雷达装备战场生存能力的综合评估方法

装备战场生存能力评估是武器系统战场损伤研究的一项基本工作.如何有效地进行雷达装备战场生存能力评估,对雷达的研制及作战运用具有深远的影响.基于层次分析法建立了作战状态雷达装备战场损伤生存能力综合评估模型,研究了运用专家经验评判的权重确定标准和雷达战、技性能指标的评估指数量化模式,以及雷达装备生存能力定量加权综合评定的方法.最后对某型雷达系列装备的生存能力进行了评估分析,验证了该方法的可行性.     

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.     

陆战分队区域目标战场价值综合评估

针对目前陆战分队作战过程中缺少对陆战分队区域目标战场价值评估的问题,提出一种通过武器装备战场价值、关联度战场价值、战斗系数对陆战分队区域目标战场价值进行综合评估并排序的方法。介绍了单个武器平台的战场价值评估指标、关联度战场价值评估指标和战斗系数评估指标。最后进行仿真验证,结果表明该方法能够合理有效地反映陆战分队的区域目标战场价值。     

陆战分队目标战场价值评估指标体系研究

陆战分队战场价值评估指标的确定和量化,是实现目标战场价值评估与排序的先决条件。依据敌方目标的属性特征、所处的战场环境,从相对战场价值和绝对战场价值两方面,建立了敌方目标相对于我方武器平台战场价值的指标体系。并用标度法和数学公式对各个指标体系进行了量化。     

基于战场环境变权的目标战场价值评估

基于现代战场环境动态变化的特点,针对常权目标战场价值评估的结果与实际情况不符的问题,引入了变权的思想。根据战场环境的动态变化特点,通过直觉模糊集和专家评价法对战场环境因素进行综合分析,并得出战场环境指标总变化量。利用战场环境指标总变化量对目标战场价值指标进行自适应变权,并提出变权的算法。最后通过仿真验证了该方法的合理性与可行性。     

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.     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

基于改进融合算法的交通网络节点重要性评估

交通目标体系在作战中是打击目标选择的重点,在目标选择前需要对交通网络的节点及关联关系的重要性进行准确评估.交通目标体系是一种多层复杂网络模型,目前的评估方法没有考虑到路径的权重和对网络整体价值,造成评估模型与实际网络不符合的问题.针对该问题,提出一种改进的融合算法对多层网络进行评估.该方法构建的节点关联度矩阵考虑了各层网络中边的权重和网络整体价值,再将每层的节点关联度进行融合.通过仿真分析和对比,该方法能够准确有效地评估多层交通网络节点的重要性,对目标选择具有一定实用价值.     

装甲分队目标威胁评估指标体系研究

装甲分队目标威胁评估指标的确定,是实现目标威胁评估与排序的先决条件。依据目标的属性特征,以及装甲分队作战特点,建立了目标威胁评估指标体系,并且利用标度法和线性简化等方法对各指标进行了量化。最后,根据不同作战样式提出了指标权重调节向量,使得威胁评估指标更能反映目标战场战术实际。     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

基于双层变权的目标威胁评估

基于现代作战环境复杂和战场态势动态变化的特点,为解决战场评估难以及时有效地兼顾到所有目标,不能动态融合全部战场信息的问题,提出了基于双层变权融合的战场目标威胁评估方法。通过构造状态变权向量并调整实现第一层变权,得到多目标属性变权后再融合多个战场目标的平台信息,实现第二层变权并将两次结果进行融合,从而得到整体的目标属性权重。算例表明双层变权的方法能够适应战场动态变化的需求,获得合理的目标威胁度。     

语言型EWAA算子的目标战场价值评估

从发现的多个目标中确定打击顺序,取决于各目标的战场价值.通过定义模糊语言形式的评估标度及其运算,采用语言型EWAA算子对模糊语言偏好信息进行了集结,从而对目标战场价值进行评估,符合战场环境的复杂性和人们思维的模糊性,使指挥决策更加快速、准确.实例证明模型有效,计算简单.     

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。     

基于模糊综合评判的装备战场损伤等级评定方法

针对装备战场损伤评估问题,应用模糊综合评判的基本原理,建立了装备战场损伤等级评定模型,提出了基于二级模糊综合评判的装备战场损伤等级评定方法。该方法考虑了有关战场损伤的各种因素、因素权重和因素等级权重,结合合理的评价指标处理方法,使计算结果能够全面准确地反映装备战场损伤严重程度,为有效制定装备战场损伤处理方案提供基本依据。     

战场目标价值偏好不确定分析模型

根据作战需要对战场目标价值进行分析并确定其先后顺序是炮兵、防空兵作战指挥员及指挥自动化辅助决策系统的一项重要任务.对目标价值分析算法进行了总结,分析了模型的一般结构特征.为解决以往算法中指标权重不确定性带来的问题,根据多属性决策的特点,运用模糊决策理论提出偏好不确定的战场目标价值计算模型.同以往目标价值分析算法相比,该模型具有较好的适应性及可操作性,为炮兵防空兵指挥员的决策行为提供了依据.     

面向城市作战的坦克分队多目标威胁评估

针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。     

考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵的多属性决策方法

针对现有概率犹豫模糊多属性决策研究中,专家权重和属性权重的确定存在主观随意性的问题,提出了一种考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵和前景理论的决策方法.基于贴近度度量,考虑专家的偏好性,以追求整体一致性为原则确定专家权重;基于概率犹豫模糊熵,考虑专家的决策差异,度量评估信息的犹豫性和模糊性,确定属性权重;采用前景理论对方案评估信息进行集结,根据价值函数和权重函数得到方案的前景价值,并以此进行方案排序.通过算例对比分析,验证了所提方法的科学性和合理性.     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

合成旅目标威胁评估指标体系

目标威胁指标体系的确定,是作战指挥员准确评估战场态势进而合理确定作战方案的前提。针对目前评估对象多限于分队级以下单目标而缺乏对分队级以上地面合成部队的评估决策的问题,以合成旅为研究背景,结合现代战争的特点与实际,建立了上下两层目标威胁评估体系,并对各项指标进行合理量化,为战场大规模目标评估奠定基础,为辅助战役级指挥决策提供重要支撑。     

一种改进的空袭目标威胁等级评估模型

量化判定空袭目标威胁等级是数字化战场信息融合的重要内容,也是未来联合防空作战中指挥决策系统合理分配作战资源的基本依据。但是,空袭目标威胁等级的评判标准至今尚未统一,本文首先使用AHP法建立空袭目标威胁等级层次分析模型,针对AHP法构建成对比较矩阵过于繁琐及各指标权重难以把握的弊端,只针对层次分析模型最下层的相关指标进行分析并提出量化方法,随后根据量化数值直接构建判断矩阵,并结合DELPHI法给出诸项评估指标的权重。最后,通过实例验证了该模型的有效性和准确性。