海战场多目标聚类-匹配分群研究

群体已取代单一实体成为兵力执行海上作战任务的主要样式,多目标分群因而成为兵力层态势信息的形成前提亟待解决,从海战场作战群体的特点人手,使用聚类与匹配相结合的方式构建分群模型;首先从实体层目标信息中选取特征矢量与聚类测度,运用改进ISODATA聚类与辅助信息识别形成战场空间群,然后结合军事先验知识通过模板匹配进一步将空间群聚合为功能群等高层级群体;该模型能够满足海战场不同层级群体识别的需要,并可为其他背景下的聚类分群提供借鉴。     

基于集群分析的空中作战目标威胁评估技术研究

多机协同空战是现代空战的主要形式,集群目标的威胁评估是多机协同空战指挥决策的前提。针对多机协同空战中目标编群情况难以获取和威胁程度难以量化的问题,构建了基于Canopy-K-means算法的空中目标聚类分群模型,根据战场态势数据对空中作战目标进行编群分组;在此基础上,构建了基于层次分析法的集群目标威胁评估模型,综合考虑静态能力威胁指标和战场态势威胁指标,更加合理地量化计算集群目标的综合威胁程度,为空中作战任务规划提供依据。通过仿真算例验证了模型的有效性。     

舰载机协同无源定位系统精度比较分析

针对舰载机协同对海上和空中目标进行无源定位,采用时差(TDOA)、测向、时差/频差等典型无源定位方法,对利用目标辐射源信号的舰载机协同无源定位系统进行建模仿真和精度分析.仿真结果表明:双机时差/频差定位、三机时差定位、双机测向交叉定位3种无源定位方法各有优劣.因此,明确电子侦察的作战目标以及方法,对分布在战场不同位置的舰载机实施合理分群,为建立多机协同无源定位系统提供理论支撑.     

反舰导弹目标分群的层次化聚类算法研究

合理的目标分群是反舰导弹对海上目标进行正确判别、选择和攻击的重要前提.为有效运用层次化聚类方法进行海上目标分群,介绍了层次化聚类的两种实现方法、五种联接规则和六种距离尺度,提出了基于学生残差的聚类效果检验方法,结合反舰导弹末制导雷达对海上双环形编队和双线形编队的目标分群实例进行了计算和分析.结果表明,学生残差检验法是有效的,并且在W ard方法和欧几里德平方距离尺度下可以得到较好的聚类效果,针对具体应用选择合适的联接规则和距离尺度将有效提高层次化聚类效果.     

反舰导弹目标分群的位置特征标准化方法研究

针对海上目标分群问题,介绍了反舰导弹对海上目标分群的两种常用的特征空间坐标及其特征标准化方法,提出了用相关系数、聚类树图和学生残差对海上目标分群进行聚类判定和综合检验的方法．以四种典型目标编队为例,运用Mablab7．0进行了层次化聚类编程计算和分析．结果表明,基于大地直角坐标的特征空间描述方式更有助于海上目标的数据聚类．     

无人机保障单座舰炮对单个目标作战效果分析

无人机通过侦察向舰炮提供目标信息,将舰炮武器与无人机作为一个完整的作战系统,用状态向量表征作战过程的动态变化,用状态概率描述系统作战效能及战斗结果,导出了系统状态概率的计算公式,给出了系统作战效果的评价方法.结果表明,当2架无人机保障1座舰炮对1个岸上运动目标作战时,0.2 s左右即可消灭目标.若要确保作战取得胜利,无人机最好在3架以上,此时舰炮摧毁目标的概率为0.8.研究成果对于无人机保障舰炮对岸作战具有重要的参考价值.     

多通道舰空导弹武器系统目标分配模型研究

分析了多通道舰空导弹武器系统的组成和作战流程, 建立了目标分配数学模型, 并运用作战模拟方法进行了仿真.仿真结果表明该模型可明显增加抗击目标数, 优化射击次序, 对于提高系统作战效能和指挥效率具有一定的参考价值.     

机群对地作战决策系统

文中研究了航空兵武器装备的作战运用.提出任务目标的概念、不同目标下作战指标的概念、航空兵运用原则以及航空兵作战分析中需要用到的几个数据量;利用以上模型,以在完成作战指标的前提下机群编队损失和出动飞机数最少的指标为优化方案,得到机群对地作战决策系统.     

防空导弹作战单元目标分配建模研究

目标分配是防空导弹作战单元指挥控制中的关键环节,分配的优劣直接关系到防空导弹作战单元中各火力单元的作战效果及整体效能的发挥.文中根据防空导弹作战的实际特点,提出目标分配模型建立的假设条件,建立了目标分配的整数规划数学模型,然后探讨采用匈牙利法来求取模型最优解的方法步骤,最后用实例验证模型的准确性,所得结果符合作战实际,为作战指挥员科学、合理分配目标提供数据支持.     

地空导弹混编群作战协同效能评估研究

协同效能评估理论是混编群作战协同理论的重要组成部分,根据混编群作战协同机理,分析出系统协同效能受协同主体、协同客体、协同手段及协同目标等因素影响.结合混编群作战过程,依照各要素基本职能,剖析了混编群作战协同效能层次结构,并采用逐层分解的方式,建立了混编群作战协同评估指标体系;采用证据理论的方法建立了混编群作战协同效能综合评估模型,并通过实例验证了方法的有效性,可为完善混编群协同机制,指导混编群作战协同行动的组织实施提供有效的量化决策支持.     

基于蚁群算法的我方机群优化分组

针对空战中我方机群分组问题,首先以敌方相应的空战能力、战术价值和分组情况以及我方空战能力建立我方机群分配模型,然后结合具有变异和自适应功能的蚁群算法,在分析了蚁群算法的状态转移、局部调整和全局调整规则的基础上,给出了我方机群分配优化算法,最后进行仿真实验,证明了算法的有效性     

基于背包问题的多相控阵雷达多目标跟踪时间资源管理算法

为了解决多相控阵雷达跟踪多目标时目标分组和时间规划两方面的问题,基于背包问题提出一种多相控阵雷达多目标跟踪的时间资源管理算法,在时间资源受限时联合实现目标分组和时间规划.使用分段的脉冲重复周期和模糊逻辑优先级法,根据目标的先验信息求得用于跟踪目标的时间资源和优先级,构造时间资源管理模型;基于背包问题将时间规划和目标分组...     

基于分组平均加权算法实现遥测数据融合

针对多站遥测数据融合问题进行论述,提出采用多站数据分组测量平均值的加权融合算法.通过实测数据处理证明,该融合算法简便实用,可以获得较高的可靠性,在靶场遥测数据处理领域具有一定的应用前景.     

SAR图像与可见光图像融合的建筑物提取算法

提出了一种基于SAR图像和可见光图像融合的建筑物提取算法,由SAR图像提供建筑物的可能方位信息,由可见光图像提供建筑物提取所需的视觉特征。该算法充分利用建筑物在2幅已配准的SAR图像和可见光图像中所表现的共性和互补特征,采用边缘匹配和感知组合的方法提取建筑物的轮廓,在可见光图像中采用屋顶灰度均匀性特征进行建筑物验证。实验结果表明,本文算法具有较好的检测效果。     

基于"吨·公里"的军事物流配送决策模型

为解决配送中心同时向多个部队提供配送的运输决策问题,提出以“吨·公里”为决策目标的军事物流配送决策模型。结合部队决策实际,提出贪婪遗传遍历求满意解的新算法。利用扫描法按运载能力进行编组,用改进的遗传算法对每组配送次序进行排序,再引入贪婪法寻求配送最优结果。该算法将贪婪扫描法与改进的基于种群扩展的多变异遗传算法进行有机融合,能有效解决车辆编组和配送次序问题;最后通过仿真实验,验证该算法的简捷性、实用性和有效性。     

基于动态代理群的军事电子信息系统监控

目前军事电子信息系统正从以平台为中心向以网络为中心转变,为了适应扁平化的互联结构和对接入信息栅格各种装备的有效管理,将网络管理技术和分布式技术引入军事系统监控之中,提出了一种动态的基于代理群的监控思想;在给出代理群概念的基础上,对其动态组群策略进行了探讨;提出了一种高效的群首选举算法,解决了在易损军用系统中群首选举的容错性问题;同时介绍了代理群中相关代理实体的构造.     

武器弹药密集度试验分组的蒙特卡洛模拟研究

为降低武器弹药密集度试验的成本投入,得到密集度试验最优用弹数量,利用蒙特卡洛抽样模拟法,对一定弹药总发数在不同组数分组试验与不分组试验时的密集度进行了仿真研究。通过不同试验样本总量,按不同分组方式及不分组方式进行抽样模拟,得到了总体散布参数估计值的均值、方差和相对误差,以及分组试验时各组密集度中极大值和极小值之比的最大值、均值和方差。对比分组试验模拟结果与不分组试验模拟结果发现:试验弹药总发数一定时,分组数越多,密集度估算误差越大,密集度估计值的无偏性越差,不分组试验可略微提高密集度的估计精度,但改善并不明显。为了将气象等随机因素对密集度估计的影响计入考虑,密集度试验应分组进行。     

基于模糊聚类的工程保障力量编组方法

针对当前工程保障指挥中兵力编组主要依赖指挥员的经验和主观决策的问题,提出基于模糊聚类的工程保障力量编组方法。分析工程保障力量与任务需求的关联特征,通过构筑急造军路任务示例验证工程保障力量编组方法。结果表明：该方法能够按照任务需求划分所属工程保障力量,为快速制定工程保障行动方案提供支撑。