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。     

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。     

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。     

基于双层变权的目标威胁评估

基于现代作战环境复杂和战场态势动态变化的特点,为解决战场评估难以及时有效地兼顾到所有目标,不能动态融合全部战场信息的问题,提出了基于双层变权融合的战场目标威胁评估方法。通过构造状态变权向量并调整实现第一层变权,得到多目标属性变权后再融合多个战场目标的平台信息,实现第二层变权并将两次结果进行融合,从而得到整体的目标属性权重。算例表明双层变权的方法能够适应战场动态变化的需求,获得合理的目标威胁度。     

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。     

基于组合赋权灰色关联投影的通信目标威胁评估

针对当前通信目标威胁评估中指标体系不统一,评估方法不合理的的难点,通过综合分析通信目标威胁因素建立威胁水平评估指标模型,采用层次分析法和熵权法进行组合赋权,并运用基于组合赋权的灰色关联投影算法计算目标的威胁评估值,最后结合实例分析实现了通信目标威胁等级的有效区分和优劣排序,该方法证实是可行的。     

基于空中目标态势和作战能力的威胁评估算法

对空中目标进行威胁评估和目标分配是阵地防空指挥中心的一项重要工作,威胁评估的准确性将对防空作战的结局产生重大的影响。提出了一种新的威胁评估算法,在综合考虑空中目标态势和作战能力的前提下,分析了影响目标威胁评估的几个因素,并结合装备的战斗性能建立各函数的威胁度隶属函数,求出目标威胁度和排序,最后给出软件流程。     

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GM(1,1)预测与改进Vague集距离的装甲分队目标威胁评估

针对装甲分队目标威胁评估动态指标的变化特性,运用灰色模型(Grey Model,GM(1,1))对装甲分队目标威胁评估动态指标进行了预测;针对现有vague集距离度量法缺失信息较多、违背直觉等不足,通过理论推导提出了vague集新的距离度量公式,然后将其应用到TOPSIS(Technique for Order Preference by Simularity to Ideal Solution)算法中,对装甲分队目标威胁进行了评估与排序,并与非预测方法的评估结果进行了对比,结果表明:采用本文提出的评估算法得出的评估结果更加合理有效,研究成果可为装甲分队火力优化分配提供科学参考。     

对装甲旅（团）专业技术人才队伍建设的几点思考

人才是战斗力生成的关键之所在.装甲旅(团)是我军作战与编制的实体,装备保障专业技术人才培养与管理至关重要.装甲旅(团)必须盘活用人视角,把握人才成长的内外因素和一般规律,科学筹划专业人才发展战略,促进专业技术人才队伍不断发展壮大,以适应两个根本性转变的要求,迎接世界新军事技术革命的挑战.     

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。     

基于决策树的空中目标威胁分类研究

将决策树ID3算法应用到空中目标威胁程度分类问题。分析了现有威胁评估的常用方法及其局限性,论述了ID3算法在此问题上的适用性。以28批典型目标的威胁程度为例,对数据进行概化处理后,利用weka平台进行仿真,构造决策树,并从中挖掘出隐含的24条规则,这对决策支持系统知识库的构建是非常必要的,也为指挥员定下作战决心提供重要参考。     

战场威胁估计理论与方法研究

战场威胁估计是信息融合的重要研究内容之一,它能够为作战指挥控制决策提供依据。分析了威胁估计的概念和内容,包括威胁要素提取、量化及威胁等级确定。讨论了威胁估计常用理论和方法的特点以及优缺点,最后总结了威胁估计目前存在的问题,并指出其发展趋势。     

战场态势估计和威胁估计

描述了战场态势、态势估计和威胁估计的概念。对态势估计从态势要素提取、态势评估推理及态势预测三方面进行了分析,重点对态势评估中的功能领域如:目标合并、协同关系推理、战场主动权指数计算、作战能力评估、重要目标估计及敌战斗序列估计等的含义、内容和实现步骤进行详细阐述。对威胁估计的内容和主要功能也进行了描述。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

一种装甲车辆CAN总线混合调度算法

针对当前装甲车辆综合电子系统节点消息传输不公平、紧急消息传输不及时等缺点,结合某型车辆消息紧急度和截止期,按照分层处理原则对总线协议进行了改进,提出了"分级决策动态均衡"的混合调度算法,并通过试验验证了算法的可行性和有效性。     

灰色关联投影法的威胁排序算法

威胁评估与排序是作战系统和C4I系统必须具备的重要功能。结合多指标决策理论和灰色系统理论,提出了基于多指标决策灰色关联投影法的威胁排序算法。首先通过建立灰色关联判断矩阵将威胁排序转化为多指标决策问题;其次为缩小极端值的影响提出了基于信息熵的威胁指标权重算法;最后从矢量投影角度应用灰色关联投影值进行威胁排序;并分别研究了分辨系数和指标权重对威胁排序的影响。通过现代防空作战实例验证了算法的有效性和工程实用性。