超视距协同空战态势评估方法研究

针对目前超视距协同空战态势评估非参量法模型的缺点,提出了一种新的非参量法模型.该模型针对超视距协同空战的特点,以双机对飞、导弹互射为主,以载机空战能力、机载导弹武器性能、载机高度及机载雷达的探测距离等性能参数作为主要研究对象,分别建立了超视距攻击方式威胁函数、超视距时间威胁函数、超视距高度威胁函数和协同空战能力威胁函数,并采用线性加权法将各种威胁函数进行综合,求得协同空战中的整体威胁态势,作为战术选择、目标分配、火力分配的基础.模型较全面、合理地反映了超视距协同空战的特点.仿真算例验证了模型的有效性.     

基于模糊综合评判法的空战多目标威胁评估

在综合分析目标空战能力和战场态势的基础上,提出一种多目标威胁评估方法。首先考虑了空战客观态势信息和决策者主观偏好信息,然后采用模糊综合评判法,建立目标与准则的模糊关系,并将其函数量化为评判矩阵。基于该模糊集合最大隶属度、最小隶属度和加权隶属度,选用3种评判函数进行二级综合威胁评估。实例计算表明,该方法可以有效地解决目标威胁评估和排序问题,而且可得出更加可靠的评估结果。     

动态变权重的近距空战态势评估方法

针对空战态势评估中,常权求和带来的信息动态性不够灵活的问题,提出了动态变权重的近距空战态势评估方法。该方法在优势函数的基础上,加入空战能力指标,改进了评估指标体系;并且依据贝叶斯理论实时确定态势类型,综合空战态势变化特点,根据变权理论,动态调整评估指标权重。通过真实的空战数据仿真实验,验证了该方法在空战态势评估中的可行性和有效性。仿真结果表明,动态变权重的评估方法能够有效改善常权求和引起的信息动态性差的问题。     

基于改进非参量法的现代空战威胁评估研究

针对现有威胁评估非参量模型的不足,提出一种改进的非参量法模型。该模型结合对现代空战过程和影响参数的分析,充分考虑现代空战的特点,构造了参战双方战机的态势、效能、事件、目标战役价值等优势函数,优化了方位角、进入角、距离、能量、效能等优势函数然,并将事件、目标战役价值作为威胁评估的因素,采用熵权法求得权重系数后,线性加权法将各优势函数综合,求得总体优势函数。最后,对优化、改进的非参量法模型进行仿真,仿真结果表明,该模型更符合超视距空战的实际,并且对现代空战威胁评估合理、有效。     

有人机控制无人机群空战多目标分配

针对集中式体系结构下的有人机-无人机群协同空战多目标分配问题,把目标威胁分为固有属性和动态属性两部分,分别建立了目标威胁系数层次结构模型和优势函数模型;根据空战态势的不同,提出了3种效率指标,建立了相应的代价函数;针对3种代价函数,运用离散粒子群算法进行了数值仿真研究,仿真结果表明所用的算法具有良好的收敛性,适合解算文...     

基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序

针对现有空战目标威胁评估方法中存在的不足,提出了一种基于信息熵和TOPSIS法的空战目标威胁评估方法。首先建立了空战目标威胁评估指标,确定了角度、速度、隐身等威胁因子;为综合考虑评估中的主客观因素,采用了组合权衡因子确定最终权重;最后采用TOPSIS法作为威胁评估的解算方法,进行仿真验证,结果证明了该方法的有效性及合理性。     

超视距空战下的态势评估技术研究

态势评估技术是智能战术辅助决策系统的关键技术之一,针对现代超视距空战的特点,提出了一种新的超视距空战下的态势评估算法。通过研究典型的空战态势情形,总结得出超视距空战下对态势起决定性作用的各个因素,结合空战案例分析构造各个因素的优势函数,最后加权综合得到双方的优势指数,在此基础上采用模糊论域划分并加以组合的方法得到双方态势。通过大量的数字仿真,并与现有算法对比验证了该评估算法的有效性。     

基于直觉模糊集的空战动态多属性威胁评估

针对实际空战中目标多属性及动态变化的特点,提出了一种动态多属性威胁评估方法。在建立威胁评估指标体系的基础上,依据目标多个时刻的属性信息,结合直觉模糊集给出了一种构造虚拟最优目标的方法以确定目标属性权重,设计了一种基于正态分布累积分布函数确定时间序列权重的方法,最后借鉴TOPSIS的思想实现了空战动态威胁排序。仿真结果说明了该算法的合理性。     

多机协同空战中的威胁排序

提出了一种基于最大隶属度原则的多机协同空战威胁排序的方法.结合实际空战特点,首先评估各架敌机的空战能力.分析空战态势,计算三维空战威胁指数,进而求出威胁因素矩阵,并对威胁矩阵模糊规范化处理,在此基础上建立最大隶属度模型.最后结合Matlab软件对实例中敌机的威胁度仿真计算,求出敌机的威胁度大小,验证该方法的正确性.仿真...     

基于多级模糊综合评判法的态势评估方法研究

态势评估技术是战术辅助决策系统的主要组成部分.为了得到更贴近实战的战术空战态势评估方法,针对现代超视距空战特点,分析影响空战的多个主要因素,建立了二层空战优势模型;然后以改进模糊评判算子和采用多层评判模型为基础,将建立的多因素空战优势函数作为模糊隶属函数,采用多级模糊综合评判法,建立目标与准则的模糊关系,确定空战优势矩...     

预警机指挥多编队作战中的威胁评估算法研究

在预警机指挥下的多编队作战中,态势评估和目标分配是关系到作战结果好坏的重要问题.作为态势评估的一部分,威胁评估是进行合理的目标分配的前提.基于多属性决策的原则,分析了影响目标编队威胁程度的重要因素,建立了预警机指挥多编队作战的威胁评估模型.运用适合多编队多机型作战分析的平均数动力学方法,提出了计算目标编队威胁程度的算法,并验证了模型的有效性.     

基于LSRBF神经网络的空战目标威胁评估

提出了-种基于Log-Sigmoid型径向基(简称LSRBF)神经网络的空战目标威胁评估方法.采用威胁指数法量化各因素的威胁度,运用工程模糊集方法确定因素的权重系数,在此基础上合成目标总的威胁指数,作为网络的初始训练样本.根据专家经验对不合理样本进行调整校正,得到最终的训练样本,供LSRBF神经网络训练使用.采用标准梯度下降法与指数梯度下降法相结合的学习算法,保证网络具有较强的鲁棒特性.仿真实验结果表明,LSRBF神经网络具有很好的函数逼近性能,可以成功地完成空战目标的威胁评估.     

基于多属性决策和态势估计结果的空战威胁评估方法

结合空战的特点,对影响目标威胁评估的属性进行了分析,并用层次分析法确定各属性的权值.根据多属性决策理论和方法,给出目标的威胁度,再根据空战的态势估计结果修正威胁度值,最终得到威胁排序结果,为传感器管理和火力分配提供依据.     

改进的威胁评估算法及其在目标分配中的应用

针对防空一体化作战的复杂性、实时性特点,提出了在威胁评估基础上进行目标分配的方法,建立了融合态势优势、空战能力优势和防空要地危急程度的威胁评估模型,通过对战机距离、速度、角度及防空要地属性等参数的设置将该模型应用于防空作战的目标分配过程。最后给出了仿真算例,验证了该模型的可用性和有效性。     

基于TOPSIS方法的空战威胁评估研究

威胁评估是单机多目标攻击和空战协同战术决策的一项重要内容,首先提出了威胁评估指标的确定方法,然后阐述了TOPSIS(逼近于理想的排序法)方法的计算步骤,最后给出算例。该方法计算简单明确,可以有效地完成多机空战中威胁评估和威胁排序的计算,是解决威胁评估问题的一种有效途径。     

Dempster-Shafer证据理论在空战态势评估方面的应用

为了准确分析空战态势,以达到辅助决策之目的,采用D-S证据理论对态势进行评估.首先提取出影响空战态势的战术条件,称之为态势因素,然后分析每个因素的影响效果.在此基础上建立态势评估的数学模型,利用D-S合成法则将所有因素的影响进行综合,并计算出态势发生的结果及可能性区间.最后,通过仿真实例验证了该方法在空战态势评估中的可行性和实用性.