基于灰色关联分析的反坦克打击目标优选

针对在炮兵指挥系统作战中,指挥员常需要对敌方同时来袭的多批次坦克目标进行威胁度判断,并制定出最合理的火力分配方案以使打击效果达到最佳这一实际问题,应用灰色系统理论中的灰色关联分析法,分别求出了各批次来袭坦克目标威胁度指标相对于最大威胁度参考序列的灰色关联系数,再根据各指标构成威胁的权重,求出了各批次来袭目标的灰色关联度,从而对多批次坦克目标的威胁度进行了排序,为火力分配提供了依据。     

目标作战能力建模与分析

为满足联合作战对目标作战能力定量化认知与分析的作战需求,在打击毁伤、生存自卫、信息支援、指挥控制、机动投送、综合保障六大目标作战能力研究框架基础上,完善了六大作战能力的概念内涵和理论外延。提出了基于能力要素的目标作战能力建模与分析方法,同时研究了基于作战场景的目标作战能力要素表征技术以及能力分析数据可视化技术,力求构建标准统一、要素齐全、功能完善的目标作战能力建模与分析理论方法体系,实现对目标作战能力的精细化建模与定量化分析。     

美军空袭作战中对时敏目标的打击能力评估

时间敏感目标的打击能力主要是指对战场上稍纵即逝的目标实施快速打击的能力。针对“网络中心战”中美军空袭作战的特点,研究并分析了时间敏感目标打击能力的影响因素及相关计算公式,提出了一种评估的综合方法,并通过仿真计算,验证了所提方法的正确性。     

远程红外图像系统设计

远程红外系统是一种对目标进行全天候侦察、跟踪和瞄准的装备;使各级指挥员能在后方实时了解瞬息万变的作战现场,能为全天侯远程精确打击提供目标。     

模糊逻辑推理系统在目标毁伤分析中的应用

目标毁伤分析是C3I系统的一个重要组成部分,在作战指挥决策中是决定是否对目标实施第二次打击的主要判据.定义了目标毁伤的量化等级,讨论了目标毁伤评判特征参量的选取规则和目标毁伤函数的建立规则,建立了目标易损性计算模型以及简化的毁伤树,进而得到目标毁伤程度,为作战提供有效的指挥决策信息.     

网电空间作战的打击目标分类和打击重心分析

目前网电空间作战打击目标分类和打击重心分析缺乏统一有效的方法.提出了一种与网电空间作战的体系对抗特征相契合的并行目标分类方法,按照目标的系统要素和特征要素分别进行目标分类描述,在此基础上定性阐述了网电空间作战的打击重心分析原则并给出了应用举例.     

一种多传感器数据融合系统方案研究

随着科学技术的飞速发展,战场中传感器的种类和数量不断增加,战场的环境也变得越来越恶劣,迫切地需要多传感器的数据融合来为指挥员提供高可信度的数据,供指挥员参考。通过对融合源数据进行分析,提出基于表决法和证据理论的多传感器融合系统方案。对框架的各部分功能模块进行分析,针对性的选择二阶预测、证据理论等算法。在融合模块中,对于不同性质的数据也选用不同的算法。通过仿真验证了系统的有效性。     

目标散布区对导弹导引头抗干扰能力的影响分析

 远程智能化反舰导弹在其飞行末端可对一个区域内的目标进行搜索攻击,但不同大小和形状的目标散布区对导引头抗干扰能力的影响也不同.分析了导弹攻击过程中可能遭受的电子干扰,指出目标散布区将影响导弹雷达的开机时间,并给出目标散布区对导弹导引头抗电子干扰能力影响的计算模型.针对电子干扰下的反舰导弹作战进行了仿真计算,结果表明该模型较好地评价了导弹抗干扰能力下降对作战效能的影响.     

三种激光武器作战目标的特性分析

介绍了巡航导弹、精确制导炸弹、无人侦察机这三种高能激光武器作战目标的目标特性，并简要分析了激光武器有效打击它们的部位。     

Link-16应用于空中打击“时间敏感目标”

分析美军空中作战通用信息需求,以空中打击地面“时间敏感目标(TST)”为例,梳理作战流程和基本信息需求,结合Link-16系统消息家族,研究空中打击地面TST作战各阶段的信息应用流程,给出了从作战应用—信息需求—消息流程的总体设计流程,为信息系统作战信息应用研究提供借鉴。     

基于分层分级的联合作战评估系统设计与实现

联合作战评估系统可用于评估人员、部队指挥员等不同对象掌握作战过程整体与局部态势,评判构成作战能力的各技术要素、装备要素及战术要素运用水平。围绕系统的设计实现,介绍了系统的组成架构和系统的功能组成。重点针对多源数据时空一致性融合和基于层次分析法(AHP)-Fuzzy的分析评估方法,阐述了系统应用到的关键技术。     

基于REKF的异类传感器异步数据融合算法研究

提出了一种基于异类传感器(R和IR)的数据融合目标跟踪算法,两种传感器具有不同的测量维数,量测数据异步采样并以不同的速率传输到融合中心站点.通过时间匹配技术,完成两种异步数据的融合,然后实现滤波器的状态更新.同时文中讨论了一种REKF(旋转推广卡尔曼滤波:Rotation Extended Kalman Filter)算法,可以有效地解决量测非线性和降低计算量的问题.     

D-S证据理论在雷达目标识别中的应用

为解决雷达终端目标识别问题,采用基于推理的数据融合方法。分析了Dempster-Shafer(D-S)证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论,并结合最小风险准则将其应用于雷达终端目标识别的数据融合中。实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器单周期的识别结果好,验证了这一方法的正确性和有效性。     

基于数据仓库技术的雷达组网

雷达组网要考虑的因素很多，涉及到的数据量也很大，利用数据仓库的技术，合理组织这些数据，有助于指挥员从多个角度、多层次使用雷达组网的数据。数据仓库技术还能极大地提高数据查询速度，适应指挥员快速决策的需要。     

基于地面传感器的数据融合技术应用研究

研究了多传感器优化布设,提出了几种典型拓扑结构。比较了Bayes方法和Dempster-Shafer证据理论,采用证据理论对目标进行身份识别。研究了地面运动目标融合算法、模型,能够对各种传感器的报警数据进行处理,得到目标的属性信息和运动轨迹。进行了低空飞行目标航迹融合研究,对传感器上报的低空目标方位角数据进行综合处理,得到目标航迹信息。实际运行结果表明,这些算法是有效的。     

How big is a commander's head?-translating data into decisions

The paper examines the impact of information technology on senior managers, taking the military commander as an illustrative example. The relationship between data and information is explored, as is the difficulty of passing information across system interfaces. The human-computer interface involves the translation between data and information, and contextual understanding and human psychology are just as important as technology in this translation. Methods of helping the commander to deal with the data explosion are discussed and some potentially fruitful areas for future research by a new generation of information technologists are suggested     

航空电子系统多传感器数据融合的目标属性评估

介绍了航空电子系统多传感器数据融合的特征和空战融合的模式，举例说明了数据融合处理机对多传感器测量的目标信息分别进行融合处理后进一步融合的方法，经多级数据融合得到对目标属性的准确判断，有利于飞行员作出控制和决策。     

基于最大隶属度与证据理论的目标识别融合

为解决各传感器的类型、精度,外界干扰以及不同传感器对不同目标敏感程度的不同对目标识别的决策结果的影响,通过运用智能信息处理和多源信息融合的相关知识建立了基于最大隶属度与证据理论的目标识别融合模型.该模型首先分析了影响目标识别的因素;然后各雷达站依据最大隶属度选取了不同的权重,从而求出了所测目标相对于目标库中参考目标的隶属度,并将得到的本站对目标的决策结果进行归一化处理后送往了融合中心.研究了比较常用的对不确定信息进行处理的D-S证据理论法,并深入分析了其证据合并规则与决策规则.在融合中心运用了D-S证据理论的有关知识进行融合,最终输出了融合后的目标识别的决策结果.实例证明了该目标识别融合模型的可行性.     

基于PDA的群目标合并与分离方法研究

针对飞行编队形成的群目标航迹关联的特殊性,分析了照射质心的编队群目标成员合并与分离检验方法的优缺点,定义了群目标成员合并与分离检验涉及的3要素:位置、速度和航迹历史。在此基础上,提出了基于概率数据关联(PDA)的群目标成员合并与分离的检验方法。该方法利用群目标等效回波统计中心更新滤波器状态,将每一个雷达周期的量测与统计中心关联判别,从而减少了关联次数,提高了正确判别群目标成员合并与分离的概率。仿真结果证明了该方法的有效性。