基于云模型的装甲目标毁伤评估方法

针对装甲目标战场的毁伤评估,提出一种基于云模型的毁伤评估方法。分析了目标特性,划分毁伤层次,构建目标毁伤树;对目标功能毁伤度引入了关键部件否决项;根据云模型的隶属度均值判断并得出毁伤等级。最终实现将目标的物理毁伤度向功能和总体毁伤度进行转换,并给出目标整体毁伤的评估结果。以坦克目标为例进行计算,结果表明,该模型能够有效进行目标毁伤评估,与传统模型相比,能够体现毁伤程度的模糊性,并且评估结果可靠。     

多信息源炮兵目标毁伤评估模型

运用多种评估手段,对目标的毁伤程度进行评估。决策融合毁伤评估模型根据多信息源提供的情报信息,提取目标毁伤信息,并运用相应的评估手段进行独立评估,再依据各信息源获取信息的可信度和独立评估结果进行加权融合,以确定目标最终的毁伤值。     

典型目标系统级毁伤评估

对典型目标的系统级毁伤效果评估进行分析,构建典型目标系统级毁伤评估模型,制定出系统级毁伤效果评估步骤。     

基于毁伤判据的目标毁伤评估分析

提出了一种运用灰色关联分析的方法,在不完全毁因素信息的情况下,基于毁伤判据库的目标功能毁伤评估问题。通过运用灰色理论对经验数据中各毁伤因素的关联度进行分析,实现了由已知目标毁伤因素的毁伤值求取未知毁伤因素的毁伤值,使基于毁伤判据的毁伤评估具有了可实现性。     

目标毁伤效果评估仿真系统研究

为了评估破片式战斗部对飞机目标的毁伤效果,文中将目标毁伤效果评估思想与计算机仿真应用技术相结合,提出了建立目标毁伤效果评估仿真系统的构架结构及模块设置,编写了开发程序,结合实例开发了目标毁伤效果评估仿真系统,实现了仿真功能,实现了对目标毁伤的高精度评估.     

改进的空战目标威胁评估与目标分配算法

威胁评估和目标分配算法是现代作战飞机火控计算的重要组成部分。针对现代空战的复杂性和实时性的特点,在融合空战态势和空战效能的威胁指数模型的基础上,建立了对敌优势模型,改进了现有的威胁评估方法。根据目标威胁矩阵和对敌优势矩阵,以最大程度保存自己为目标,按照以优攻劣的原则建立了目标分配算法。以一个算例,利用建立的算法模型对某空战态势进行了计算,计算结果验证了该模型的可用性和有效性。     

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。     

基于目标战斗力的炮兵火力毁伤评估模型

针对炮兵担负的作战任务特点,为提高炮兵在火力打击中的作战效率,从炮兵对集群目标射击后,目标战斗力变化的规律入手,分别对完全失去战斗能力、部分失去战斗能力和恢复战斗能力的目标数量变化规律作具体描述,得到一个随时间变化的火力毁伤评估模型,并提出一个较新的火力毁伤评估方法。     

主战坦克目标易损性分析与毁伤评估仿真

针对目标易损性分析仿真评估的关键问题,以"性能降低程度"为依据,构建了主战坦克各功能子系统的功能毁伤树图;在弹药对目标毁伤作用原理分析的基础上,建立了典型反坦克弹药对目标毁伤的数学模型,利用VC++平台开发了主战坦克目标易损性分析与毁伤评估仿真系统.以穿甲弹为例进行了主战坦克毁伤评估,得到了主战坦克整体毁伤概率随打击速度、打击方位角等参数的变化规律.研究结果对主战坦克防护结构设计、反坦克弹药设计与威力提高等研究具有一定的指导意义.     

Threat Assessment of Targets Based on Support Vector Machine

In the context of cooperative engagement of armored vehicles, the threat factors of offensive targets are analyzed, and a threat assessment （TA） model is built based on a support vector machine （SVM） method. The SVM-based model has some advantages over the traditional method-based models： the complex factors of threat are considered in the cooperative engagement; the shortcomings of neural networks, such as local minimum and ＂over fitting＂, are overcome to improve the generalization ability; its operation speed is high and meets the needs of real time C2 of cooperative engagement; the assessment results could be more reasonable because of its self-learning capability. The analysis and simulation indicate that the SVM method is an effective method to resolve the TA problems.     

基于改进PCA 法的合成分队目标威胁评估

为准确合理地评估合成分队目标威胁大小,提出一种基于改进主成分分析法(principal component analysis, PCA)的合成分队目标威胁评估方法。结合合成分队作战实际和战场态势动态变化的影响,构建评估指标体系,利用 三角模糊层次分析法求出各指标相对权重,建立改进的PCA 威胁评估模型,对各主成分系数进行加权改进,并通过 实例证明了其有效性。实例分析结果表明：该方法与实际相符,可为合成分队威胁评估提供参考。     

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。     

基于区间数熵权分析的空中目标威胁评估方法

针对空中目标威胁评估问题,结合多目标决策问题,将区间数理论和信息熵理论相结合提出一种基于区间数熵权分析的空中目标威胁评估方法,详细给出了该方法的核心思想、评估算法.该方法克服了传统评估算法中权重主观赋值的缺陷.最后利用一个既有实例证明了该方法的有效性.     

基于D-S证据理论的空中目标威胁度排序模型

将数据融合领域的D-S证据推理理论应用于空袭目标威胁程度的评估.先针对各决策者关于相应方案在某属性上的评语集,利用证据组合公式进行信息融合,形成该方案在属性上的群体偏好信息,接着求出关于该方案在属性上的确定性评价值,最后针对得到的确定性多属性决策问题,利用加权法或理想点法进一步对方案进行最终的排序.     

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.     

基于威胁度函数的预警卫星威胁评估研究

预警卫星作为导弹作战中重要的天基威胁源之一,目前对其评估多为效能评估,并没有从威胁的角度开展评估。通过对预警卫星威胁要素进行分析与提取,提出了一种基于威胁度函数的威胁评估方法。该方法综合了静态性能与作战状态的各个方面,使指挥员能够比较准确地把握预警卫星对导弹作战的威胁程度,从而为指挥员指挥决策提供依据。通过实例计算验证了该评估方法的可行性和有效性。     

基于灰色关联度分析的目标威胁程度评估

威胁评估与排序的准确程度将对防空作战的结局产生重大影响。首先构建了威胁评估的指标体系,基于模糊隶属函数对各指标进行了量化处理;然后在分析威胁隶属度构成的向量满足比较序列的前提下,应用灰色关联度分析对空中目标进行威胁评估与排序;最后给出一个实例,得到的结果与专家群体评议后的结果完全一致。     

基于组合赋权方法的多目标威胁评估

多目标威胁评估是一个多属性决策问题,关键是如何确定各属性的权重.文中综合各种赋权法的特点,以离差平方和为准则建立最优赋权模型,有利于提高威胁排序的准确性.     

基于FAHP的弹道导弹威胁评估

针对弹道导弹威胁评估涉及不确定性因素众多且定性与定量分析复杂的问题,提出了一种基于模糊层次分析法的弹道导弹威胁评估方法.该方法以层次分析法处理流程为主体,将模糊原理应用到判断矩阵的构建和权重的排序中,主要包括satty的1~9模糊标度法、三角模糊原理,同时采用多位专家打分标度的方式,减少各个影响因素的不确定性.最后,通过仿真实例进行了验证,仿真结果表明模糊层次分析法解决此类问题的合理性和有效性.