稳态条件高斯推理在电磁态势估计中的应用

根据电磁态势估计原理,建立含连续结点和离散结点的混合贝叶斯网络模型,对一级融合的输出数据进行二级处理,估计干扰前后单架飞机对单个保护目标的威胁的变化情况。针对传统的连接树推理算法的不足,提出稳态条件高斯推理算法。新算法不仅能实现数值稳定性,还能根据高斯混合模型精确计算查询结点的边缘概率密度。仿真实验表明,稳态条件高斯推理是解决电磁态势估计问题的一种有效方法,且威胁估计的精度高。     

一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用

针对利用基本贝叶斯网络进行威胁评估时的不足,提出利用变结构区间概率动态贝叶斯网络(VSIP-DBN)进行威胁评估。对所提出的VSIP-DBN给出了其推理算法。在充分考虑目标的空战态势及空战能力下,建立了威胁评估的VSIP-DBN模型。将观测到的数据利用VSIP-DBN推理算法进行推理,推理结果就是目标的威胁等级。以往的威胁评估需要精确获得目标的模型参数和观测数据,通过仿真对比分析,利用VSIP-DBN建立的威胁评估模型不需要精确给出模型参数,即使出现观测数据的误差,仍能准确评估出目标的威胁程度。     

云模型在雷达干扰资源多目标优化配置中的应用

鉴于干扰效果/效益评估在雷达干扰资源优化分配中的重要地位,提出了一种基于云模型和匈牙利算法的雷达干扰资源优化分配模型。利用一维云模型单条件单规则发生器和逆向云发生器构建了评估指标干扰效果推理器,利用基于风险态度因子的云模型映射函数定义了云模型之间距离的度量方法。提出了一种基于云模型与逼近理想解法的雷达干扰效益矩阵求解方法,最后运用匈牙利算法实现了干扰资源优化分配。将所建模型应用到干扰资源分配中,结果表明该模型能够较好的处理评估中的不确定性知识,是合理、可行的。     

贝叶斯网络的对地多目标攻击决策

利用贝叶斯网络的推理模型以及相应于此模型的推理算法,对多目标攻击时目标的选择和攻击排序进行研究.研究结果表明,基于贝叶斯网络的威胁等级评估算法是一种有效的评估算法,其结果能够比较准确地反映威胁源的真实威胁程度,进而能够有效地进行决策.     

复杂电磁环境下组网雷达探测能力仿真评估研究

为研究复杂电磁环境与组网方式对组网雷达探测能力的影响,构建了复杂电磁环境下雷达探测能力云规则算法模型和探测能力评估模型,然后利用Netlogo仿真平台实现了对3组复杂电磁环境下雷达组网方案探测能力的仿真和评估．仿真结果表明复杂电磁环境对组网雷达探测能力影响明显,通过调整组网方式可以有效提高组网雷达探测能力．     

基于云模型的导弹信息作战指挥效能评估

针对导弹信息作战指挥效能评估中既包含定量指标,又包含定性指标,而对这些指标进行科学合理地统一评价尚存在很多困难的问题,运用云模型对其进行了研究。分析了导弹信息作战指挥能力的指标体系,介绍了云模型的相关理论,并给出了运用云模型进行效能评估的详细算法,利用云发生器得到了最终的评估结果。最后给出了一个评估实例,结果证明该方法有效可行,能很好地解决效能评估中定性语言到定量值之间的转化问题。     

反舰导弹辐射源行为分析中的贝叶斯方法

对于海军舰队而言,反舰导弹是最主要的威胁之一,如何提高舰队对反舰导弹的防御能力已成为当今电子战研究热点.预测反舰导弹辐射源的行为并作出相应的防御策略是消除反舰导弹威胁的重要方式之一.由于贝叶斯分析是机器学习中的一种高效的推理算法,因此,以贝叶斯模型为基本框架,利用蒙特卡洛马尔可夫链(MCMC)方法,以及MCMC中常用的Metropolis-Hastings算法对反舰导弹辐射源的行为进行分析判断,为以后升级海军舰队的电子防御系统提供了基本研究方向.     

基于云模型空空导弹攻击区的拟合方法

利用云模型随机性和稳定性的特点,由Y条件云发生器生成交叉算子,基本云发生器产生变异算子,对传统遗传算法进行优化,提出一种基于云模型的遗传算法空空导弹可攻击区拟合的新方法。通过对某型空空导弹攻击区的拟合计算表明,该方法提高了攻击区的拟合精度,降低了拟合多项式系数的数量,减少了占用的计算机内存空间,拟合结果具有较好工程应用前景。     

基于二维云模型的复杂电磁环境下雷达作战能力仿真评估

复杂电磁环境对雷达作战能力影响存在不确定性,利用掌握的复杂电磁环境下雷达作战能力变化特点,建立基于二维云模型的云规则仿真模型,可以解决复杂电磁环境对雷达作战能力影响的模糊性和随机性问题,作出科学的评估。通过仿真算例,验证了模型的科学性与有效性。     

一种应用于舰船编队的频谱分配辅助决策算法

为了避免舰船编队作战过程中电子设备间的电磁干扰,提高电磁频谱分配的准确性和快速性,需要对编队实施电磁频谱管理。文章首先提出编队电磁频谱管控的整体方案,并创新性地提出一种基于表上作业法和范例推理相结合的电磁频谱管理辅助决策算法求解编队频谱分配问题。利用该算法实现频谱分配功能,对于减少决策失误、缩短分配时间、提高舰船编队电磁频谱管理能力,具有重要而现实的意义。     

CGF智能决策模型中的威胁评估方法研究

威胁评估是一个不确定的推理过程，为指挥员提供准确、及时的威胁信息，是CGF实体瞄准行为决策中最关键的任务之一。针对基于CGF智能决策系统，在分析威胁因素的基础上，提出了一种利用模糊关系方程估计目标威胁等级的算法。这一算法利用威胁因素和对应的威胁等级构成的训练模糊集合，建立威胁等级和影响因素之间的模糊关系。生成的模糊关系能利用给定的威胁因素和实时目标信息从而估计出未来的目标威胁等级。计算结果表明，这一方法是正确可行的。     

一种空中目标的不确定性威胁程度预测模型

目标威胁预测是对空态势和威胁估计的重要内容.针对空中目标飞行控制的基本特点,建立了基于经验公式的空中目标不确定性位置预测模型,进一步推导了不确定性威胁概率预测的模型和实用算法.仿真结果证明了模型的有效性,可用于多类空中目标意图推理及威胁判断.     

基于云模型的信息化条件下军事训练效果研究

针对信息化条件下军事训练凸显出的新特征规律,借鉴云理论的原理,提出基于云模型的信息化条件下军事训练效果评估模型。系统地描述评估指标体系的构建方法和云模型评估步骤,综合运用云模型云发生器、云合并算法、多属性评价方法,有效解决信息化条件下军事训练效果评估中定性描述与定量综合计算的问题。最终通过实例证明此方法能较好地融合主客观信息,有效地集成了模糊性和随机性,简单易行,可操作性强,为训练效果评估提供了一种有效方法,对定性综合评估研究具有参考价值。     

基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划

针对高动态环境下驾驶辅助系统（ADAS）的轨迹规划问题,提出基于车辆稳态动力学特性的动态轨迹规划算法。该算法首先在交通车轨迹预估基础上建立搜索空间,接着利用车辆稳态动力学模型作为轨迹发生器,在搜索空间中对轨迹发生器产生的轨迹进行评价,最后根据驾驶意图和优化条件选择最优轨迹。文章采用基于最优加速度预瞄理论的轨迹跟踪算法,建立了七自由度车辆动力学模型,并在Simulink环境下搭建仿真平台,进行超车仿真实验。实验结果表明,本文提出的算法可行、有效。     

基于云进化的遗传粒子滤波算法

针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。     

复杂电磁环境对组网雷达“四抗”能力综合影响仿真评估

构建了复杂电磁环境下雷达探测能力云规则算法模型和复杂电磁环境对组网雷达“四抗”能力综合影响评估模型,并按照仿真想定和方案设计,利用Netlog0 3D仿真平台实现了复杂电磁环境下组网雷达探测低空突袭目标的三维可视化仿真,根据仿真结果分析了复杂电磁环境对组网雷达“四抗”能力的综合影响.结果表明:就一种能力而言,复杂电磁环境对组网雷达抗隐身能力影响较明显,对抗干扰能力、抗低空/超低空突防能力和抗反辐射攻击能力影响较小,但就“四抗”能力整体面言,复杂电磁环境对组网雷达“四抗”能力综合影响较为突出.     

基于云重心评价法的雷达辐射源威胁评估

在联合防空作战背景下,建立雷达辐射源的评估指标集,利用云重心评价法,通过云模型初始化、拟定系统状态、确定指标权重、计算加权偏离度和确定评估模型的评语集5个步骤对目标进行威胁评估。计算指标权重多数利用AHP法、环比法等,受主观因素影响较大,为减少人为因素的干扰,采用排队法计算各指标的权重。最后进行仿真和案例分析,表明该方法的有效性和实用性。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

标准化全连接残差网络空战目标威胁评估

针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。     

一种改进的云评估方法

在现有云评估方法的基础上,将云概念化和逆向云发生器引入其中,对原有评估方法进行改进。利用改进后的评估方法对C4ISR系统效能进行评估,使评语的各个数字特征由训练数据得到而非人为确定,进一步消除了评估过程的主观性。