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。     

地面侦察雷达目标威胁度评估方法研究

根据目标状态参数和身份识别结果,对目标的威胁度进行评估是地面侦察雷达急需解决的问题。基于地面侦察雷达的目标属性集,利用隶属度函数、专家知识和贝叶斯网络构建了地面侦察雷达动态威胁度贝叶斯评估模型。经仿真验证,目标威胁度评估数据变化特征符合人的推理过程,对于多功能相控阵雷达,可根据目标威胁度自适应调度波束实现对目标的跟踪。     

城市防空中目标威胁评估的多属性决策排序模型

城市防空作战目标威胁评估排序模型,利用多属性决策(MADM)理论建立.其步骤包括对各属性按威胁程度影响大小进行量化、确定权重值及建立目标威胁度模型.该方法全面考虑城市空袭与防空作战中各种因素的影响,解决了城市防空中目标威胁评估与排序问题,能有效提高城市防空作战效能.     

基于动态贝叶斯网络的空袭目标威胁评估

针对现有方法在处理不确定性信息推理上的不足,提出一种威胁评估的动态贝叶斯网络模型。基于对动 态贝叶斯网络的研究及对空袭目标威胁影响因素的分析,给出网络中节点的状态转移概率表和条件概率表,结合证 据观测值推理得到目标威胁的后验概率,对典型航路空袭目标的威胁度进行仿真分析。结果表明：该模型合理有效, 能较准确地反映目标的真实威胁度,从而对空袭目标实施有效的末端拦截。     

基于贝叶斯网络的目标毁伤效果评估研究

随着现代战争节奏的加快,战场环境的复杂化,目标毁伤效果评估(BDA)对战场指挥员的作战决策影响越来越大。而现代战场的复杂性及目标毁伤信息的不确定性,给目标BDA带来了巨大挑战。贝叶斯网络是最近几十年刚流行起来的一种不确定性推理工具,它可以根据不确定或不完整信息对所研究的问题做出相对准确的推理,贝叶斯网络的这种特点正好适合在战场上根据各种不确定或不完整的目标毁伤信息对目标毁伤效果进行综合评估。通过对基于贝叶斯网络的目标BDA方法的探讨,叙述了贝叶斯网络模型的建立与更新过程,并以机场跑道为研究对象,演示了利用贝叶斯网络进行目标BDA的过程,说明了贝叶斯网络在目标BDA中应用的可行性与有效性。     

基于贝叶斯网络的目标功能毁伤评估

基于炮兵火力毁伤评估系统,根据炮兵目标的结构层次、毁伤模式和功能特征建立了贝叶斯网络的毁伤评估模型。在目标物理毁伤情报分析的基础上,利用贝叶斯网络强大的推理功能建立评估炮兵目标功能毁伤程度的贝叶斯网络图,并确定了贝叶斯网络节点状态。该模型能很好地实现目标作战效能与目标物理毁伤程度映射关系的定量化分析,使依据现有侦察手段获取的目标物理毁伤情报利用目标功能毁伤评估得以实现。     

基于改进Elman神经网络的目标威胁度预测评估

针对地面防空作战中目标威胁度难以准确评估的问题,提出了基于改进Elman神经网络的目标威胁度动态预测评估方法。该方法利用量子粒子群智能优化(QPSO)算法对Elman神经网络进行了改进,提出了QPSO-Elman神经网络,并基于优化的QPSO-Elman神经网络构建了目标威胁度的动态预测评估模型。仿真分析表明,该方法有效解决了目标威胁度的动态评估问题,预测结果更加准确且实用性强,增强了防空系统的作战能力。     

基于动态贝叶斯网的野战防空演练效果评估研究

动态贝叶斯网是对不确性问题进行建模分析的有效工具,基于动态贝叶斯网,以作战效能为主要准则建立了野战防空演练效果评估的模型;仿真算例分析结果表明,采用动态贝叶斯网能够合理评估野战防空演练效果;与其他方法相比,由于考虑了时间因素的影响,动态贝叶斯网具有较好的准确性以及容错能力,能够更好地反映野战防空演练效果及其变化规律。     

航母编队协同防空作战目标威胁评估

为准确判断来袭目标的威胁程度,使舰艇编队取得最佳的拦截效果,构建一种基于云模型的航母编队协同防空作战目标威胁评估模型。通过分析防空作战威胁评估因素,从攻击能力、攻击意图、攻击速度和舰艇相对价值这4个方面构建威胁评估指标体系,利用每艘舰艇的价值隶属度不同,计算出空袭目标对整个编队的威胁排序,并进行仿真验证。仿真结果表明：该模型能对数据进行合理处理和有效融合,准确快速地得出结果,为航母编队防空作战决策提供一定参考。     

基于证据理论层次分析法的云贝叶斯网络在预警雷达毁伤效果评估中的应用

目标毁伤效果评估能够为作战决策提供可信依据,是联合作战不可或缺的关键环节.结合贝叶斯网络与云模型形成云贝叶斯网络,建立基于云贝叶斯网络的预警雷达毁伤效果评估模型,并对各类指标体系变量进行云模型转换;针对传统专家经验法推导条件概率的缺陷,采用证据理论与层次分析法确定各节点的条件概率值;将变量输入云贝叶斯网络,推理得到预警...     

基于组合赋权逼近理想解法的岸-海联合防空目标威胁评估

为正确评估敌方来袭目标对岸海联合防空网络的整体威胁,构建来袭目标威胁评估的指标及其隶属度表 示,基于群组AHP 和改进熵权法给出指标的主客观组合权重。通过逼近理想解法给出来袭目标相对单防御平台和整 个防御网络的威胁度。仿真结果表明,所构建威胁评估体系具备有效性。     

航母编队协同防空作战目标威胁评估*

以航母编队协同防空作战为背景,基于目标的攻击能力、攻击意图、攻击速度和舰艇相对价值介绍了一种新的空袭目标威胁评估方法。首先确定威胁评估影响因素,构建威胁评估指标体系,然后用云模型的方法对参数进行融合处理,利用每艘舰艇的价值隶属度不同,计算出空袭目标对整个编队的威胁排序。仿真实例表明,该方法能对数据进行合理处理,有效融合,得到结果准确快速,能为航母编队防空作战决策提供一定参考。     

扩展防空体系的目标威胁及其排序问题

通过对现代空袭作战中的目标威胁分析,探讨了扩展防空体系中目标的分类判别模型以及目标威胁判断和排序问题。     

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。     

防空威胁联网建模与分析

在无人机航路规划中,为了对防空威胁联网进行实时有效评估,从防空指挥控制网络的信息交互结构出发,通过分析防空网信息传输延迟、网络可靠性和节点连接度,建立了防空威胁单元间的联通度模型。基于此,提出了一种适用于威胁联网的目标指示概率模型,并结合雷达组网原理给出了威胁单元的探测信息融合模型。结合网络化火控技术的协同攻击和多次拦截技术,改进了防空威胁网的毁伤概率模型,建立了基于威胁代价的威胁联网模型。通过对比分析威胁联网模型下的无人机航路规划仿真,说明了威胁联网模型评估方法的有效性、合理性。