基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估

针对传统地面目标威胁评估方法考虑目标类型单一、易受人为主观因素影响且多为静态评估的问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估方法.分析了无人战车作战问题,选取合理的目标特征并进行模糊处理;根据选取的目标特征,结合专家知识,建立了威胁评估的静态贝叶斯网络;基于动态贝叶斯网络理论,将已建立的静态贝叶斯网络扩展为动态贝叶斯网络;最后,结合算例进行了仿真,并将动态评估结果与静态结果进行对比,表明基于动态贝叶斯网络的威胁评估准确率高、鲁棒性强,更适用于高动态强对抗的实际战场环境.     

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。     

离散模糊动态贝叶斯网络在目标分配中的应用

为了满足机动平台目标分配过程的动态性和实时性要求,提出了一种基于离散动态贝叶斯网络的目标分配方法。首先,提出了基于综合攻击优势和目标威胁的目标分配数学模型。然后,分别建立了基于离散动态贝叶斯网络的攻击优势和目标威胁评估模型,用来计算目标分配模型中所需数据。最后给出了仿真算例,验证了该模型的正确性和有效性。     

高速机动反舰导弹对舰艇编队的威胁估计研究

威胁估计是一个高度复杂、不确定性事件的推理过程.针对以目标特征为参数计算高速机动反舰导弹对编队的威胁值出现振荡而影响威胁排序的问题,首先运用自组织映射神经网络(SOM)提取高速机动反舰导弹的某些重要特征,其次融合提取的特征计算反舰导弹的航向,然后根据航向计算得到反舰导弹稳定的飞临时间和航路捷径,最后在分析影响威胁估计因素的基础上,运用模糊动态贝叶斯网络进行推理得到威胁值,再结合舰艇的价值系数便可计算得到稳定的威胁排序.仿真结果表明,该方法可以有效解决高速机动反舰导弹的威胁估计问题.     

无人机航迹规划中动态威胁评估方法

无人机利用动态威胁评估方法可以对航迹中的动态威胁等级进行评估,然后根据评估结果制定相应的规避策略完成规避动作。针对无人机航迹规划中动态威胁的规避问题,提出了基于模糊离散动态贝叶斯网络的动态威胁评估方法。基于模糊分类的信息处理技术可以处理部分连续观测值问题,基于动态贝叶斯网络的推理技术能利用先验信息和离散的证据信息进行不确定性推理,最后推理评估得到动态威胁等级。仿真结果表明,该评估方法在处理时序上不确定性问题具有较强的优势以及很好的鲁棒性。     

基于分层贝叶斯网络的反潜编队对潜威胁估计

应用贝叶斯网络模型进行威胁估计是当前研究的热点和难点。提出了应用分层贝叶斯网络模型构建威胁估计网络,用于估计反潜编队对潜威胁等级。首先,对分层贝叶斯网络模型进行了简要的阐述,并对利用该模型进行威胁估计的可行性进行了分析。其次,分析了反潜编队对潜威胁产生的原因和机理,在此基础上,构建了威胁估计网络。最后,通过算例仿真验证了威胁估计网络的有效性。     

弹道导弹威胁估计模型构建

简要分析了弹道导弹飞行3个阶段的不同特点及各阶段导弹预警探测手段的侧重点,结合威胁估计的特征构建了弹道导弹威胁估计模型结构框架,运用多阶段贝叶斯网络理论,构造了主动段、自由段和再入段威胁估计模型,并明确了三阶段间的转换时机。采用动态贝叶斯方法对弹道导弹作战全过程进行威胁估计仿真推理,仿真结果能够反映导弹在飞行过程中威胁程度的变化特点,为反导指挥员作出辅助决策提供智力支持。     

DDBN的无人机决策推理模型参数学习

针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高了决策推理模型对复杂环境的快速适应。仿真结果表明,该算法可以获得准确的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂战场环境下无人机威胁评估问题,为无人机的自主任务决策提供有效的参数保障。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

基于贝叶斯网络的威胁识别

根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.分析了使用贝叶斯网络进行威胁估计表示问题,提出了构建贝叶斯网络进行威胁估计的步骤.最后,给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行威胁识别的过程,实现了战场态势中蓝方机群对红方战术意图的提前预测.     

贝叶斯网络下考虑攻击企图的目标威胁评估

为解决舰艇编队的防空目标威胁评估问题,针对现有威胁评估方法中忽略目标攻击企图,且只进行静态评估而未考虑目标机动导致的运动参数变化对威胁评估的影响之不足,提出了利用目标攻击时所表现出来的特征参数进行攻击企图估计,并分析了影响机动目标威胁程度的相关参数和变量,以目标信息更新周期为不同时间片,建立了用于动态评估目标威胁度的离散模糊动态贝叶斯网络结构模型。为适应编队防空中火力通道多、目标批次多的特点,将一般威胁等级从3级划分扩展为5级划分。给出了网络中主要节点的状态转移概率表和条件概率表。通过对机动目标按照典型攻击航路的威胁度变化仿真表明,所建立的模型和采用的方法合理有效,能够较为准确地反映目标威胁,贴近实战。     

基于核主成分分析方法的水面舰艇空中目标威胁评估?

对来袭空中目标的威胁进行评估与排序是舰艇对空火力分配的重要一环。根据来袭空中目标的特点，在确定目标指标后进行相应量化，针对来袭目标各指标间非线性的特点，提出使用核主成分分析法对目标信息进行特征提取，随后依据核主成分方差贡献率对威胁目标进行评估与排序。通过仿真算例验证，所得结果较为准确、客观，有效地克服传统方法中主观性较强的问题，并且在对指标数据提取的过程中降低了相关信息维数，降低了计算复杂度，为舰艇防空作战威胁评估提供了新途径。     

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.     

一种新的超视距空战目标威胁评估距离指标模型

距离指标是进行超视距空战目标威胁评估的重要指标,但当前多数的距离指标模型都过于简单。针对这种不足,在仿真分析当前典型模型的基础上,根据空战的实际情况,首先定性分析了目标位置等因素对于威胁度的影响;然后根据探测距离、导弹射程等参数,将敌我距离分成不同阶段,区分敌我性能强弱的不同情况,分阶段建立了一种新的距离指标模型。最后,针对不同的战场态势,进行了仿真分析,证明了模型的有效性。模型对于提升空战威胁评估的准确性具有积极意义。     

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.     

信息化条件下空战威胁评估指标体系

目标威胁评估是空战决策研究的重要组成部分,评价指标是进行威胁评估的前提和基础。根据现代空战的特点,借鉴网络中心战思想,从空间态势、物理域、信息域、认知域4个角度,构建了信息化条件下空战目标威胁评估指标体系,并对指标体系进行了完备性、合理性、有效性检验。通过实例分析表明威胁评估指标能较好地反映信息化条件下空中目标的实际威胁,为空战决策研究提供参考。     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

基于排列法的目标威胁评估模型

目标威胁评估是一个推理、决策的行为,结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作过程,分析了影响目标威胁评估的几个重要因素,应用多属性决策中的一种改进排列法建立了数学模型,验证了其可行性。     

基于ANFIS的空袭目标攻击意图量化方法

为准确评估空袭目标的威胁程度和提高指挥员的防空决策水平,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对空袭目标的攻击意图量化分析。该方法将模糊推理和人工神经网络有机地结合起来,充分利用专家知识,综合集成了航向角攻击意图系数和高度攻击意图系数。仿真结果表明,建立的攻击意图量化系统反映了影响因素和攻击意图的映射规律,方法合理有效,能够为防空作战提供决策支持。