末段反导作战能力评估模型研究

针对末段反导作战能力评估问题,分析了末段反导作战的作战样式和作战过程,以典型作战样式为研究对象,在传统的ADC方法基础上,引入能力和能力指数概念.建立了末段反导作战能力评估的总体模型以及预警、BM/C3I、拦截和保障等4个分系统的能力评估模型,为反导作战能力评估提供模型标准.     

防空反导智能战场态势估计研究

在军事科技理论面临着巨大变革的背景下,为解决防空反导战场态势估计智能化发展的问题,通过对态势估计的三层模型进行分析以及对防空反导态势的要素构成进行探讨,研究了OODA环中防空反导态势估计的过程,建立了防空反导智能战场态势估计的系统模型,深入地探讨了阻碍防空反导智能化战场态势估计研究的五方面问题以及有望解决问题的关键技术措施,从而为防空反导智能战场态势估计研究提供了新思路。     

天基预警下反导作战能力评估指标体系研究

要实现对反导作战能力的有效评估,必须建立科学合理的评估指标体系.回顾了天基预警下反导作战的典型场景和鲜明特点,强调了评估指标的建立原则.建立了反导作战能力评估指标体系,其中,一级指标由天基预警能力、跟踪测量能力、指挥控制与作战管理能力和火力拦截能力组成.根据作战要素分解,实现了多级指标扩展.指标体系中既有系统效能的静态指标,也包含作战效能方面的动态指标,可用于反导作战的时效性评估.从建立评估模板的角度探讨了指标体系的运用方法.相关结论可为反导作战能力的有效评估提供有益参考.     

基于改进灰色AHP的反导雷达早期预警能力评估

为了提高反导预警装备作战能力评估的有效性和针对性,重点对既定威胁场景下的反导雷达早期预警能力评估问题进行了研究。通过反导雷达的早期预警能力需求分析,建立了既定威胁场景下的早期预警能力评估层次结构模型。通过引入改进证据合成规则,对经典灰色AHP多指标综合评价方法进行了改进。最后,以假定的威胁场景为例对相关方法进行了应用与验证。结果证明:提出的方法能够获得兼具针对性和指向性的评估结果,可为既定威胁场景下的反导雷达作战任务分析与筹划提供支持。     

反导作战信息流时延模型研究

在现代防空反导作战中,战术弹道导弹的威胁,给防空系统带来了预警时间不足等一些新的问题。为了提高防空系统的反导预警能力,在对反导作战过程和反导预警作战过程进行分析的基础之上,对反导预警信息流程进行了研究。提出了一种边处理-边分发的实时模式,通过对比分析,所提模型缩短了预警信息的传输时间,使作战部队提前预警。     

基于SEA法的反导预警系统作战效能评估

对反导预警系统进行作战效能评估可以为预警装备体系的发展和作战运用提供基础,在对反导预警作战流程分析的基础上,选取了对反导预警系统作战效能影响较大的因素,给出了系统效能性能量度,分析了系统映射和使命映射,并运用SEA方法建立了效能评估的数学模型,结合仿真试验对反导预警系统保障反导拦截任务的作战效能进行了评估。     

反导预警体系作战风险分析及评估模型研究北大核心

反导预警作战具有残酷性、突发性、多变性等特点,决定了其作战过程的高风险性,对其进行风险分析和评估直接影响和决定体系作战运用成败。从影响体系作战的静态和动态两大方面对风险因素进行分析,并运用灰色系统理论对体系作战风险进行评估,最后结合实例对反导预警体系作战风险进行评估,验证了该方法的合理性和有效性。研究成果将为反导预警体系作战运用提供决策依据。     

反导预警体系作战风险分析及评估模型研究

反导预警作战具有残酷性、突发性、多变性等特点,决定了其作战过程的高风险性,对其进行风险分析和评估直接影响和决定体系作战运用成败。从影响体系作战的静态和动态两大方面对风险因素进行分析,并运用灰色系统理论对体系作战风险进行评估,最后结合实例对反导预警体系作战风险进行评估,验证了该方法的合理性和有效性。研究成果将为反导预警体系作战运用提供决策依据。     

基于TOPSIS法的反导预警系统作战效能评估

对反导预警系统进行作战效能评估可以为预警装备体系的发展和作战运用提供基础,在对反导预警作战流程分析的基础上,建立了以能力为主线的作战效能评估指标体系,并利用熵权法确定各指标的权重,然后利用改进的逼近理想解排序法对系统的作战效能进行了定量分析。通过对预警装备部署方案的仿真试验,证明了所提出的模型和算法的有效性,并得出了一些对装备部署有指导意义的结论。     

反导预警资源的调度策略与模型研究

从整体的角度对反导预警资源的调度问题进行了研究。首先,为便于量化分析,对反导预警资源与任务进行形式化描述;其次,通过分析反导预警作战的实际需求,确定反导预警资源的调度策略,给出了基于资源的捕获能力、定位能力、准备时间、观测距离与角度、容量、能量和切换次数的目标——资源匹配适宜度函数,建立了反导预警资源的调度模型。通过实例仿真分析,验证了模型的合理性,可为反导作战的相关指挥人员提供决策参考。     

基于灰色AHP的地基多功能雷达中段预警能力评估

为了提高反导预警作战任务筹划的有效性和针对性,必须对反导预警雷达的任务能力进行有效评估。为此,以中段预警任务为背景,分析并建立了地基多功能雷达(Ground Based Radar,GBR)中段预警能力评估指标体系,设计了中段预警能力评估流程,并给出了基于灰色AHP(Analytic Hierarchy Process)的评估模型。仿真分析结果表明:该评估算法能够定性和定量地评估GBR在既定作战场景下的中段预警能力,并有效反映来袭目标特性对雷达预警探测能力的影响,可为中段预警任务的分配以及雷达工作模式和参数的设计提供依据。     

引入权重的防空战场态势分析模型

在防空作战中,战场态势的分析非常重要,是辅助决策的基础.为了分析和把握防空作战时的战场态势,针对战场态势的主要影响因素,应用集对分析理论和方法,以集对分析的同异反联系度和距离测度为基础,构造了防空战场态势的分析模型,并对该模型进行了深入探讨.最后,通过实例计算表明了应用该分析模型进行战场态势评估的可行性,为防空作战的战场态势评估提供了一种有效的方法,具有一定的应用价值.     

基于DBNs的反导态势评估模型研究

为了实现多导弹攻击下的反导战场态势评估,首先建立了用于单枚导弹态势评估的贝叶斯网络(BN)模块,其次以该模块为基础提出了一种用于反导战场全局态势评估的动态贝叶斯网络(DBNs)模型,并给出变结构DBNs推理算法。仿真结果表明,该模型对来袭导弹的数目以及拦截成功与否等事件描述准确且迅速,可以满足多导弹攻击下的态势评估要求,并能够为反导指挥作战提供决策支持。     

基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型研究

针对弹道导弹态势评估的特点,分析了弹道导弹的作战过程和弹道导弹主动段作战特点。在此基础上,给出了动态贝叶斯网络用于弹道导弹态势评估的建模过程,建立了基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型,并依据观测到的数据对模型进行了仿真,结果表明,将动态贝叶斯网络应用于弹道导弹的态势评估模型是可行的,该模型能够对飞行中的弹道导弹态势快速准确作出评估。     

综合战场态势组件化表达模型研究?

战场态势是控制作战节奏、把握战斗进程的重要手段。借鉴组件化建模的思想，采用组件组合描述态势要素的方式，提出了一种崭新的战场态势表达模型。该模型构建了以态势图层为中心的管理机制、以“态”表达组件和“势”表达组件进行组合描述态势要素的建模机制和以图层服务为手段的功能扩展机制，可以显著增强战场态势显示的灵活性和提高系统功能的可扩展性。     

基于贝叶斯网络的态势评估算法研究

论述了基于贝叶斯网络专家系统的特点,研究了贝叶斯网络的推理模型以及基于此模型的信息传播算法,分析了基于态势评估的决策过程,并详细阐述了基于贝叶斯网络的态势评估算法在空 - 空作战态势推演中的应用.研究结果表明,此算法能够比较准确地反映态势评估过程,可较好地应用于决策支持系统中.     

中段反导指挥控制能力生成机理及构成分析

提出了中段反导指挥控制能力生成的要素基础建设机理、要素集成聚优机理和要素联动涌效机理,构建了中段反导指挥控制能力总体构成框架,并对作战能力具体构成进行了分析,可为反导指挥控制系统建设及作战效能评估提供借鉴。     

一种反导作战效果评估方法

反导作战效果评估是反导作战过程中的重要环节.在分析末段反导作战过程的基础上,应用层次分析法构建了反导作战效果评估指标体系,建立了基于模糊逻辑的评估模型并给出了综合评估方法.应用实例表明,采用综合模糊评估方法,可以更客观准确地评价反导作战的效果,为拦截评估提供一种新的技术途径,并为防空反导体系建设提供理论支撑,具有重要的军事意义和应用价值.     

美航母编队网络化反导作战建模

以装备CEC系统的美航母编队反导作战为研究对象,研究传统作战模式的基础上,得出传感器与武器的分布态势;研究了航母编队反导的IDEF 0静态建模和基于Petri网的动态建模,采用模拟与数字逻辑符号参与航母编队防空反导体系结构的IDEF 0静态建模;建立了横向的整体的静态模型与纵向的局部的动态模型。研究表明了CEC对航母编队反导作战模式带来的改变,所建模型可以有效体现航母编队反导作战,是一种有效的研究编队反导手段。     

反导作战中多TBM威胁评估模型研究

威胁评估模型是反导指挥控制系统中的关键模型之一.在分析和研究反导作战指挥控制问题的基础上,重点对TBM威胁评估的影响因素进行了分析总结;对各级反导指挥控制系统的威胁评估模型中的异同点进行了对比分析.最后结合层次分析法的相关理论给出了战区级反导指控系统威胁评估模型的求解过程.该算法在指控系统仿真应用中取得了较好的效果.对后续反导作战指挥控制问题的研究具有很高的参考价值.