基于模糊层次分析法的组网电子对抗效能评估

随着信息化和网络化的不断发展，组网电子对抗成为一种必然趋势。为了评估组网电子对抗的干扰效能，通过分析组网电子干扰的任务目标和工作模式，构建了组网电子对抗的评估指标体系，将模糊层次分析法应用于组网电子对抗的干扰效果评估，并在此基础上建立了模糊层次评估模型。该方法通过构建相应的数学模型，实现了对组网电子对抗效能评估体系中不确定性指标的量化和对干扰效果较为准确、客观的评估。实例结果分析表明模糊层次分析法具有可行性与有效性，可以为组网干扰效果的评估和组网干扰资源的优化提供参考。     

电子对抗作战任务规划平行仿真分析框架研究

针对作战指挥流程的任务规划系统集成这一问题,运用仿真系统与实际系统进行实时联动的平行仿真方法,建立了电子对抗作战任务规划分析框架,框架中的关键模块包括实时态势预处理模块、战场实体动态构建与修正模块、作战任务规划推演模块、作战任务规划评估模块.电子对抗作战任务规划平行仿真的关键技术是战场平行仿真实时推演技术和战场态势预测技术.这种全新的作战仿真框架体系,为完善作战指挥程序提供了一种方法手段.     

基于多基地雷达探测传感器网的数据处理方法

多基地雷达组网能够有效地提高雷达的电子对抗能力和战场存活能力.介绍了雷达组网的基本原理,并初步建立了雷达组网在同步观测取样条件下的卡尔曼滤波模型.如何有效地将各个独立雷达系统传送给数据融合中心的初始卡尔曼滤波数据融合处理,是目前比较难以实现的问题.针对这个问题,提出了三种可行的联合卡尔曼滤波方法.     

组网对抗中火力威胁的对抗决策与方法

战场威胁的对抗决策是组网电子对抗的重要内容,在组网电子对抗中,对火力威胁目标进行了分析,在介绍决策因子及其优属度获取方法的基础上对空中协同平台的方位配置进行了研究,确定了方位配制方法,论述了方案设计过程并建立了决策模型,通过仿真验证了该方位配置方法的正确性。     

基于效能的舰艇电子对抗训练效果评估方法

摘 要：为解决舰艇电子对抗专业训练缺乏统一评估标准与方法体系等实际评估难题;采用系统分析方法结合舰艇电子对抗专业训练实际;研究提出了基于“任务要求分解”的作战效能量化指标体系构建方法、训练效果表达方法及实用评估指标体系、定量指标评估模型、评估标准等舰艇电子对抗训练效果评估方法体系;能够满足专业训练效果评估所需,对其它专业军事训练效果评估工作亦具有借鉴意义。     

机载自卫电子对抗仿真评估系统

根据机载自卫电子对抗试飞验证的需要,分析机载自卫电子对抗仿真评估的任务使命、结构和功能。建立了雷达系统、侦察系统、干扰系统和评估系统的数学模型,设计并开发机载自卫电子对抗仿真评估软件,为机载自卫电子对抗试飞验证提供仿真实验平台,仿真结果验证了该仿真评估系统的有效性。     

基于复杂网络的电子对抗情报保障效能评估指标体系

使用复杂网络相关理论能够确保电子对抗情报保障效能评估指标体系的科学性。针对电子对抗情报保障体系的突出特点,提出了一种运用复杂网络理论确立电子对抗情报保障效能评估指标体系的方法,确定了包含三层指标的指标体系框架,明晰了各层之间的聚合关系,并进行了仿真实例分析。所得结果验证了该方法的正确性,可为解决电子对抗情报保障的一些实际问题提供一定借鉴。     

基于遗传算法的电子对抗作战实验寻优方法

作战仿真实验是评估电子对抗作战效能的理想方法,但在方案寻优时却面临实验方案"组合爆炸"的困难。对此,提出了将遗传算法引入作战实验寻优过程的求解思路。简要介绍了电子对抗作战仿真系统;分析了电子对抗作战方案拟制一般流程,建立了电子对抗作战方案优化模型,并给出了结合遗传算法和作战实验对其进行求解的原理和步骤;通过空袭作战电子对抗方案寻优的实例验证了方法的有效性。结果显示,本方法能够极大地提高寻优效率。     

作战过程的电子对抗能力评估标准构建方法

电子对抗能力评估在军事领域是一个重要课题,层次分析法等综合评估方法主要从能力指标聚合难以全面剖析作战部队的电子对抗能力,评估结果更难以直接反映电子对抗作战效果和分析检验作战过程中优劣环节。构建基于作战对手的评估参照系,并提出基于作战过程的电子对抗能力评估标准建立方法,以此建立的评估标准衡量评判各作战阶段的电子对抗能力。通过对电子防空作战过程的分析,该方法能够建立准确评判电子防空作战电子对抗能力的标准,可直接用于作战过程优劣环节的分析检验,解决了综合评估方法的不足。此方法已在训练中得到应用。     

改进群智能算法多目标干扰决策

如何运用有限的干扰资源获得最大的干扰效益是电子对抗研究的重点技术之一,针对协同电子对抗,提出一种最优干扰决策方法,解决对抗资源和雷达目标数量不等的干扰资源分配问题。围绕组网雷达检测概率和定位精度2个评估指标,建立基于多目标优化的协同干扰决策任务模型。针对传统人工蜂群和蚁群算法流程寻优缓慢的问题,在候选解的搜索中自适应地增加与当次迭代最优解的交叉运算,给出两改进算法对模型的通用求解步骤,通过仿真验证算法提高了收敛速度。