防空导弹反TBM作战指挥中目标分配关键问题研究

依据防空反导作战理论和目标分配的要求,对防空导弹反TBM作战指挥中目标分配的关键问题进行了研究。分别对威胁排序方法、拦截可行性条件、目标分配原则和目标分配算法进行了分析,提出了一种反TBM作战指挥中目标分配问题的算法,最后讨论了目标分配的评价问题。通过实际应用表明此方法是切实可行的。     

匈牙利法的末段两层火力反TBM目标分配优化

介绍了匈牙利法解决Assignment Problem的基本原理,对匈牙利法解决指派问题的解题步骤和特殊情况进行了说明。在给出末段两层火力防御TBM的目标分配原则的基础上,阐述了相关概念,改进了匈牙利法运用方式,并建立了目标分配模型。最后通过实例的解算,证明了该方法应用于末段两层火力防御TBM目标分配中的可行性,为末段协同反TBM的目标分配提供了一种有效的算法。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM目标群目标分配研究

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM 目标群目标分配研究*

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

用于目标分配的TBM弹道及落点估算方法

本文针对防空导弹拦截TBM目标分配的要求 ,利用初始探测信息快速概定来袭TBM的弹道及落点 ,并进行目标概分 ,然后根据进一步的探测信息对TBM弹道进行递推最小二乘逼近 ,预测其落点 ,为防空导弹火力单元提供较精确的TBM弹道诸元及落点预测值 ,提高拦截TBM的效能     

红外成像技术用于反巡航导弹的途径探讨

根据反巡航导弹的迫切需求 ,进行了反 TBM与反巡航导弹技术特点和巡航导弹目标特性的简要分析 ,在探讨低空防空导弹武器系统反巡航导弹能力的基础上 ,提出了一些改进设想和技术途径 ,以提高其反巡航导弹能力。     

动能拦截器的动力学建模与轨道控制

文章简单介绍了反TBM动能拦截器的组成、性能特声、与飞行拦截过程,并以高层拦截TBM为背景,建立了稀薄大气层内拦截器的动力学模型,提出了实现直接碰撞动能杀伤目标的轨道控制方法,最后给出了末制导段的弹道数字仿真结果,并分析了拦截器的弹道特性。     

基于空基平台的TBM助推段拦截可行性分析

为了研究对TBM目标进行空基助推段拦截的作战可行性,设计了空基反TBM的拦截作战过程。在此基础上,从拦截时序、拦截作战距离、拦截方式和拦截弹末速度要求、拦截时空综合等4个方面详细分析了空基助推段拦截TBM的可行性,同时建立了拦截可行性分析计算模型;最后,对拦截可行性进行了仿真验证。从而为空基反导武器装备发展和作战使用研究提供了重要的参考依据。     

机载制导武器的武器-目标分配算法研究

机载制导武器的武器-目标分配算法是智能航空指控系统的一个基础研究问题。本文在建立了武器-目标分配的基本概念和对算法要求的基础上,提出了两种武器-目标分配算法;基于决策论的武器-目标分配算法和基于导弹截获区的武器-目标分配算法,并对基于导弹截获区的武器-目标分配算法进行了仿真实验。结果表明,此算法具有高透明性、有限消除最大威肋、杀伤概率最大、充分利用机载武器等特点。     

防空作战中合同网协议分布式目标分配算法

目标分配是防空指挥控制(C2)系统的核心功能,而分布式目标分配代表了目标分配算法的发展方向.对典型的分布式～Brown目标分配算法和基于合同网协议的集中式目标分配算法进行了分析,指出了两种算法的局限;提出一种基于合同网协议的分布式目标分配算法,对三种算法的实时性、通讯量和优化程度进行了比较,证明提出的算法有效可行.     

防空导弹武器系统反导效能指数描述方法模型

以防空导弹武器系统反TBM效能为研究对象 ,建立了防空导弹武器系统反TBM效能指数描述模型 ,并以方案A ,B ,THAAD(某中间方案 )为评价对象进行了实例计算 ,分析了评价结果 ,得出了结论。     

战区导弹防御(TMD)作战管理系统

战区导弹防御(TMD)的一个重要目的,是在同时受到多枚弹道导弹威胁时,能对散布在全战区中的若干设施进行有效的保护.因此,作战管理系统必须有效的为逼近的威胁分配武器和传感器,实现总漏出量或设施损失最小的拦截.为了分析TMD作战管理系统对抗战区弹道导弹(TBM)的问题,开发了威胁传播和雷达模型来预测天线占用率和航迹精度,并且建立了拦截器飞出(flyouts)模型,以支持备用的一对一火控方案.此外,还开发了各种算法,它们是威胁评估算法,战斗空间-时间分析算法,多对多武器-目标-传感器分配算法和作战调度算法.其中,战斗空间-时间分析算法,确定满足系统约束的射击时矶;多对多武器-目标-传感器分配算法,优化目标函数;作战调度算法确定最佳的拦截位置和时间.这些模型被制成初样,集成,并在一台快速样机试验台上进行模拟.模拟了许多攻击和防御想定,并且确定了妙能的各种衡量标准,包括威胁的漏出,设施的损失,中间结果的精度和计算能力.这些结果显示了在系统的约束下武器效能的灵敏度.某些重要性能特征用图表演示出来.     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

可变模糊优选模型的反TBM战斗部研制风险综合评价

依据反TBM导弹战斗部研制的特点,建立了反TBM战斗部研制风险综合评价指标体系。引入了效用函数对定量评价指标进行统一量化,采用专家评估法对定性指标进行了量化。在此基础上,提出了一种基于可变模糊优选模型的反TBM导弹战斗部研制风险综合评估方案,该模型通过计算各方案的测度并进行比较,实现对战斗部研制风险方案的优劣性的综合评价,通过算例分析,验证了模型的合理性。     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法

为适应变化的战场态势,研究了多无人机协同空战中的目标威胁评估算法和目标分配算法.利用一种新的计算方法对目标威胁矩阵进行确定,从而针对不同的空战态势进行威胁评估,以提高威胁评估的性能.利用所得到的威胁评估结果,采用基于态势的目标分配方法实现目标分配.所研究的目标分配算法不仅考虑敌机对我方威胁,同时还考虑了敌机的作战意图,使得我方能够实时准确的对敌做出目标分配.仿真结果表明所研究的算法能够完成多机空战中的目标威胁评估和目标分配,所研究的算法是有效的.     

无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法

为适应变化的战场态势,研究了多无人机协同空战中的目标威胁评估算法和目标分配算法.利用一种新的计算方法对目标威胁矩阵进行确定,从而针对不同的空战态势进行威胁评估,以提高威胁评估的性能.利用所得到的威胁评估结果,采用基于态势的目标分配方法实现目标分配.所研究的目标分配算法不仅考虑敌机对我方威胁,同时还考虑了敌机的作战意图,使得我方能够实时准确地对敌做出目标分配.仿真结果表明所研究的算法能够完成多机空战中的目标威胁评估和目标分配,所研究的算法是有效的.     

通用防空反导火力优化分配方法

针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反...     

分布式协同拍卖算法的动态联合火力分配方法

动态联合火力分配问题是一类实时性很强的优化问题。以多机编队协同攻击地面机动目标为背景,建立了联合考虑武器、传感器和目标的火力分配问题的数学模型。根据分布式协同拍卖算法的基本原理,考虑不同目标的火力分配截止时间不同,设计了基于分布协同拍卖的动态目标分配算法。所提出的算法主要有以下两个优点:根据不同目标的火力分配截止时间不同,在算法运行的不同阶段给出相应目标的分配方案能有效地提高算法解的质量;根据分配原则,能将具有不同火力分配截止期的目标分配给同一组攻击机——传感器组,能更充分地发挥编队中作战能力较强的攻击机与传感器的优势,从而发挥编队的最大攻击能力。最后,通过仿真,对算法在以上两方面的优点进行了验证。     

基于熵和TFN—AHP的TOPSIS法TBM目标威胁度评估

在界定基于能力的武器装备体系需求生成相关概念的基础上，对需求生成模式提出了基于改进的TOPSIS法TBM目标威胁度多属性评估方法，利用熵和TFN-AHP理论处理目标属性主客观权重，避免了传统TOPSIS方法中人为给定目标属性权重的随意性，同时利用模糊隶属度函数和G．A．Miller9级量化理论量化影响因素，建立了TBM多目标威胁评估排序模型，给出了计算实例。计算结果表明，该算法具有合理性和有效性。