多机协同多目标攻击目标全面分配算法

讨论了多机协同多目标攻击目标全面分配算法，阐述了全面目标分配的基本概念、功能和算法程序逻辑图。     

空对空多机协同攻击多目标的决策研究

介绍了多机协同攻击多目标的基本概念，提出了在用模糊聚类和模糊识别算法对目标进行重要性等级评价的基础上，运用二部图的最大匹配算法对导弹和目标进行最大配对的新方法，仿真表明该方法产生的结果符合多机协同攻击多个目标的目标分配原则，具有一定应用价值。     

多机协同多目标攻击空战战术决策

以多机协同攻击多个目标为研究背景,提出一种目标分配的决策分析方法。首先建立攻击过程中的优势模型和目标威胁模型,根据该模型分析多目标攻击过程中我方的优势和目标威胁度,然后将该优势与威胁度相加权,由此得到多目标攻击决策准则。示例表明,该方法能够根据空战态势合理地决策好所要攻击的目标,并为航空火控系统实现多目标攻击提供准确依据。     

空对空多机协同攻击多个目标战术决策研究

简要介绍多机协同攻击多目标的基本概念,战术决策、目标分配及攻击斐邓方法。最后用数字仿真验证该方法的有效性。     

基于改进AHP的多机协同多目标攻击威胁评估算法分析

现代空战需要先进的火控计算,目标威胁评估是其重要的组成部分。文章通过建立威胁评估体系模型,再提出威胁因子及权值计算方法,从而构建了一套完整的目标威胁评估算法。最后针对一个多机协同多目标攻击态势,利用建立的算法进行威胁矩阵的计算,计算结果表明该方法是有效可行的。     

基于协同攻防的多机空战目标分配及排序

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.     

多目标攻击的目标分配

介绍了多目标攻击的目标分配和攻击排序的过程与算法,并用仿真验证了该算法的有效性.     

应用Lanchester方程解决多机多目标攻击火力分配问题

运用Lanchester方程，将决定攻击优势的火力指数与火力分配原则有机地联系起来，为达到在多机多目标攻击情况下获得最大优势的目的，给出了火力分配方案优选的计算流程。     

多机对多机交战中目标分配方法与目标生存概率分析

讨论了空对空多机对多机交战中,攻击机采用不同的目标分配方法对毁伤目标概率(或生存概率)的影响。文中导出了3种不同目标分配情况下,被攻击目标的生存概率算法。这3种目标分配方法,分别是目标均匀分配、随机分配和"射击 观察 射击"分配。最后算出了3种分配方法产生的目标生存概率数据对照表。     

基于分布式计算的多机协同空战目标分配算法

针对多机协同空战中目标分配的实时性和复杂性问题,提出一种基于分布式计算的协同空战目标分配算法。该算法参考空中作战常见的三级指挥体制,构建了相应的分层任务分解结构和多智能体(MAS)目标分配模型,将传统的集中控制、集中优化问题分布到多个作战控制单元进行计算,从而提高优化的性能。而且根据空战指挥决策的特点,算法还可将目标优化分配准则镶入智能体(Agent)决策的过程中,使分配结果更能充分考虑空中作战的实际需求。最后就一个典型多编队多目标的空战实例进行了仿真验证,证明了方法的有效性,并对该方法在提高空战效率和分配实时性的优势进行了分析。     

电子对抗环境下的多机协同空战态势评估方法

针对电子对抗复杂作战环境提出一种新的多机协同空战态势评估模型。首先分析了电子干扰环境对空战态势数据的影响,提出了综合敌我双方空战态势的参数转换和判断方法,并建立了空战能力指数威胁函数和空战威胁因子函数,然后在此基础上建立总的态势评估函数,最后通过实例进行仿真,仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。     

协同空战中目标的威胁判定方法

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。     

协作通信系统的功率分配策略研究

在无线通信中,为了对抗信道衰落,人们提出了分集技术。协作分集通过共享资源达到改善通信质量、提高通信性能的目的。研究了放大转发协作通信系统中的功率分配策略。对于协作通信系统的功率分配研究了3种方法:迭代法,直接计算法,理想的穷搜索法。研究表明,迭代法是最佳方案,因为这种方法的迭代次数可以人为控制,而且性能与理想的穷搜索法相差不大。     

多机协同攻击逻辑的蚁群算法研究

针对协同空战中多目标的攻击逻辑问题,首先以攻击优势和目标战役价值为准则建立攻击逻辑决簸模型,然后结合蚁群算法的思想,分析了蚁群算法的状态转移、局部调整和全局调整规则,给出攻击逻辑的求解算法,最后以具体仿真算例,证明文中给出的算法能有效地完成多机协同攻击逻辑决策任务。     

AF协作分集中的功率优化分配方案

在慢衰落信道中,协作分集是一种新的空间分集方式。为提高协作通信系统的性能,提出以最小化系统中断概率为目标的功率分配方案。综合考虑所有路径的信道噪声功率,运用注水原理,提出在接收端最大比合并下的最佳功率分配方案。该方案计算简单,且仅需已知各个中继节点的平均信道状态信息,无需在传输中实时更新,因而不增加系统的额外开销。仿真结果表明,该方案与等功率分配方案相比,能显著降低系统的中断概率。     

Power allocation,relay selection and energy cooperation strategies in energy harvesting cooperative wireless networks

In this paper, optimal power allocation and relay selection strategies in energy harvesting cooperative wireless networks are studied. In particular, signal‐to‐noise ratio (SNR)‐maximizing based power allocation and relay selection without and with energy cooperation—via wireless energy transfer—are considered. Moreover, total relay power minimization subject to target end‐to‐end SNR is investigated. The different optimal strategies are formulated as optimization problems, which are non‐convex. Thus, intelligent transformations are applied to transform non‐convex problems into convex ones, and polynomial‐time solution procedures are proposed. Simulation results illustrate that power allocation strategies achieve higher end‐to‐end SNR than relay selection ones. Finally, energy cooperation is shown to be effective in improving end‐to‐end SNR, while total relay power minimization balances end‐to‐end SNR, transmit power consumption, and harvested energy. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

双中继协作通信的功率分配改进方案

为克服信息处于深度衰落情况下单中继协作困难,减少多中继协作目的端信号处理的复杂度,给出了双中继节点参与协作通信的功率分配方案。两个中继节点分别采用放大转发(AF)、译码转发(DF)以及混合译码放大转发(HDAF)3种协作方式进行通信。在满足一定的中断概率和节点功率限制情况下,利用MATLAB软件中的Fmincon优化函数,得到了各节点的最小发射功率。数值分析表明,在相同条件下,两个中继节点采用HDAF协作方式比采用AF协作方式、DF协作方式消耗的系统总功率分别少4~9 dBm、0.5~1 dBm,最大限度地节约了系统功率的消耗。