无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法

为适应变化的战场态势,研究了多无人机协同空战中的目标威胁评估算法和目标分配算法.利用一种新的计算方法对目标威胁矩阵进行确定,从而针对不同的空战态势进行威胁评估,以提高威胁评估的性能.利用所得到的威胁评估结果,采用基于态势的目标分配方法实现目标分配.所研究的目标分配算法不仅考虑敌机对我方威胁,同时还考虑了敌机的作战意图,使得我方能够实时准确的对敌做出目标分配.仿真结果表明所研究的算法能够完成多机空战中的目标威胁评估和目标分配,所研究的算法是有效的.     

无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法

为适应变化的战场态势,研究了多无人机协同空战中的目标威胁评估算法和目标分配算法.利用一种新的计算方法对目标威胁矩阵进行确定,从而针对不同的空战态势进行威胁评估,以提高威胁评估的性能.利用所得到的威胁评估结果,采用基于态势的目标分配方法实现目标分配.所研究的目标分配算法不仅考虑敌机对我方威胁,同时还考虑了敌机的作战意图,使得我方能够实时准确地对敌做出目标分配.仿真结果表明所研究的算法能够完成多机空战中的目标威胁评估和目标分配,所研究的算法是有效的.     

编队防空作战模型——目标威判与目标分配

根据编队的结构特点和决策特性,本文首先讨论了编队目标威胁判断的指标及其计算,进而建立了编队目标威胁度计算模型。接着,本文讨论了编队的目标分配问题,建立了两层的目标分配模型,它既考虑编队的整体利益,又顾及每舰具体情况,通过指挥员实现编队目标的满意分配。     

编队防空作战模型——目标威判与目标分配

根据编队的结构特点和决策特性,本文首先讨论了编队目标威胁判断的指标及其计算,进而建立了编队目标威胁度计算模型。接着,本文讨论了编队的目标分配问题,建立了两层的目标分配模型,它既考虑编队的整体利益,又顾及每舰具体情况,通过指挥员实现编队目标的满意分配。     

雷达网目标分配的数学模型

本文就雷达网防空中使用多程式雷达时的目标分配问题建立了数学模型。在此基础上,给出了目标分配数学优化算法,为雷达网防空指挥控制系统中的目标分配提供了新的理论方法。     

多机协同多目标攻击的目标分配和攻击排序

研究了多机协同空战中多目标攻击的目标分配和攻击排序的过程和方法.首先通过对影响空战态势的因素进行分析,提出一种新的综合距离优势、角度优势和能量优势构造综合优势函数的工程方法,并利用综合优势函数计算出目标分配矩阵,然后介绍了在目标分配矩阵上进行多机协同目标分配和攻击排序的过程和算法,最后用仿真验证了该算法的有效性.     

雷达网目标分配方法综述

多目标分配是雷达网资源管理的重要内容,结合雷达网目标分配方法的规律,阐述了针对该问题进行研究的基本框架,并从目标函数、约束条件以及求解算法三方面对雷达网多目标分配的研究现状进行了综述,最后结合雷达网资源管理的发展需求,对未来多目标分配的研究方向提出一些建议。     

基于自适应遗传算法的目标优化分配方法

提出了基于自适应遗传算法的目标优化分配模型,阐述了自适应遗传算法在目标优化分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了目标优化分配方案。本方法对地面防空目标优化分配决策研究具有一定的参考价值。     

一种雷达组网目标分配数学模型

根据雷达的探测性能和雷达运用的战术规则,结合雷达情报保障的要求,总结出了目标分配的准则,建立了目标分配的数学模型。该模型通过两个目标函数得到了目标分配的最优方案和方案优劣排序,排序结果供指挥员根据实际情况进行选择。仿真结果表明该数学模型比较有效地解决了目标分配问题。     

面向动态毁伤概率和目标价值的武器目标分配方法

面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明,所提方法能够较快实现收敛,且整体毁伤和计算效率上优于基于粒子群的方法。所提方法能够有效应对毁伤概率和目标价值动态变化条件下的武器目标分配问题,说明了其良好的拓展性。该方法可应用于作战任务规划、仿真单元自动交火等场景下的武器目标分配快速求解。     

CEC条件下舰艇编队目标武器分配研究

在分析CEC条件下舰艇编队目标武器分配模式的基础上,综合运用MAS理论与方法,建立了舰艇编队目标武器分配MAS模型,即利用Agent描述舰艇编队的各种物理资源或逻辑资源,通过网络及Agent通讯协议将多个Agent连接成一个整体系统,设计了映射实体功能的Agent结构,从而为舰艇编队目标武器分配决策提供了一条新途径.     

基于马尔柯夫过程的武器系统目标分配问题决策分析

将防空作战中武器系统目标分配决策作为一个在动态随机系统中实现最优化的问题,并用马尔柯夫过程理论进行建模分析,提出新的算法并运用Matlab编程;通过对实行不同策略时武器系统长期平均效能的分析比较,指出在目标分配问题上仅靠原有的静态线性规划决策方法是不够的,还必须考虑动态随机对抗过程本身的特性.     

联合防空目标分配方案优化研究

目标分配是联合防空作战指挥决策的核心内容,是各级联合防空指挥中心的重要工作,其模型的合理性与可信性会对作战结局产生重大影响。为提高目标分配的合理性与可信性,对联合防空作战混合部署下的目标优化分配问题进行了详细分析,建立了相应的数学规划决策模型。为了有效获得问题的全局最优解,将改进遗传算法(GA)应用于数学规划决策模型的求解过程中,并给出了模型求解的方法和步骤,经实例应用,取得了满意的结果。     

一种指挥控制系统中的目标优化分配方法

对现有的目标优化分配模型进行了分析,给出了防空指挥控制系统中目标优化分配的工程背景,在该背景下,对影响目标优化分配的因素进行了分析总结,给出了一种以拦截效能为效益函数的目标优化分配模型,对该模型进行了仿真验证.     

Linux下某型制导弹目标跟踪并行算法

针对某型电视制导弹的图像特点,在Linux平台上设计了一种并行算法用于完成目标跟踪.算法思想:将制导弹的目标跟踪任务划分为图像采集、纠旋、显示和目标跟踪,程序中创建两个线程用于完成该任务;其中线程1完成图像采集、纠旋和显示;线程2完成目标跟踪.实验表明该算法实现了Linux环境下图像的实时采集、纠旋、显示和目标跟踪,与Windows下的目标跟踪算法相比,该算法有效的节省了资源.     

基于串联模型框架的目标威胁评估

针对防空武器系统防空作战特点,在对目标威胁程度影响因素分析的基础之上,运用模糊理论和多模型理论探索目标威胁评估问题。设计了一种基于串联模型框架的目标威胁评估方法,该方法采用3个基本模型,基于串联系统思想,经模糊推理融合,得到空中来袭目标的威胁程度。该评估方法层次分明、直观有效,能够较好地满足海上对空防御作战中对目标威胁评估的需要,为舰指挥员决策和防空武器系统火力分配提供一定的依据。     

无人机编队内快速协同目标分配的时序约束

协同分配的高效性和目标攻击的时序性是解决无人机编队内协同目标分配的关键技术之一.提出了基于时序约束的无人机编队内快速协同目标分配方法,在采用满意决策理论的快速目标分配框架下,引入了判断时序关系是否满足的约束条件和评价时序关系满足程度优劣的编队效能指标,不仅实现了编队目标的攻击时序要求,而且体现了攻击时序关系与编队效能的...     

联合作战目标协同模型构建与求解方法?

在对联合作战目标协同研究内容分析的基础上，提出了多任务部队与多作战目标的协同目标分配模型，其融合了目标综合价值、目标打击有效性、目标威胁适配度、目标类型匹配、目标距离匹配等因素。通过对各因素量化并将协同目标分配模型转换为指派问题进行求解，验证了分析方法的可行性。     

评估C4ISR系统的目标分配质量

分析了影响防空C4ISR系统目标分配质量的主要因素,并以此定义了5个基本指标.利用线性加权法给出了一架歼击机对一架目标机的分配能力的计算方法,以此为基础提出了不同机场的多类歼击机对多批目标的分配能力的算法.最后通过实例计算验证了模型的正确性和实用性.     

基于改进鸽群优化的直升机协同目标分配

针对多直升机协同目标分配问题,建立了基于敌我相对态势的对地打击多目标的分配模型。引入多Agent系统机制,加快了有益信息在系统中的流动;并借助雁群成员在飞行中借鉴雁群整体经验的操作,来修正鸽群算法中地标算子的寻优方向,进而提出了基于多Agent的改进鸽群优化的问题求解策略。最后,以典型的直升机对地作战目标分配问题为背景,仿真验证了模型及其求解算法的合理性和有效性。