设想.仿真结果表明,该方法具有可行性.     

基于模糊灰色认知图的复杂战场智能态势感知建模方法

针对复杂战场环境的动态、不确定性特征,提出一种基于模糊灰色认知图（FGCM）的智能态势感知（SA）建模方法。基于SA理论,采用自上而下任务驱动的态势觉察方式实现态势元素的提取;以目标威胁评估为态势理解的建模对象,利用FGCM在不确定数据表达和推理的模型特性,同时引入外部环境控制节点建立威胁评估动态FGCM模型。以目标意图预测为态势预测的建模对象,在基于专家知识建立的FGCM模型结构基础上,采用粒子群优化算法提高了意图预测模型对历史数据样本的参数学习能力。仿真验证分析结果表明,基于FGCM的智能SA建模方法能够较好地应对动态、不确定的战场环境,发挥知识和数据在建模中的综合作用。     

基于 QPSO 的模糊策略博弈的多无人机空战策略

针对无人机作战指挥系统中多无人机空战博弈策略的问题,提出一种采用量子粒子群算法(quantum particle swam optimization,QPSO)在模糊策略下博弈的纳什均衡求解方法.通过对无人机空战态势信息的分析,建立敌我双方多无人机动空战的作战收益函数,根据给出的敌我双方无人机纯策略集中的模糊子集,构建基于模糊策略下的敌我双方无人机博弈支付矩阵,进而求得作战双方获得最优选择策略.仿真验证结果表明,该方法可行、有效.     

基于不确定信息的无人机攻防博弈策略研究

通过分析实际战场中目标价值和毁伤概率信息的不确定性,提出了不确定信息条件下需要解决的无人机(UAV)攻防博弈问题。以敌我双方发射导弹的价值信息为依据,建立基于不确定信息的多UAV攻防对抗的支付函数,构建攻防双方博弈支付矩阵。将粒子群算法和区间数多属性方案排序方法相结合,给出基于不确定信息下博弈纳什均衡求解方法,为不确定环境下UAV攻防博弈实现最优策略提供了新方法。最后     

An Object Threat Assessment Method Based on Indefinite Multiple Attribute Decision Making

On the basis of characteristics of threat assessment of aerial defense, a kind of MADM （multiple attribute decision making） method with unknown attribute weights and biased project on decision-maker is put forward. It can be used in dealing with the object threat assessment problem. A computing formula on project preference of decision-maker and one model of obtaining attribute optimization weight are set up. The method improves the veracity and reliability of computing object threat assessment, and the simulating result shows that this method is valid.     

面向反无人机蜂群的智能对抗体系

针对反无人机蜂群的紧迫需求,提出构建空地协同智能对抗体系的构想。阐述体系功能、体系组成及工作原理,明确智能感知与决策等关键技术研究方向;基于空地协同智能指挥控制系统,综合运用多种空中、地面的无人侦察及武器系统,实现对无人机蜂群的快速发现、精准跟踪、智能识别及毁伤拦截,有效提升体系化对抗效能。结果表明,该体系可为我军发展智能化反无人机蜂群作战力量体系提供思路。