基于Vague集的目标优先级求解方法

针对地面防空武器系统中目标优先级排序问题,建立了基于Vague集的目标优先级的模型。首先分析并量化了优先级影响因素中的定性指标和定量指标,建立了基于Vague集目标优先级决策矩阵;其次,针对传统基于Vague集目标优先级求解问题中影响因素权重难以确定问题,提出了基于Vague值距离测度最大化原理的权重确定方法,该方法有效地避免了权重选择的主观性;最后根据综合贴近度进行优先级的排序。算例仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。     

基于Vague集加权距离的空中目标类型判别方法

针对已有空中目标类型判别方法存在的不足,提出一种基于Vague集的类型判别新方法。给出了目标类型参数权值计算方法,有效避免了传统的方法造成的主观偏差。根据空中目标类型划分标准,应用Vague集多属性模糊决策理论,构造了Vague集加权距离函数,建立了基于Vague集的空中目标类型判别模型。最后通过实例分析验证,该方法判别结果准确,对科学决策具有一定的参考价值。     

基于Vague集投影及距离的空中目标威胁评估方法

针对已有空中目标威胁评估方法存在的不足,提出一种基于Vague集投影及距离的威胁评估新方法。分析并确定了空中目标威胁因素中的评估指标,给出了评价指标的Vague值表示方法。在此基础上,应用Vague集投影及距离的多属性模糊决策理论,建立了空中目标威胁评估的数学模型,给出了目标威胁的排序方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,对指挥员科学决策具有一定的参考价值。     

面向健康管理的维修方案确定方法

针对健康管理系统在多装备维修方案确定中存在的不足,提出了面向健康管理的多装备维修方案确定流程,分析了面向健康管理的维修方案确定依据。在此基础上,提出了基于Vague集和TOPSIS的维修方案确定模型的基本假设,借助Vague集来模拟专家的经验及决策过程,以Vague值描述决策评价指标,借助TOPSIS确定维修任务优先权。最后,以案例对该方法进行了演算,验证了该方法在实现多装备维修任务下维修方案确定的正确性和可行性。     

基于区间直觉模糊集的目标优先级求解方法

针对复杂防空作战环境下多目标优先级难以准确评估的问题,提出了基于区间直觉模糊集理论的目标优先级求解算法。首先系统分析了影响目标优先级的因素以及各影响因素与目标优先级之间的非线性关系。其次,对区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了改进,考虑了犹豫度信息对决策结果的影响,并且提出了基于得分函数和精确函数的目标优先级求解算法。最后通过仿真算例验证了算法的有效性。     

基于偏差映射聚类的目标关联方法

多传感器目标关联是确定不同传感器系统观测的若干信号是否来源于同一目标,它是现代多传感器系统中的一个重要问题。传统的关联方法通过计算不同观测间的关联代价,通过求解代价矩阵最优解来获得关联匹配,但是容易受到环境和传感器性能的影响。提出了一种基于偏差映射聚类(bias mapping cluster,BMC)的目标关联方法,通过对多个传感器间观测目标偏差映射点进行聚类,搜索局部密度最大的映射点集作为传感器间的目标关联结果,走出了利用数学方法求解全局最优解的传统模式。相较其他传感器间目标关联方法,仿真结果表明该方法能有效利用目标观测的空间散布特性,关联正确率更高,并对虚假目标和目标失配等情况具有更强的适应性。     

基于Vague集的防空武器系统机动能力评估技术

针对已有评估方法存在的不足,提出一种基于Vague集的防空武器系统机动能力评估新方法。分析了影响防空武器系统机动能力评估的指标因素,给出了各评价指标的模糊值表示及指标权重的计算方法,该方法能有效避免传统的专家打分法造成的主观偏差。在此基础上,建立了基于Vague集的防空武器系统机动能力综合评价模型,给出了评价其优劣的排序方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,对指挥员科学决策具有一定的参考价值。     

基于Vague集投影及距离的地面防空火力配系评估

针对已有评估方法存在的不足,提出一种基于Vague集投影及距离的地面防空火力配系评估新方法。分析了影响防空火力配系的指标因素,并给出各评价指标的Vague值表示方法。在此基础上,应用Vague集投影及距离的多属性模糊决策理论,建立了地面防空火力配系评估数学模型,给出了评价其优劣的排序方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,对指挥员科学决策具有一定的参考价值。     

基于Vague集的地面防空武器系统作战效能评估

针对已有评估方法存在的不足,提出一种基于Vague集的地面防空武器系统作战效能评估新方法。分析了影响地面防空武器系统作战效能的指标因素,给出了各评价指标的模糊值表示及指标权重的计算方法,该方法能有效避免传统的专家打分法造成的主观偏差。在此基础上,建立了基于Vague集的地面防空武器系统作战效能综合评价模型,给出了评价其优劣的排序方法。最后通过实例仿真验证,该方法评估结果准确,对指挥员科学决策具有一定的参考价值。     

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。     

空间预警系统建立导弹目标优先级的多属性决策

空间预警系统在多传感器多目标的情况下需要传感器调度,而建立目标优先级是有效进行传感器调度的第一步。由星载传感器所得图像对目标特征进行估计具有很大的不确定性,直接影响到导弹目标优先级的建立。首先通过作战分析确定出导弹目标的主要属性,采用层次分析法评价属性的权重,然后在不确定的条件下对属性求期望值,使用3种多属性决策方法评价导弹目标的威胁程度,最后取期望值作为导弹目标的威胁评价。正交实验结果表明算法具有很强的实时性和实用性。     

IAHP和熵权相结合的TOPSIS法的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于改进TOPSIS法的评估方法.该方法综合考虑了主观和客观因素,将运用区间层次分析法(Interval-based AHP,IAHP)求解出的威胁评估指标主观权重与运用熵权法求解出的威胁评估指标客观权重相融合得到组合权重.建立了改进的TOPSIS法评估空战目标威胁的数学模型.最后给出了评估实例,评估结果表明该方法是合理有效的.     

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。     

相控阵雷达维修方案优选方法研究

针对相控阵雷达维修方案的选择问题,确定了维修方案的决策属性,并提出一种基于改进TOPSIS法的相控阵雷达维修方案优选方法。该方法通过引入Vague集来处理维修方案选择中存在的模糊信息,并采用博弈论综合赋权法来确定决策属性的综合权重。通过计算各备选方案与正、负理想方案的灰色关联度,得到了维修方案的灰色关联相对贴近度,进而实现对维修方案的排序和选择。最后,通过算例应用与分析,对提出的方法进行了验证。     

舰艇自防御的威胁排序方法研究

威胁评估与排序是舰艇自防御系统必须具备的重要功能。在多指标决策理论的基础上,结合灰色系统理论和逼近理想解方法,提出了灰色逼近理想解的威胁排序算法。首先通过建立舰艇自防御的空中威胁排序指标体系,得到各个指标的隶属度函数,再通过主客观结合的有序二元比较法得到威胁评估指标的权重,最后通过逼近理想解的灰色关联度方法对空中目标进行威胁评估与排序,并研究了分辨系数对威胁排序的影响。通过舰艇自防御防空作战实例证明了算法的有效性和工程实用性。     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究，设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先，在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型；接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合，计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值；最后，以目标的跟踪精度需求为出发点，结合蚁群算法的思想，设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下，根据对各目标跟踪任务的重要程度，合理地调度传感器资源。     

防空监视网络传感器任务优先级的模糊评价方法

传感器任务优先级是传感器管理的重要依据。应用模糊推理技术的传感器任务优先级评价方法,基于所有融合航迹和识别数据,通过符号推理确定决策循环过程中执行的每个监视任务的优先级。首先确定了管理系统结构,建立了优先级决策树,给出了模糊推理规则,最后进行了仿真试验。试验结果说明了模糊评价方法在传感器管理应用中的有效性。     

异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法

针对异步雷达组网下的协同跟踪问题提出了一种基于异步顺序融合的动态传感器分配算法。该算法对异步雷达的量测值按采样时刻顺序滤波,根据滤波协方差和目标期望协方差的接近程度动态选择下一时刻跟踪的最优传感器集合。仿真分析表明该算法和基于伪量测的异步雷达组网协同跟踪传感器分配算法相比具有较少的计算量和较高的目标跟踪精度。