基于防空反导的战术级通用态势图分析研究

针对不同战场角色、作战任务、作战规模、战场级别、关键事件环境等情境因素中,指挥员无法准确而迅速地获取需要的信息等问题,在战术级指控系统与当前防空反导发展趋势的基础上,集中详细地阐述了通用态势图。在战场态势预测分析的基础上,进一步介绍了其关键技术,并通过仿真数据进行了验证。在帮助指挥员深入认知战场态势上提供了辅助,从而减少了冗余态势信息对指挥员的干扰,缩短了整个决策环的时间。     

基于Demster-Shafer证据融合的战场态势判断模型

战场态势是指挥员制定作战计划、实施作战部署的主要依据,长期以来战场态势主要依靠指挥员和参谋人员的作战经验来判断,判断结果的可信性与适时性难以得到保证.在战场态势问题分解的基础上,针对各子问题相关信息"模糊性"大的特点,通过隶属函数进行处理,并采用Demster-Shafer证据融合模型融合决定性相关信息,实现战场态势的快速准确推理.最后,在这一模型的基础上利用计算机仿真进行了态势图景推理示例.     

搞好陆军合成指挥员战场心理训练应解决的几个问题

陆军合成指挥员战场心理训练是军人心理训练细化了的前沿性课题,我们在进行该课题的理论与实践探索中,要认真做好陆军合成指挥员战场心理训练内容的历史继承;扎实搞好陆军合成指挥员战场心理训练实践的理论总结;不断进行陆军合成指挥员战场心理训练手段的技术创新;加快推进陆军合成指挥员战场心理训练人才的专业培养.     

基于深度学习的战场态势高级理解模拟方法

当今军事领域问题的研究已步入了信息化主导的大数据时代,传统的智能辅助指挥员完成战场态势理解已遇到了瓶颈,亟需探索突破。认知智能中深度学习的提出可为该问题的突破提供契机。通常,指挥员进行战场态势理解是分层次的。其中的高级理解则需要深度学习来模拟。就此,展开了探索性研究。概述了战场态势评估的相关概念,分析了指挥员理解战场态势的思维模式,掌握了指挥员理解战场态势时的主要步骤,并结合深度学习运行原理,提出了一种基于深度学习的指挥员战场态势高级理解思维过程(以判断敌方对我方可能的主攻方向为例)模拟方法,该方法利用认知智能中的深度学习(以CNN为例)对指挥员战场态势高级理解过程进行非线性拟合处理,从而达到探索性模拟的目的,仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

基于禁忌搜索的作战重心分析与选择方法

研究了作战目标网络的重心分析与选择方法,为战场指挥员的指挥决策提供依据.定义了战场重心的概念,从考虑打击代价的角度建立重心发现的优化模型,给出了基于禁忌搜索的求解算法,并通过实验案例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

基于灰色网络分析法的目标价值排序研究

以炮兵战场目标价值评价指标体系为基础,运用网络分析法确定指标权重,运用灰色系统理论确定评价灰类和总灰色评价权向量,建立基于灰色网络分析法的目标价值评价模型,旨在向指挥员提供可靠的目标攻击顺序建议,帮助指挥员开展后续的最优火力分配等决策工作。通过实例验证了评估模型的合理性和实用性。     

影响指挥员军事决策的因素分析

现代高技术条件下的局部战争,军事活动的节奏明显加快,作战空间跨域扩展,战场态势复杂多变,尤其是当重大危机发生时,对军事决策的时效性提出了更高要求,指挥员必须能够及时、果断、有效、准确地定下作战决心。指挥员军事决策的有效性不仅受主观因素的影响,还受客观因素的影响。通过对影响因素的分析,提出提高指挥员军事决策能力的有效途径,为军队指挥人才培养提供合理建议。     

基于数据挖掘的海战场态势可视化平台构建

可视化和数据挖掘是进行海战场态势评估、实现战场可视化的两项关键技术。海战场态势可视化能提高指挥员的战场态势感知能力,有效辅助指挥员进行当前态势评估和未来态势预测。而数据挖掘技术是对海量战场态势数据进行知识发现的有效工具,基于数据挖掘技术从顶层构建了海战场态势数据可视化挖掘平台,并对其中的各子模块进行了具体研究。     

径向基神经网络在潜艇战场态势判断中的应用

潜艇的战场态势判断是潜艇作战中的重要环节.一般情况下,对于战场态势是基于指挥员经验而判断的,其准确性不好,较强地依赖于战场指挥员的战术素养.由于不同潜艇战场态势决定不同目标的方位序列,提出了一种利用概率型径向基神经网络的方法,并通过目标方位序列与目标态势的一一对应关系,进行战场态势的判断.结果表明该方法具有较好的识别能力.     

基于主成分分析的战场目标选择模型

针对战场目标数量众多、信息复杂的特点,运用主成分分析理论探讨了战场目标选择问题.分析了战场目标的组成.确立了目标重要性评价指标体系,建立了战场目标重要性评估模型.对某作战想定t时刻战场目标的重要性进行了综合评估,得到了战场目标排列顺序.该模型克服了指标权重选择上主观因素的影响,便于计算机编程迅速实现,较好地满足了指挥员快速准确把握打击重心,确立打击次序的需求.     

美军数字化战场的“天桥”——空中通信

在未来战场上,能否及时地为进攻部队传输最新信息,意味着要么取得辉煌的胜利,要么贻误战机。陆军空中、地面和联合部队之间的数字化通信,可及时为指挥员提供准确的战场图像。这种对目标数字式信息、图像的传输能力,以及情报资料的获取能力将极大地提高机动部队的杀伤能力和生存能力。     

基于可能度的信息化战场目标价值评估方法

目标价值评估是指挥员确定目标打击顺序与强度的前提和基础,是战场火力运用的基本依据.针对目标价值评估指标信息的复杂性及不确定性,采用基于可能度的决策方法评估战场目标价值,充分利用了全部指标信息,为指挥员合理选择打击目标提供了科学依据.     

基于模糊层次分析法的坦克优先攻击目标选择

针对现代战场上坦克往往面临多个目标威胁的特点,运用模糊层次分析法帮助指挥员定下攻击目标的优先顺序。引入了模糊一致矩阵和一致性检验方法,运用新的权重计算方法。根据模糊层次分析法可以迅速确定我方坦克优先攻击的目标。该算法有效克服层次分析法存在的不足,较好地实现了定量与定性的有机结合,得到的结论符合战场实际,准确可信。     

海战场态势定量分析模型及其可视化方法

现代战争中如何对战场态势进行分析,辅助指挥员及时做出正确的决策成为各国军事领域研究的重点方向之一。提出一种海战场态势定量分析与评估模型,并针对该模型提出了基于等值线法与势场理论的可视化分析方法,既解决传统态势分析方法工程上难以实现的问题,又可以将态势判断的主动权交给指挥员,从而极大提高态势分析的可靠性与可信度。     

陆军战场机动效果评估

战场机动效果评估是陆军指挥员及指挥机关组织机动过程中的一项重要工作。首先介绍了战场机动效果评估的内容和指标体系,通过对机动时效性、机动到位率、机动隐蔽性和战斗力保持程度等主要内容的定性与定量分析,建立评估指标体系、评估数学模型,分别从机动时刻性、机动到位率、机动隐蔽性和战斗率四个方面评估机动效果,然后得出综合评估模型。以某战场机动场景为例进行仿真分析,得出综合评估结果,证实该方法提高了评估的准确性,为指挥员决策提供重要依据。     

信息化战场中基于智能体聚类的信息处理

研究了信息战条件下信息的处理问题,通过分析信息化战场条件下战场环境和人员的特点,提出了一种基于智能体聚类的信息处理方法,通过该方法来实现战场信息的通信、传输、交换从而协助指挥员决策。该方法的特点是可以根据战场的环境进行聚类,降低了信息的复杂度从而保证及时有效地传递消息。该方法通过智能体平台实现,具有一定智能性并减少了指挥员的决策难度,对指挥自动化而言是一个很好的实例。     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

航空装备抢修时间估算方法

装备战场抢修是保持和恢复战斗力的重要方法,而抢修时间对战场抢修的效果有着重要影响,甚至直接影响着战争的进程。准确预测并确定装备的抢修时间有利于战场指挥员合理分配抢修力量,有针对性地开展抢修工作,以最大程度地保持和恢复装备战斗力,使战伤装备尽快重新投入战斗。以航空装备某电子系统为例,建立了战场抢修时间的计算模型,并对模型进行求解,实例证明,该方法对于预测并确定战场抢修时间提供了一种有效的途径。     

指控信息系统数据解析关联平台设计

针对未来大数据趋势下指控信息系统数据全面多维分析的必要性,设计了一种实现指控信息系统数据关联分析的方法。该设计采用模块化设计思想,将数据与业务逻辑解耦分离,基于Linux操作系统下的Java平台,编写了数据解析关联软件,实现了在战场复杂条件下,对指控信息系统数据的采集、解析、存储及关联分析等功能。实际测试表明,指控信息系统数据解析关联平台数据采集完整,战场数据解析准确,数据关联分析完整可靠,可稳定有效地应用于指挥控制领域,为指挥员在复杂战场条件下决策提供数据支撑。     

基于模糊多属性决策的反装甲目标战场价值评估

信息化战场反装甲目标层出不穷,指挥员决策难度增大。针对反装甲目标信息的复杂性,应用模糊多属性决策理论,提出坦克分队进攻战斗中敌反装甲目标战场价值评估的方法。并通过确定各决策因素指标值和计算加权值,构建价值评估多属性决策模型,快速有效地确定分队本级范畴内的敌反装甲目标的战场价值,有利于分队指挥员迅速果断地实现其作战指挥决策。