防空反导武器系统拦截群目标优化决策算法

空袭作战的快速性、突然性不断增强,现代防空反导系统面临的威胁日益增加,防空反导任务异常艰巨,而我防空武器系统拦截敌空袭目标排序问题又是一个现实、亟待解决的实际难题。结合现代空袭与反空袭的特点,从现有的拦截排序原则出发,对防空导弹武器系统拦截群目标问题进行分析,建立了排序优化模型,给出了拦截决策算法。最后通过示例对算法进行分析,得出算法既符合当前的拦截原则,同时又对当前原则进行了完善与推广,试图为决策人员提供科学、合理的模型依据与参考。     

防空导弹对目标拦截的模糊二元对比排序

确定对空袭兵器的拦截次序是防空导弹火力分配的重要内容.定性分析和定量计算相结合,利用模糊数学中的模糊二元对比排序法确定防空导弹对多个目标拦截的优先次序,先对模型进行描述,给出模糊相似关系矩阵及相应的计算方法,再以4种空袭兵器为作战对象,运用模型进行计算,得出直观的目标拦截排序结果,变模糊的、复杂的问题为直观的结论.为指挥员科学分配防空火力,最大限度地发挥防空导弹的制空效能奠定基础.     

防空导弹反TBM作战指挥中目标分配关键问题研究

依据防空反导作战理论和目标分配的要求,对防空导弹反TBM作战指挥中目标分配的关键问题进行了研究。分别对威胁排序方法、拦截可行性条件、目标分配原则和目标分配算法进行了分析,提出了一种反TBM作战指挥中目标分配问题的算法,最后讨论了目标分配的评价问题。通过实际应用表明此方法是切实可行的。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM目标群目标分配研究

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM 目标群目标分配研究*

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

指定目标不延误条件下的拦截决策算法

从现有的拦截排序准则出发,根据实际作战中进袭目标的特点,应用现代排序理论,分别建立了动态目标拦截排序模型和总损失最小化模型,给出相应的求解算法。最后实例计算得出模型既体现了现有的拦截准则,又对现有的准则进行了推广。     

判估空袭目标的贝叶斯方法

区域防空作战中,可能遭敌空袭的地面目标众多,在防空资源有限的条件下确定防空掩护重点是首要解决的作战问题之一.针对这一问题,根据贝叶斯方法,利用概率进行分析,并对其中的先验概率改用极大似然估计处理,对可能遭敌空袭的地面目标进行判估排序,并结合示例进行计算和验证.为区域防空决策者有重点的部署防空兵力量提供相应依据.     

地空导弹在火力对抗条件下的生存能力

在火力对抗条件下地空导弹提高生存能力的主要办法是避免被空中目标过早发现,尽早对空中目标进行火力拦截,提高在对抗过程中的拦截次数,增大每次对空中目标进行大力拦截的杀伤概率,直接拦截空袭武器和提高自身抗毁伤的能力。     

基于蒙特卡罗方法的防空导弹作战模拟

以现代防空作战为背景,运用蒙特卡罗方法建立了防空导弹武器系统拦截空袭目标流的数学模型,编拟相应的计算机程序对其防空作战过程进行了仿真模拟.通过仿真结果对武器系统在不同目标流强度下的性能进行了分析,为指挥员做出科学、准确的决策提供了一定的参考.     

角度闪烁干扰对地空导弹火力拦截能力的影响

角度闪烁干扰对地空导弹火力拦截能力的影响,是电子对抗部队迫切需要解决却又缺乏系统研究的难题。为解决这一难点问题,首先在研究杀伤区纵深和掩护扇区受干扰变化的基础上,分析了双机闪烁干扰对地空导弹射击目标脱靶量及射击次数的影响,然后建立了角度闪烁干扰条件下地空导弹对目标的合成杀伤概率计算模型,最后通过算例验证模型的有效性,得出了具有实用价值的结论,可为空袭作战中作战效能评估提供参考。     

空战拦射攻击自主优化瞄准控制方法

为了解决空战自主拦射攻击问题,提出了一种自主优化瞄准控制方法。首先描述了自主拦射攻击需要解决的问题;然后给出了基本解决思路并推演出瞄准偏差方程;接着创建了自寻优瞄准控制模型并设计了瞄准控制过程;最后通过仿真实验进行了与比例导引控制方法的对比测试和鲁棒性测试,结果表明自主优化瞄准控制法对于解决自主拦射攻击问题非常有效。     

Sensor radiation interception risk control in target tracking

This paper is mainly on the problem of radiation interception risk control in sensor network for target tracking. Firstly, the sensor radiation interception risk is defined as the product of the interception probability and the cost caused by the interception. Secondly, the radiation interception probability model and cost model are established, based on which the calculation method of interception risk can be obtained. Thirdly, a sensor scheduling model of radiation risk control is established, taking the minimum interception risk as the objective function. Then the Hungarian algorithm is proposed to obtain sensor scheduling scheme. Finally, simulation experiments are mad to prove the effectiveness of the methods proposed in this paper, which shows that compared with the sensor radiation interception probability control method, the interception risk control method can keep the sensor scheduling scheme in low risk as well as protect sensors of importance in the sensor network.     

有人机—无人机群协同空战目标分配算法

针对有人机—无人机群协同空战目标分配问题,运用离散粒子群算法,分为1架UCAV分配1个目标,1架UCAV分配2个目标时不考虑攻击先后影响和考虑攻击先后影响3种情况进行了仿真研究,提出了一种新的粒子构造方法。综合考虑空战能力指数和优势函数,构造了收益风险矩阵和多目标分配的代价函数。仿真结果具有良好收敛性,对有人机—无人机群协同空战目标分配具有参考价值。     

防空导弹引战配合效率评估仿真方法与应用

某型防空导弹引信采用分组分档延时控制方式,延时参数根据典型目标设置。针对在实战中可能出现的对非典型目标的攻击问题,给出了评价射击效果的定量指标,建立了数学模型,利用Matlab/Simulink搭建了仿真模块。在该防空导弹飞行过程动态仿真系统的基础上,对非典型目标的射击进行了仿真,得出了最佳延迟时间,实际仿真结果表明极大地提高了射击效率。     

截击机机群作战起飞规划效能模型

研究了截击机机群起飞架数的规划方法.通过对多攻击机机群进攻方式及截击攻击机机群目标分配形式的分析,以单一机群对单一机群在均匀目标分配形式下的作战效果为基础,根据来袭目标及我方最佳截击区域情况,合理地规划多机场作战飞机的起飞架数.建立了多机场飞机异地起降对多攻击机机群进行最优目标分配的形式及其量化关系模型,最后通过实例仿真和分析,证实了该模型的有效性和实用性.     

地空导弹反导作战拦截次数计算模型及仿真

在分析地空导弹武器系统拦截来袭目标过程的基础上,通过分析地空导弹发射区纵深建立了地空导弹武器系统可拦截次数模型.利用该模型可计算地空导弹武器系统对单个来袭目标在杀伤区内的拦截次数.仿真结果揭示了地空导弹武器系统在不同目标特性(速度、高度、航路捷径)下对目标的可拦截次数的影响.     

对机动突防反舰导弹的防御

建立了舰空导弹反导拦截模型和反舰导弹“蛇行机动”突防弹道模型,通过攻防对抗仿真的方法研究了舰空导弹对末端机动突防反舰导弹的防御问题,提出了对舰空导弹未来发展的建议.     

Scheduling policies for an antiterrorist surveillance system

This article concerns scheduling policies in a surveillance system aimed at detecting a terrorist attack in time. Terrorist suspects arriving at a public area are subject to continuous monitoring, while a surveillance team takes their biometric signatures and compares them with records stored in a terrorist database. Because the surveillance team can screen only one terrorist suspect at a time, the team faces a dynamic scheduling problem among the suspects. We build a model consisting of an M/G/1 queue with two types of customers—red and white—to study this problem. Both types of customers are impatient but the reneging time distributions are different. The server only receives a reward by serving a red customer and can use the time a customer has spent in the queue to deduce its likely type. In a few special cases, a simple service rule—such as first‐come‐first‐serve—is optimal. We explain why the problem is in general difficult and we develop a heuristic policy motivated by the fact that terrorist attacks tend to be rare events. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009     

蚁群算法及其在火力分配问题中的应用

火力分配问题是指用一定数量的武器对一定数量的目标进行打击,如何根据武器性能和目标特性等一系列的因素,制定打击计划,使打击效果最好,满足打击需求,是我二炮部队火力运用专业的研究课题之一.火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度.采用蚁群优化算法,对该问题进行了研究.