不确定条件下编队协同作战空中目标威胁评估

针对决策环境的不确定性,对不确定条件下舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估过程进行了深入研究;在此基础上,根据舰艇编队协同决策的特点,综合运用风险型多属性决策理论,建立了满足不同决策层的舰艇目标威胁评估模型和编队目标威胁评估模型,从而提出了不确定条件下编队协同作战的空中目标威胁评估方法。最后,通过实例说明了所提方法的有效性。     

舰艇编队对空中目标的威胁程度判断模型

根据舰艇编队对空防御的要求,综合考虑了目标运动状态和历史战术动作,将目标攻击企图和攻击达成概率纳入目标威胁判断之中,建立了空中运动目标实时威胁程度判断模型,为编队防空作战火力组织提供了基本依据。该模型解决了传统静态威胁判断模型存在的一些问题,模型的仿真结果符合一般战术推理和经验判断,能较好地描述空中目标威胁程度的变化,可以为编队防空指挥自动化决策研究提供一定的参考。     

大型水面舰艇编队空中来袭目标威胁值评估

结合大型水面舰艇编队拥有的防空兵力体系、防空区域划分以及空中来袭目标的属性,建立空中目标分组模型,运用模糊理论的方法对同一组中的目标进行威胁值评估,在此基础上建立大型水面舰艇编队的空中目标威胁值评估模型。该模型可以为大型水面舰艇编队防空作战提供参考。     

一种新的离差最大化的舰艇编队对空目标威胁评估

现代海战中,空中目标对于舰艇编队的威胁日益严重。及时、准确地评估空中目标威胁是舰艇编队提高生存能力的关键。传统目标威胁评估方法有的依赖于专家的主观判断,有的需要大量准确性较高的训练样本数据,从而使实际运用受到局限。提出了一种新的基于离差最大化的威胁评估方法,它适用于威胁评估指标权重完全未知,通过仿真算例验证了该方法的合理性和有效性。     

海军舰艇编队防空导弹协同作战技术研究

主要以信息化条件下如何提升海军舰艇编队防空导弹作战能力为背景,重点描述协同指挥和协同制导作战的概念内涵、国内外研究现状、作战模式、主要实现的功能,给出不同指挥层次下各指挥节点的体系结构和功能定位,进而从信息场和功能界面等方面说明协同指挥和协同制导2个功能层次的区别.     

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。     

基于概率神经网络的编队协同防空威胁评估

为了有效地进行防空作战部署,确保重点目标不受或少受损失,以防空作战实际需要为出发点,针对目前多平台协同防空作战中目标威胁评估问题普遍存在的不足,从舰艇编队的整体角度出发,运用概率神经网络的方法,建立了编队协同防空目标威胁评估问题的数学模型,给指挥员提供了正确决策。通过实例验证,证明了该模型的有效性和正确性。     

水面舰艇编队空中威胁扇面角预测模型

针对水面舰艇编队空中威胁扇面角的预测问题,分析了影响空中威胁扇面角大小的主要因素。以具有航路规划能力的远程反舰导弹为对象,从航空兵及远程反舰导弹的作战使用特点和装备性能限制着手,建立了计算威胁扇面角的数学模型。通过仿真分析,得出了主要参数对威胁扇面角的影响规律,为水面舰艇编队对空防御兵力的配置提供了依据。     

舰艇编队协同作战的自组织决策模式及决策支持系统

为促进舰艇编队的有效协同,充分发挥舰艇编队整体作战效能,以适应信息时代不断改变与难以预测的复杂战场环境,针对舰艇编队协同作战决策问题的复杂性,提出系统模型与算法基础等解决问题的方案;运用自组织理论、进化算法和分类器学习方法,提出了具有自学习、自适应能力的舰艇编队协同作战的自组织决策模式及决策支持系统。     

基于DBN-TOPSIS法的空中目标融合威胁评估

针对已有空中目标威胁评估方法主观性强、稳定性弱、评估过程不连续的问题,综合考虑目标运动特性与目标属性,提出了一种基于动态贝叶斯(dynamic bayesian network, DBN)和逼近理想解法(TOPSIS)的融合威胁评估方法DBN-TOPSIS。通过分析来袭目标特征指标间的依赖关系,建立空中目标威胁评估指标体系。采用模糊理论处理连续型特征指标,统一指标形态,利用DBN进行动态威胁度等级概率推理。构造模糊DBN推理结果与TOPSIS评估矩阵之间的映射关系,采用TOPSIS法将威胁评估概率一维向量转换为确定数值,进行空中多目标威胁度准确排序。实验结果表明,融合威胁评估方法具有较好的合理性和稳定性。     

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TOPSIS的战区高层反导威胁评估

在分析战区高层反导威胁评估特点的基础上,建立了以来袭TBM发射点、预测落点、射程等为核心的战区高层反导威胁评估模型指标体系并进行了相应的量化,然后利用基于熵值权重确定的TOPSIS理论对模型进行求解。通过实例证明所提出的战区高层反导威胁评估模型和算法的有效性,对研究美军的战区高层反导武器系统具有一定的借鉴意义。     

基于逼近理想解排序法的导弹保障性评价研究

保障性评价是实现导弹综合保障目标的重要手段。根据保障性评价指标模型建立了决策判断矩阵,采用层次分析法确定各指标权重,利用逼近理想解排序法对导弹保障性评价进行了定量分析。通过实例分析,这种方法计算简便,可操作性强,有实际应用价值。     

结合离差最大化的多属性群体决策TOPSIS威胁评估

针对传统理想解逼近排序法(TOPSIS)在确定多个属性权重系数上存在主观性和盲目性,并且所作决策多为单一决策,精确度不高等问题,提出结合离差最大化原理的多属性群体决策TOPSIS改进模型,利用离差最大化原理确定属性权值,同时引进群体决策方法。最后将该模型运用于机群协同空战的威胁评估中,建立了多目标威胁评估数学模型,并进行了全空战过程的动态仿真分析,结果表明所建立的扩展模型是合理可行的。     

利用GIS技术与改进TOPSIS的常规导弹发射阵地局部选址方法

为准确有效地确定导弹发射阵地选址位置,克服目前阵地选址过程中主观因素较强和难以判断选址方案优劣的弊端,提出基于地理信息系统(geographic information system, GIS)与改进优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)的两阶段阵地选址方法。初选阶段,构建影响发射阵地选址的指标体系,利用改进层次分析法得到各指标综合权重,针对定量指标,采用GIS技术建立多环缓冲区进行空间分析,得到发射阵地选址备选方案;精选阶段,结合备选方案各指标得分,针对定性指标,利用灰色关联改进的TOPSIS进行综合评价,得到导弹发射阵地最优选址方案。实例验证表明:该方法具有较好的可操作性和适用性,主观因素影响较小,能够为导弹发射阵地选址提供决策依据。     

面向能力需求的武器装备组合规划模型与算法

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和非支配排序的遗传算法的求解算法,获得模型的Pareto解。通过逼近理想解排序法方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例验证了模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。