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基于协同攻防的多机空战目标分配及排序 总被引:2,自引:1,他引:1
从协同攻击和防守角度出发,提出了多机协同空战中的一种攻击目标分配及排序方法.该方法根据多机协同空战的特点,用指数法对目标敌机的空战能力和三维空战态势进行评估,并由此计算出目标威胁度矩阵.考虑到我方各架战机在任务体系中的重要程度不同,给出防御权系数矩阵,然后根据目标威胁度矩阵和防御权系数矩阵得到协同攻防效度矩阵.在此基础之上,给出了目标分配和火力分配的具体模型,最后结合RBF神经网络给出了具体仿真.仿真结果表明,该方法可以有效地解决多机协同空战中的目标分配及排序问题. 相似文献
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基于LSRBF神经网络的空战目标威胁评估 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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基于Elman神经网络的空战威胁排序研究 总被引:2,自引:1,他引:1
依据空战态势、空战效能以及目标战役价值,采用威胁指数法建立了空战目标威胁评估模型。在威胁评估的基础上,研究了空战中基于Elman神经网络的目标威胁排序方法。考虑到Elman神经网络的学习性能和收敛性,采用附加动量项、自适应改变各参数学习率以及重置算法改进网络权值的学习算法。算例结果表明,采用Elman神经网络对空战目标进行威胁排序的方法是有效的,且改进的学习算法提高了网络的学习效率,有效地抑制了局部极小值的出现。该方法有利于提高火控系统的智能化水平。 相似文献
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协同空战中目标的威胁判定方法 总被引:10,自引:4,他引:6
作为信息化条件下的一种重要空战模式,协同空战中的目标威胁等级的判定为武器资源的有效配置提供了重要依据。采用灰色多层次评判方法,依据空战效能、空战态势及作战意图所建立的目标威胁评判模型,兼顾单机、编队的生存威胁和完成作战任务的风险因素,做到定量与定性相结合。算法满足独立性和兼容性要求,易于根据实战情况修改评判参量。 相似文献
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一种基于对抗效果的地面防空作战威胁估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前防空作战威胁估计中尚未考虑攻防对抗因素,提出了一种基于对抗效果的变权综合威胁估计方法。该方法首先依据随机服务理论建立防空作战服务对抗模型,然后将进袭目标突防概率提取为威胁因素;同时对常权综合方法进行改进,依据各威胁因素状态动态调整其对应权值,使最终综合的威胁结论更加合乎实际情况,从而提高了对作战决策的支持程度。 相似文献
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基于改进非参量法的现代空战威胁评估研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于变权模糊综合评判的目标威胁评估算法 总被引:2,自引:1,他引:1
研究了预警机指挥多编队作战对空中突防目标进行威胁评估的问题.首先介绍了模糊数学中的模糊变换和模糊综合评判原理,然后以预警机指挥控制系统为例,基于多属性决策,分析了与目标威胁程度大小有关的6个重要因素,建立目标的威胁评估模型,最后提出基于变权模糊综合评判的目标威胁评估算法.由于是同时考虑各因素对于威胁准则和内部之间的相对重要性得到的权值,使得该算法的权值分配结果更加准确,有效弥补了专家主观赋值的不足.通过算例分析,验证了变权思想下该算法的有效性以及精度更高的优点. 相似文献
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一种防空系统目标威胁评估方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种应用于防空系统中的目标威胁评估方法,该方法选取评估目标威胁程度的主要因素,并将其中目标类型因素综合到其他各因素中,同时建立了各因素目标威胁计算的数学表达式,通过加权求和的方法计算目标的威胁度,最终得到目标威胁等级.经仿真平台试验,结果表明该方法能较准确地反映目标的威胁程度. 相似文献