一种基于遗传算法的防空导弹火力分配优化方法

结合现代防空作战特点,分析影响目标威胁评估与排序的因素,利用关联度对目标进行威胁评估与排序．建立了基于遗传算法的防空导弹目标优化和火力分配模型．仿真结果表明,该方法有效地解决了防空导弹目标分配这一复杂的问题,提高了防空导弹武器系统的作战效能．     

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.     

信息熵和主观偏好综合的空袭目标威胁评估

针对空袭目标威胁评估中存在的问题,提出一种基于区间数信息熵和主观偏好综合求权的目标威胁评估方法.指标权重的确定兼顾客观态势和决策者的主观偏好,引入关联系数的概念,建立了正理想目标的关联系数的威胁评估排序模型.通过仿真实例验证了该方法的实用性和有效性.     

舰艇编队动态防空威胁的直觉模糊决策方法

针对舰艇编队在不确定海战场环境中的威胁估计问题,提出一种动态防空威胁的直觉模糊决策方法.首先对来袭目标的不同类型信息作规范化处理,得到直觉模糊决策矩阵;其次由直觉模糊熵权法得出评估指标的初始权重,并融合指挥员的主观偏好信息建立指标权重优化模型,使得权重结果更为合理;然后采用正态分布方法处理多时刻信息,得到不同时刻的权重;最后基于 TOPSIS 思想得到目标的威胁度排序结果.仿真实例表明:该算法具有可行性,为解决舰艇编队的威胁估计问题提供了一种有效的途径.     

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。     

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。     

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。     

基于不确定决策的威胁评估集成方法

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模糊化处理.依据作战实际情况,分别建立了无属性权重信息三种不同类型的威胁评估模型.通过不确定决策的方法获取目标威胁评估值和排序结果.所建立的三种不同类型的威胁评估模型更为符合作战的实际过程,可以为防空作战指挥提供科学的理论依据.算例表明了方法的有效性.     

基于分层防御的舰艇编队空中目标威胁度排序模型

结合我方舰艇编队防空火力的主要性能和敌方空中目标的部分属性值,按照分层防御的原则,建立空中目标威胁度的分级模型,再在同一威胁级中运用模糊理论根据目标的属性进行进一步排序,从而建立基于分层防御的空中目标的威胁度排序模型。该模型可为舰艇编队防空作战决策提供一定的参考。     

一种基于MADM和AHP的威胁度评估方法

文中分析了影响目标威胁评估的各种因素,依据多属性决策(Multiple Attribute Decision Making, MADM)理论,并采用层次分析法(AHP),提出了基于MADM的目标威胁评估排序模型,该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,提高了作战效能.     

一种反舰导弹目标威胁判断算法

反舰导弹目标威胁等级评估与排序对于合理进行火力分配和制定科学攻击决策具有十分重要的意义。分析了水面舰艇编队目标的作战能力及军事价值。从综合防空、反潜、反舰、对陆攻击、电子战、情报、军事价值、效费比等方面深入研究了威胁等级的评估方法,给出了舰艇编队威判评估算法,建立了基于D-S证据理论的多目标威胁度评估模型以及基于目标价值权重向量分析的人工辅助威胁判断模型。通过多目标编队的案例仿真,结果表明,本文提出的目标威胁判断算法较全面地反映了水面舰艇编队目标的威胁特性,有较强的理论基础和实用价值,可行有效,能够为反舰导弹的协同火力使用、作战任务辅助决策提供支撑。     

基于区间数变权法的目标威胁评估

针对现有威胁评估方法很难体现防空反导作战所具有的来袭目标种类复杂、信息不确定等特点的问题,提出了一种基于区间数变权法的目标威胁评估方法。首先,构造了混合型变权函数以用于区间数型目标威胁评估指标权重的调整;然后,通过求解非线性规划求取了区间数型目标威胁值,并根据区间数比较的可能度方法给出了威胁排序规则;最后,进行了实例计算,结果表明该方法是合理可行的。     

基于多目标规划的防空导弹假目标布置数量模型

提出了确定防空导弹假目标布置数量的多目标规划模型.该模型结合了主观和客观两类信息,既充分利用了防空作战的战术要求及现实当中的经济条件约束等客观约束信息,又尽可能地满足了决策者的主观意愿,考虑了不同决策者的不同偏好对于最终结果的影响.并根据模型分析了防空导弹假目标布置数量与敌方空袭能力、真目标数量与的动态对应关系.     

基于变权理论的舰艇编队网络化协同防空威胁评估

针对编队网络化协同防空作战时采用固定的目标属性权重与信息化战争已不匹配的问题,建立一种完整的人在回路控制的编队网络化协同防空威胁评估系统。以舰艇编队网络化协同防空作战为背景,考虑编队构成和队形因素,根据编队内多部雷达探测的目标数据信息,建立了目标攻击意图判别模型;并结合变权理论,确定基于目标熵值变化的目标属性权重计算方法;用改进的开区间数理论表示编队多传感器数据融合,构建了区间数排序方法,并通过加入编队指挥员决策心态指标α和指挥员对属性区间数的平衡系数λ。实例仿真结果证明了该模型和方法的可行性。     

基于作战辅助决策系统的目标威胁评估排序模型

为提高防空武器系统对付多目标的能力,建立了基于辅助决策系统的目标威胁判断排序模型。首先简述了其理论概念,然后介绍了威胁判断排序的辅助决策系统模型,并建立了知识库,分析了空中目标威胁的因素。该模型具有较好的人机交互功能和自学习功能,可自动获取或修改知识库中的知识,能够智能地确定目标的威胁程度,为指挥员进行作战指挥提供了有效的决策工具。     

基于区间数熵的TOPSIS防空作战威胁评估方法

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。首先,将效益型指标和成本型指标进行规范化处理,建立了基于区间值的空中目标威胁评估决策矩阵。然后,依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,结合区间数决策矩阵的特点提出了一种确定属性熵权的方法。最后,运用经典的TOPSIS方法,计算各目标的综合威胁指数,对空中目标进行威胁程度排序,并通过防空作战空中目标威胁评估的实例,验证了该方法的实用性和有效性。     

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。     

基于马尔可夫链的防空作战威胁评估模型

根据防空作战特点,利用马尔可夫链理论建立了防空作战威胁评估的模型。给出了适应于该模型求解的方法及步骤,结合实例进行验证,为防空作战中我方兵力分配问题提供依据。     

基于最小二乘灰色关联分析法的目标威胁评估

对来袭空中目标威胁程度进行评估与排序是防空导弹武器系统首要问题.传统的灰色关联分析法在应用于空中目标的威胁评估和排序时,其结果有可能自相矛盾.运用最小二乘灰色关联分析法对来袭空中目标威胁进行评估,提高了对目标威胁评估和排序的能力.通过仿真,验证了该方法的有效性.