联合火力打击目标优化分配模型

将所属不同军种火力打击资源进行合理编组,并统一分配给打击目标,是联合火力打击作战筹划工作的关键;针对这个问题,通过分析联合火力打击目标分配工作的基本流程,明确了打击顺序、毁伤状态、威胁环境为影响目标分配问题建模3个关键因素;然后对联合火力打击目标分配流程所涉及的基本概念进行形式化的表示,为数学模型的建立奠定了基础;最后定义了数学模型的相关变量,并建立了联合火力打击目标分配的多目标优化模型.     

基于动态武器目标分配的建模

根据同一时间目标和火力单元的数量对比,对建制内的炮兵火力单元按不同的火力特点进行统筹协调,构建相应的动态武器目标分配模型。通过实例表明,该模型能够合理运用现有炮兵武器系统,科学地进行动态武器目标分配。     

基于回合制的火力分配优化问题建模方法研究

为解决火力分配中目标威胁度量化评估难,以及不同装备使用不同弹药对不同目标的毁伤效果差异大问题,建立了火力分配优化问题模型,该模型以最大战斗力指数为目标函数,并在火力分配基础上提出了装备-弹药-目标的分配方法。以武器装备回合战斗力指数为火力分配依据,有效解决了当前优化模型中很难精确确定不同目标威胁度大小问题;以回合制为计算周期确定装备战斗力指数、弹药消耗发数及装备运用方案等,有效解决了当前优化模型中一次计算后目标动态变化造成的火力资源浪费以及实时动态分配造成的计算困难等难题。运用遗传算法求解所建立的模型,算例结果验证了模型的可行性和有效性。     

采用二阶动态规划算法的火力分配

采用二阶动态规划算法的火力分配,通过目标分群并计算各群目标的价值系数和单发毁伤概率,第一阶动态规划对群目标分配火力,第二阶动态规划对各群内目标分配火力,最后综合各群的分配方案,得出火力分配问题的解.其仿真证明,该方法可解决在来袭目标较多时动态规划求解火力分配计算量太大的问题,提高了计算速度.     

基于混合量子算法的武器目标分配研究

目前,虽已出现许多针对火力对抗武器目标分配问题的新型算法设计,然而由于问题的NP-hard特性及算法依据不同环境的较强针对性,在大规模来袭目标情况下,对多属性武器的选择决策仍显低效。为了进一步降低火力对抗中武器损耗并提高目标打击力度,分析并建立了武器目标分配模型,并针对该模型设计了新型混合量子算法,使得NP-hard武器目标分配问题的求解更高效。     

弹炮结合防空武器系统射击指挥模型研究

分析了弹炮结合防空武器系统射击指挥过程，概还了主要射击指挥模型，包括目标搜索模型、拦截适宜性检查模型、威胁判断模型、火力分配模型、杀伤效果评估模型．重点研究了火力分配时考虑的主要因素和分配准则，建立了一种实用的火力分配模型．通过相关项目的仿真表明所建模型能满足实际应用需要，对进一步研究提供了有益的参考，     

基于马尔柯夫过程的防空武器系统火力分配

基于马尔柯夫过程求解火力分配问题的动态WTA方法,把目标威胁程度纳入性能指标进行火力分配决策,并利用Matlab编写主体程序.其建模包括:基本假设、建立模型及算法改进.通过算例分析知:目标密度较小,使用线性规划的静态WTA法分配目标即可;目标密度较大,则应采用动态WTA方法进行火力分配.     

基于NSGA-Ⅲ算法的集群目标来袭火力分配建模与优化

火力分配建模与优化作为集群目标来袭防御任务规划的关键环节,对提高防御效果、保证任务完成质量具有重要意义。针对集群目标来袭防御策略呈现出由传统点对点饱和攻击向合理火力覆盖转变的基本趋势,建立以攻击效益最大、自身剩余价值最大、武器消耗最小为目标函数,以毁伤门限、武器资源总数和0-1整数约束为约束条件的集群目标火力分配模型;提出基于非支配排序遗传算法-Ⅲ（NSGA-Ⅲ）的集群目标来袭火力分配优化框架,给出具体的优化流程;面向想定的作战任务进行仿真实现,并通过收敛性指标和间距指标对NSGA-Ⅲ算法与第2代强度Pareto进化算法、NSGA-Ⅱ算法的性能进行对比分析。结果表明,NSGA-Ⅲ算法各项性能更优,能够更有效地解决集群目标来袭火力分配建模与优化问题。     

导弹对目标群射击时火力分配优化研究

阐述了导弹攻击前，根据被攻击的目标对导弹进行火力分配是一项十分重要的工作，需要经过严格的定量计算才能完成．根据编队超视距导弹攻击的实际情况，建立了多类型导弹对目标群射击时的火力分配非线性规划模型，并设计出具体的解法流程，研究当前超视距导弹攻击中的火力分配问题．其解法根据编制的计算机程序检验，运算量较少，对解决导弹射击的火力分配问题具有重要的意义．     

基于多目标规划的导弹作战火力分配模型

论述了导弹作战运筹分析的方法和过程,建立了基于多目标规划的导弹作战火力分配模型,并对模型进行了算例仿真和验证分析。结果表明,建立的模型符合实际,可为导弹作战火力分配问题决策提供有力支持。     

反舰导弹多目标识别技术探讨

应用模糊分类判决原理 ,探讨了反舰导弹末制导雷达同时捕获多个目标时如何优先选择主要目标进行攻击的问题 .进行了多目标分类判别以及主要目标识别的理论分析 ,并建立了相应的数学模型 .其方法可为反舰导弹末段对主要目标和装订目标的识别方案设计提供参考     

双基地雷达沿基线目标模型的建立及零多普勒区的划分

根据建立单基地雷达运动点目标回波模型的分析思路,运用解析几何的方法,建立了双基地沿基线运动目标的回波模型。沿基线运动目标模型是一般双基地雷达回波模型的一种特殊情况,该模型的建立为双基地基线零多普勒区的划分提供了分析基础,这是Tsao T所建一般模型所不具备的。模型的建立无需复杂的指北坐标系,为模糊函数的分析提供了一条新思路。     

运动靶标激波检靶定位模型

为提高运动靶标的激波检靶定位精度,对定位模型和求解算法进行研究.采用几何方法推导弹丸激波到达传声器阵列时间的模型,通过非线性最小二乘法求解弹丸飞行速度、命中坐标、入射角等参数.利用该模型进行仿真,分析靶标速度误差、激波到达时间误差和弹丸速度等对检靶精度的影响.结果表明:忽略快速运动靶标的速度会带来较大检靶定位误差,必须在激波检靶建模求解时考虑靶标运动速度.     

一种尺度目标模拟器的模拟逼真度分析

从潜艇回波特性研究一般性结论和鱼雷常用目标识别方法入手,以一种单收多发尺度目标模拟器为例,分析了尺度目标模拟器的工程模型及工程实现中的关键参数,仿真结果表明,该模拟器在多亮点结构回波的多普勒频移模拟、时延模拟和目标强度模拟等方面都存在一定的不足,还有较大的提升空间,该研究为尺度目标模拟技术的进一步优化提供了参考。     

无线电近炸引信空中目标的建模和分析

描述了无线电近炸引信工作在物理近场区时，空中目标可看作由若干散射点组成，散射点数目、相对位置和散射强度直接建立在对大量实测数据分析的基础上，根据实测数据建立了一种表示无线电近炸引信空中目标近场散射特性的数学模型。采用系统辨识技术，非线悸最小二参数估计法和埃特金插值法建立目标散射特性的合成模型。该模型可给出弹目交会过程中目标散射信号。并对模拟结果和模糊进行了分析，得出了一些有益的结论。     

新型靶船--面靶

反舰导弹试验与训练一直应用点靶，点靶模拟实际目标的效果存在一定差别．在分析了点靶性能特点基础上，提出了新型靶船——面靶的理论分析方法、设计思想以及测量要求，其主要思想可以应用于面靶的工程研制中，具有一定的指导作用．     

基于均值偏移和卡尔曼滤波的目标跟踪方法

分析了Mean—shift难以有效地跟踪复杂背景下灰度运动目标的主要缺陷，提出了结合Mean-shift和卡尔曼滤波器的目标跟踪方法。该方法利用卡尔曼滤波器预测目标在当前时刻的起始位置，然后Mean-shift在该位置的邻域内寻找目标所处位置。同时。采用Bhattacharyya系数度量“目标模型”和“候选模型”相似程度．确定“候选模型”是否更换为“目标模型”，避免目标模型过度更新。以地物为背景的飞机目标图像序列试验结果表明该方法较原Mean-shift方法可明显提高阻挡情况下的目标跟踪稳定性。     

面向机载态势感知系统的空中目标意图估计

针对空中目标的意图估计问题,建立一种空中目标战术意图估计模型。在现有机载态势感知系统中,加 入空中目标战术意图估计功能,在机载环境下实时评估敌方空中目标的战术意图,辅助飞行员进行空战决策;围绕 空中目标战术意图估计模型建立,运用多粒度模糊贝叶斯网络对目标意图进行估计,通过仿真实验对改进前后的意 图估计效果进行对比。结果表明：改进后的隶属度函数对目标的意图评估更精确,能提高实际辅助决策过程中的可 参考性,验证了模型的有效性。     

一种新的双基地探测系统数学模型及模糊函数的建立方法

在任意运动目标的双基地平面内，以目标运动方向与双基地基线的交点为参考点，采用目标至参考点距离r、目标运动方向与基线的夹角d、参考点对基线的分配比n及基线长L为研究变量，建立了对慢起伏运动点目标的回波模型及模糊函数。这里仍采用了T. Tsao对接收端信号时延进行泰勒级数展开的近似方法。但基于所建模型，充分考虑了建立模糊函数时基准点和误差点目标运动的任意性，因此，更具普遍意义；且无需建立复杂的指北坐标系，从而使分析过程得以简化。     

激光调制型红外干扰条件下地面目标的识别方法

通过介绍激光调制型红外诱饵对地面目标干扰的工作原理和工作过程，分析基于灰度时间序列特性及序列图像运动特性的辨识方法在地面军械、装甲目标特征提取与真假识别中的应用。对于远距离变化平缓的点目标，其分辨灰度变化特性的方法包括傅立叶变换及小波变换：而对于运动剧烈变化的面目标则应用序列图像运动特性的目标识别，该方法可充分结合单帧图像中的目标历史状态信息，结合模糊集理论和信息融合技术，使运动目标在干扰条件下的识别具有较好的鲁棒性和适应性。实验证明，该方法能有效区分目标和诱饵，为红外干扰条件下地面目标的识别提供了理论模型和技术途径。