基于雷达威胁的路径距离最小航路规划算法

未来作战逐渐趋向无人化、智能化,战斗机尤其是无人作战飞机感知战场态势变化,并自主重规划航行路线显得尤为重要.提出了一种雷达威胁的作战空间离散威胁概率表征方法,基于航路安全代价和航路距离代价的无人机A*航路规划算法.运用该算法仿真完成了不同安全代价和航程代价的航路规划,并给出了相应的规划路径结果.     

基于战术意图欺骗的无人舰艇航路规划算法

随着海战场的智能化,无人舰艇的航路意图欺骗性对作战至关重要。针对传统航路规划算法对航路意图欺骗性的考虑缺失,提出一种作战空间欺骗性能的离散表征方法,以及一种基于PID代价的DTI-A*欺骗航路规划算法。经仿真实验结果表明,该算法可以显著提高所规划航路的欺骗性,极大程度地阻碍敌方对我方战术意图的识别,大幅提升作战任务的成功率。     

新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要.     

基于改进蚁群算法的飞机航路规划研究

由于飞机在遂行作战任务时面临的飞行环境较为复杂,针对飞行区域内地形特征多样、威胁信息不确定的问题,提出了一种改进的蚁群算法,将飞行区域和威胁源映射到三维空间中以实现飞机规避威胁源的航路规划,该算法的特点主要是可变的搜索步长和信息素动态更新机制,设计了合理的启发值和适应度值计算方式,使规划出的航路能够利用地形优势隐蔽自身.仿真结果表明,该算法能够合理规划出满足飞行任务的航路,有效躲避威胁源.     

蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

改进蚁群算法的无人机突防航路规划

军用无人机在执行伴随突防任务前应充分考虑威胁和性能约束条件规划飞行航路。提出了基于改进蚁群算法的航路规划方法,在继承经典蚁群算法的基础上,首先引入目标威胁因素以修正转移可见性系数,积极影响蚁群转移概率,提升规划航路的整体安全性;再通过合理增加目标点及其周围固有信息素,有效缩小蚁群末段搜索空间,提高规划的时效性。仿真结果表明了方法的可行性,通过转移可见性系数计算中的权重调整,可分别得出最优搜索结果,满足指挥员不同作战任务和要求下的航路需求。     

基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将三维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。     

应用单亲遗传算法进行大规模UCAVs任务分配

在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAVs)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高.针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作.通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性.     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.     

基于蚁群算法的火力分配寻优方法研究

火力分配的优化是最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果的基础和前提,将蚁群算法应用于火力分配的优化.研究了蚁群算法用于火力分配寻优的相关条件,给出了火力分配寻优的模型和算法.最后,结合一个应用实例,说明了蚁群算法用于解决火力分配问题有很好的应用价值.     

基于知识的模型表示研究

基于知识的模型表示是信息管理系统,特别是决策支持系统(DSS)的基础。根据模型管理和模型建立动态性原则的要求,提出了模型知识化的框架表示法,并给出了应用实例。     

基于价值的指挥主体作战指挥行为评估

作战指挥行为是作战指挥理论的一个重要方面。在明确了其概念后,将价值这一概念引入作战指挥行为评估,认为价值的创造主体是作战指挥行为,并以此作为评估的基础。最后,利用数据挖掘中的关联规则实现评估的量化,并结合案例说明该方法的有效性。     

基于本体的异构信息查询技术研究

将本体应用于异构信息集成领域,提出了基于混合本体的信息集成框架,并结合实际对基于本体的查询处理问题进行了研究,通过实例验证了该信息集成框架的可行性.     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

基于网关的LVC互操作研究

仿真体系结构解决了各自领域内仿真资源的互操作问题,而体系结构间的互操作是解决多种仿真资源互操作的有效方法.由于通信协议、中间件和对象模型的不同,体系结构间不能直接进行信息交互.对象模型间的相同点是异构仿真系统间互操作的基础.建立异构系统对象模型与通用数据交换模型的映射关系,通过模型转换实现各异构系统间的数据交互,最后通过"点对点"和通用网关间的时延比较,总结了通用网关的性能特点.     

基于信息折合的CMSR方法研究

计数法和计量法是对产品可靠性评估的两种不同方法。通过仿真,比较了它们对正态单元双边可靠性评估的效率,发现对可靠性要求很高的产品,计量法优于计数法。进一步研究了基于信息析合的CMSR方法,通过仿真检验,证明了此种方法在样本量较小时是实用的。     

基于能力匹配的网络化防空作战联盟生成研究

作战联盟用于描述网络化防空作战的组织框架,其生成问题是研究网络化防空作战协同的基础。首先从任务、联盟表达、能力含义等方面对防空作战联盟问题进行了描述;然后从防空作战节点与面临任务在能力上的供需关系出发,建立匹配、匹配域、能力裕度等相关观念,并依据防空作战联盟形成的不同准则,分别建立基于能力裕度最大和基于执行节点数最少两个NADOC生成问题的约束优化模型;最后通过案例对模型进行了验证分析。     

基于集对分析方法的UUV威胁评估

UUV威胁评估问题是典型的不确定性军事问题,构建了多因素影响条件下的UUV威胁等级评估层次框架,利用集对分析方法以定量的形式对威胁评估问题进行了研究,针对UUV执行某种特定战术任务的简化情形进行了仿真计算,结果具有相当的可信性。     

基于任务的装备维修决策研究

以保证装备的任务成功性和任务后装备的战备完好性为目标,提出了基于任务的装备维修决策的概念,包括以任务成功性为中心的维修决策和以任务后装备战备完好性为中心的维修决策。分析了基于任务的装备维修决策过程;研究了基于任务的装备维修决策方法,主要包括装备任务描述模型、任务-功能-产品映射模型、产品任务功能故障分析方法、装备任务成功性评估模型、以任务成功性为中心的装备维修逻辑决策模型、以任务后装备战备完好性为中心的装备维修逻辑决策模型等;指出装备状态评估和预测、装备任务成功性评估是今后有待深入研究的问题。     

基于无线网络的军用ATE研究

传统的军用ATE采用传输电缆把信号采集传感器与测试仪器相连接.严重影响了设备的可移动性.为了取代军用ATE终端的连接电缆,提高部队的作战效能.所研究的ATE采用无线网络和计算机测量与控制技术满足了测试仪器在小范围内的可移动性,用蓝牙模块代替电缆,从而使ATE不受电缆长度和连接限制,易于转移和维护.为技术人员快速可靠的检测武器装备提供了便利.