装甲分队目标威胁评估指标体系研究

装甲分队目标威胁评估指标的确定,是实现目标威胁评估与排序的先决条件。依据目标的属性特征,以及装甲分队作战特点,建立了目标威胁评估指标体系,并且利用标度法和线性简化等方法对各指标进行了量化。最后,根据不同作战样式提出了指标权重调节向量,使得威胁评估指标更能反映目标战场战术实际。     

基于Vague集极值记分函数的装甲分队目标威胁评估

为了快速准确地对装甲分队作战单元面临的目标进行威胁度判断,提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了基于Vague集的极值记分函数评估模型,且构造了适合威胁评估的记分函数。实例分析表明,该模型可有效地完成目标威胁评估与排序,为分队火力优化控制提供重要数据支持。     

面向城市作战的坦克分队多目标威胁评估

针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。     

面向作战时节的装甲目标威胁评估方法

针对装甲目标威胁评估指标权重随着作战时节的动态变化,容易导致评估结果前后有差异的问题,运用灰色区间关联法,引入区间灰数与灰度,对评估指标区间内的不确定性信息进行了量化。同时,运用变权理论,通过调整权向量,构造反映作战时节内装甲目标威胁评估指标权重变化的均衡函数,对装甲目标威胁程度进行了科学、合理的评估,解决了传统评估方法中评估结果与实际威胁程度不一致的问题,为下一步的威胁评估研究工作提供了理论参考与方法支持。     

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。     

考虑形状差异的RFS多目标跟踪性能评估方法

在对随机有限集(Random Finite Set,RFS)多目标跟踪算法进行性能评估时,最优子模式分配距离(Opti-mal Sub-Pattern Assignment,OSPA)及改进形式是最常用的指标.分析了釆用OSPA距离的评估方法存在不完备的情况,考虑到多目标运动过程中组成的几何形状信息,通过引入形状差异度量,提出了一种改进的OSPA距离,并基于傅里叶描述子给出了形状差异度量的计算公式.仿真结果表明,针对部分RFS多目标跟踪性能评估场景,所提的改进方法可以得到更加完备的评估结论.     

混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。     

空袭目标威胁动态评估SPA法

针对防空作战中空袭目标威胁评估问题,提出了一种动态评估SPA(Set Pair Analysis)法.依据防空作战特点,构建了空袭目标威胁动态评估指标体系;在利用熵权理论确定评估指标主观权重以及AHP(Analytic Hierarchy Process)法确定客观权重的基础上,运用最小二乘优化模型确定评估指标的综合权重;并在评估指标更新时刻权重的基础上,利用集对分析理论对空袭目标威胁程度进行评判.实例表明,该方法能够有效解决空袭目标威胁评估问题,为指挥决策提供一定的依据.     

基于区间支持向量回归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区间支持向量回归的评估方法。首先对空战目标威胁评估方法中常用的距离威胁模型进行了分析,在此基础上对距离威胁模型进行了改进。然后构建了基于区间数方法的威胁评估指标权重的确定方法。最后建立了基于区间支持向量回归的空战目标威胁评估模型,并进行了仿真实验。仿真结果表明,提出的方法具有较高的预测精度,能够准确、快速地完成多个空战目标的威胁评估。     

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。     

改进的AHP法在装甲分队火力运用评估中的应用

针对评估对象的模糊性和不确定性,对层次分析法进行了改进,并提出了基于改进的层次分析法的装甲分队火力运用评估模型。在层次分析法基础上引入模糊集,并结合模糊评判,对装甲分队火力运用的能力进行了评估。结果表明,采用该方法进行的评估,有效避免了使用传统AHP方法构建判断矩阵时,专家对各标度间的区分把握不够准确,带来的评判误差,并取得了符合实际而又较为准确的评估结果。     

合成旅目标威胁评估指标体系

目标威胁指标体系的确定,是作战指挥员准确评估战场态势进而合理确定作战方案的前提。针对目前评估对象多限于分队级以下单目标而缺乏对分队级以上地面合成部队的评估决策的问题,以合成旅为研究背景,结合现代战争的特点与实际,建立了上下两层目标威胁评估体系,并对各项指标进行合理量化,为战场大规模目标评估奠定基础,为辅助战役级指挥决策提供重要支撑。     

陆战分队区域目标战场价值综合评估

针对目前陆战分队作战过程中缺少对陆战分队区域目标战场价值评估的问题,提出一种通过武器装备战场价值、关联度战场价值、战斗系数对陆战分队区域目标战场价值进行综合评估并排序的方法。介绍了单个武器平台的战场价值评估指标、关联度战场价值评估指标和战斗系数评估指标。最后进行仿真验证,结果表明该方法能够合理有效地反映陆战分队的区域目标战场价值。     

基于变权TOPSIS法多属性威胁评估与任务调度

多机多目标协同空战模式下,针对动态空战态势信息的实时威胁评估和攻击任务调度问题,首先提出了空战威胁评估指标,将各评价指标相对优属度作为决策矩阵,建立基于多属性决策的优势评估模型。基于熵权法确定目标属性客观权重,基于群组AHP法确定目标属性主观权重,目标属性主客观权重进行融合得到组合权重。然后建立能够全面反映多因素对最终评估影响的变权TOPSIS多属性决策模糊威胁评估模型,并阐述了变权TOPSIS方法的计算步骤。利用蚁群算法进行任务调度。最后给出实例,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于改良云模型的舰艇防空威胁评估

为了解决现有威胁评估模型存在不足,快速准确地对来袭空中目标进行威胁排序,提出了一种基于改良云模型的评估方法。针对舰艇防空作战目标特点,选取作战指标进行量化,对不同的定量指标和定性指标,分别采用离差最大化和改良云模型进行处理和赋权,通过Hamming距离计算贴近度,最后进行威胁综合排序。实例验证表明:该方法可以有效避免传统方法中人为确定各威胁指标权重的主观性,同时对定性指标的有效处理提高了评估准确性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条有效途径。     

基于熵权-TOPSIS-灰色关联的目标威胁评估研究

针对空战目标威胁评估问题进行研究,建立了基于熵权-TOPSIS-灰色关联方法的威胁评估模型。首先利用熵权法确定评估指标的客观权重,其次利用TOPSIS法确定目标与理想解和负理想解的欧氏距离;利用灰色关联法确定目标的关联度,据此计算威胁源的相对贴近程度,并对威胁目标进行评估排序。最后通过实例对建立的模型进行了仿真验证,结果表明,该方法综合运用TOPSIS和灰色关联法,使得目标威胁评估结果更加合理有效。     

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。     

基于区间数理论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区间数理论的评估方法。在分析了现有的目标威胁评估方法中距离威胁模型存在不足的基础上,提出了改进的距离威胁模型。给出了区间数特征向量法求解威胁指标权重的计算步骤,建立了基于区间数理论的空战目标威胁评估的数学模型。最后给出了仿真算例,仿真结果表明该方法是合理和有效的。     

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.     

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.