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基于层次分析法(AHP)的空中目标威胁度估计 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对空中目标的威胁度进行科学评估和排序,以便于指挥员正确作出决策和作战指令,提出基于AHP的空中目标威胁估计的方法和具体步骤。首先分析影响空中目标威胁度的具体指标因素,同时构建各个因素的威胁因子和评判函数,然后利用一种改进型的层次分析算法对空中目标的威胁度进行全面综合的评估排序。实验案例结果表明,该评估方法的应用解决... 相似文献
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分析空中目标威胁评估特点,综合考虑威胁价值、威胁能力和威胁程度,建立空中目标威胁评估框架;针对海豚群算法易陷入局部最优和早熟收敛等问题,提出一种混沌海豚群算法,将混沌搜索策略引入海豚群算法,通过混沌初始化、动态分群和早熟优化机制,提高算法的全局寻优能力;利用混沌海豚群算法对灰色神经网络的初始参数寻优,通过搜索到的最优解建立基于混沌海豚群算法优化的灰色神经网络模型,并用于空中目标威胁评估.仿真实验表明,混沌海豚群算法优化的灰色神经网络在保证一定收敛速度的基础上,能够提升寻优精度,对测试集的预测效果优于传统灰色神经网络和基本海豚群优化的灰色神经网络,验证了所提算法模型在空中目标威胁评估中的有效性. 相似文献
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对地多目标攻击时,目标威胁度评估可以为武器资源的有效配置提供重要依据。根据威胁评估和多属性决策的特点,运用灰色关联分析理论对目标威胁度评估进行研究,建立基于灰色关联分析理论的对地多目标攻击决策模型,使对地攻击决策问题转化为对目标威胁度的求解,通过求解该模型即可获得目标威胁度的排序。然后根据协同优先权对多机对地多目标攻击进行目标分配和攻击排序。通过仿真说明该模型的合理性和有效性,从而为对地多目标攻击提供一种有效的决策方法。 相似文献
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协同空战中,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,是现代作战指挥决策系统的核心内容.目前该问题的难点在于,如何解决多属性目标量化属性和非量化属性的混合比较问题.运用目标多属性理论探索对空中目标的威胁排序问题,提出了一种基于被保护对象相互关系鼍化的空中目标威胁评估和排序的方法,方法对威胁冈素进行了详细分类,并分析了它们之间的关系,在此基础上融入了我方目标任务属性的比较关系,同时对一些模糊属性进行了量化处理.最后通过示例介绍了威胁评估和排序的求解过程.该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,是可行和有效的. 相似文献
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目标态势威胁评估是PAAIS(Pilot Assistant Artificial InteHigent System)中任务规划、应急动作规划、火力分配、攻击排序的基础.通过对超视距空战威胁态势的分析,采用了TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)算法对空中作战目标进行其威胁指数计算,建立了超视距空中威胁排序模型.和其他威胁评估算法相比,方法具建模简单,计算速度快的优点,而且便于更新.仿真实验结果表明该方法对发现的目标可及时做出威胁响应,为PAAIS制定下一步方案奠定了基础. 相似文献
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针对地多目标攻击时,目标威胁度评估可以为武器资源的有效配置提供依据。由于威胁评估和多属性决策的特点,为准确识别目标,运用灰色群体决策理论对目标威胁度评估进行研究。建立基于灰色群体决策理论的对地多目标攻击决策模型,使对地攻击决策问题转化为对目标威胁度的求解,通过求解模型即可获得目标威胁度的排序。然后根据协同优先权对多机对地多目标攻击进行目标分配和攻击排序。最后通过仿真表明模型的合理性和有效性,从而为对地多目标攻击提供一种有效的决策方法。 相似文献
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基于改进灰色关联算法的目标威胁评估 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机工程与科学》2017,(10):1908-1914
针对防空作战中目标威胁评估问题,提出一种基于改进灰色关联算法(IGCA)的威胁评估方法。针对已往目标威胁评估中仅评估当前时刻的不足,采取对时间序列赋予权重的方法,构造多时刻目标威胁模型。运用层次分析与熵权法共同计算实时综合权重,使目标威胁因素的权值既体现专家经验,又反映数据的客观有序性;采用集对分析理论,将权值折算到同一层次,使其更加合理。最后,运用基于理想解的改进灰色关联算法,得出最终目标威胁排序。仿真分析表明,评估方法可以克服采取单一算法得出目标威胁相同的情况,融合多个时刻目标信息的评估方法更加准确、可靠。 相似文献
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将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时,由于作战环境的复杂性,侦察方无法获取敌方辐射源的完整信息,导致各个辐射源目标的属性取值通常不是确定数值,具有一定的不确定性.针对上述问题,引入区间数理论和灰色关联分析对传统逼近理想解排序法进行拓展,提出一种基于灰色关联分析和逼近理想解排序的区间多属性决策方法用于解决不确定条件下的辐射源威胁评估问题.该方法构建基于区间数的欧氏距离和基于区间数的灰色关联度,通过对二者进行结合构建关于战场态势的决策信息系统,并通过构造新的综合贴近度实现对辐射源威胁程度的定量评价.实验仿真验证了所提方法能够有效解决实际作战中不确定条件下的辐射源威胁排序问题,有助于侦察方对于战场态势的进一步掌握. 相似文献
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评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化(ACPSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的空中目标威胁评估方法。首先,根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架;然后,采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优,针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式,并使杂交概率自适应调整;最后,对比分析了各系统的训练和评估效果,并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高,所需时间短,可同时进行多目标评估,为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。 相似文献
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研究雷达模拟器目标威胁度的准确评估问题,是辅助操作手对空中目标进行打击的重要依据.威胁度普通雷达是难以探测的.由于目标的速度、距离等随机性强,具体数据难以确定.针对威胁度评估问题,多限于权重分析、聚类分析等方法,对难以确定的参数有较大依赖.为解决上述问题,提出应用效能指数的方法来确定未知目标对雷达阵地的威胁度,根据雷达能够获取的数据,得出判断矩阵,实现对雷达所测数据的分析,并评估目标的威胁度.上述方法可用于雷达模拟器,能够灵活地根据情况调整威胁度评估方法.实验结果表明,方法能够较好地在某些属性未知的情况下,可对目标威胁度进行准确评估,证明改进方法为威胁度评估提供了有效依据. 相似文献
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针对不确定信息条件下目标威胁评估缺乏融合作战意图信息的现状,提出一种基于IFIOWA算子并融合目标作战意图信息的目标威胁评估方法.首先,基于战场目标不确定信息,以直觉模糊集为基础,利用直觉模糊诱导有序加权平均算子(IFIOWA)进行信息集结;其次,利用灰色关联群决策方法将作战意图信息与指标值知识测度进行融合,作为IFIOWA算子诱导值;再次,通过最小二乘方法融合基于指标排序位置权重和基于评估信息权重,获得多类型融合的IFIOWA算子位置权重;最后,基于IFIOWA算子对指标信息进行集结,并利用理想解贴近度的方法计算目标威胁度.威胁评估算例表明,所提方法能够融合目标作战意图信息,评估结果合理有效. 相似文献
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结合光电干扰武器系统的工作过程,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析,讨论了常用威胁评估方法的缺点和不足,提出了基于神经网络的空中目标的威胁估计算法,利用神经网络良好的自适应能力和自学习能力,通过样本数据训练,确定各个因素之间的非线性复杂关系,并通过示例介绍了目标威胁值的解算过程;与层次分析法进行了比较,结果表明,神经网络可以很好地逼近各个因素之间的权重关系,提高了空中目标威胁估计算法的准确性和适应性。 相似文献
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空袭目标的威胁程度的评估将涉及许多不确定的因素,甚至是无法得到的。如何在空中目标的指标值不完全确定的情况下对目标进行威胁评估,这是一个棘手的问题。提出的基于不完全信息的多属性决策的目标威胁评估方法,该方法为解决这样的问题提供了新的途径,并通过实例分析了该方法的可行性。 相似文献
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为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化(Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO)算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法--飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO),并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。 相似文献
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为了解决传统空中目标威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰艇编队空中威胁判断模型,以防空作战实际需要为出发点,从舰艇编队的整体角度出发,在对传统BP算法进行了改进的基础之上,建立了舰艇编队空中目标威胁评估数学模型,为指挥员提供了正确决策。通过实例验证,证明了该模型的有效性和正确性。 相似文献