基于态势分布的多机编队协同目标分配

基于态势分布的多机编队协同目标分配,可以使编队长机在空战过程中的目标分配决策更加合理化。分析了敌机对我机的态势威胁影响因素,构建了敌我双方的对抗系数矩阵;依据编队内成员的占位关系和编队僚机火力情况,将我机僚机和敌机编队拆分成作战分队形式;基于整个态势分布,综合考虑编队攻击效率和航迹防撞规则,以作战分队形式进行目标分配。目标分配结果符合编队协同空战的一般规律,表明所提方法可以为编队协同作战提供目标分配支持。     

军事虚拟训练系统关卡测试用例设计与优化

测试用例的数量和质量决定军事虚拟训练系统软件测试的成本和有效性。针对军事虚拟训练系统软件测试随意性较强,测试效率不高的问题,定义了军事虚拟训练活动图形式化图形符号的语法与语义,在此基础上提出了基于形式活动图的军事虚拟训练关卡测试用例设计方法,通过测试用例优化对生成的测试用例集进一步的合并简化得到最小测试用例集,通过实例对提出的基于形式活动图的军事虚拟训练关卡测试用例设计与优化方法进行了应用说明。     

基于AR的单兵态势生成软件设计

根据单兵作战指挥系统对实时应急指挥和战场态势掌握的需求,研究基于AREngine平台用于单兵战场协同态势生成软件设计。利用国产智能手机对传统沙盘进行增强现实态势呈现,通过充分利用步兵指挥员及作战人员所配备的单兵系统核心处理设备——智能手机的强大AR功能,为作战人员提供步兵指挥、作战推演、力量部署及战场态势的逼真呈现,可用于战时筹备兵力、模拟训练时的战略部署等,具有较为现实的意义。     

战役态势认知的概念框架

战役指挥人员根据态势认知进行决策,态势认知不足将导致决策错误。如何开发战役态势认知智能辅助系统,以辅助战役指挥官动态认知战役态势是一个亟待解决的问题。对态势认知概念进行了介绍;对战役态势概念和要素进行了分析;根据战役态势特点构建了战役态势认知框架,描述了框架各个组成部分的功能、作用和主要模型。所提出的战役态势认知的概念框架可以为战役态势认知智能辅助系统提供指导。     

战场大地形空间格网点的高斯曲率算法研究及可视化

论述了在细节层次模型简化技术中,空间格网点的高斯曲率的计算方法,以及在.NET平台下如何用C#语言对算法进行编程.然后依照此算法得出格网点曲率值的大小,删除曲率小的中心点并对删除中心点后留下的空洞进行三角化,从而实现细节层次模型的简化.为体现算法的效果,应用高斯曲率算法将全细节的三维地形模型实现了细节层次模型的可视化,并提出用曲率的几何性质来对算法进行了误差分析,将其结果与其他算法进行了比较.通过实例和误差分析,其结果表明此算法速度快且效果好.     

基于多级影响图对策的多机协同空战决策研究

首先确定多机协同空战战机相关数学和运动模型,其次将大规模群集空战转化为多个小集团作战,在此基础上,依据协同的原则,又将小集团作战转化为多个一对一空战,然后应用多级影响图对策解决不确定情况下多机协同空战决策问题,建立了考虑交战双方、动力学质点模型和飞行员的偏好的连续机动决策模型,最后进行了2:2协同空战仿真分析,仿真结果表明该模型的有效性.     

C3I系统中的态势关联技术

态势关联是在态势估计前必须解决的一个问题,即要将不同时刻的态势数据进行关联,得到各个时刻态势数据中描述的目标间的关系。对时间间隔比较长的态势数据的关联,研究了一种基于模糊推理的态势关联方法,综合考虑了目标属性信息和状态信息、战场环境信息、指挥人员的态势预估计知识,通过推理得到关联的结果。     

速率陀螺解相遇与敌我态势的关系

根据敌我相对运动的原理,导出速率陀螺测量出的目标俯仰角速度Ω_s、测向角速度Ω_L 和探测器测出的距变率与敌我姿势要素间的关系,提出了距变率在极短时间内保持不变的条件;并利用Ω_s、Ω_L 和有关数据(qw,ε、D、■、V_w、K_w)推导出在不满足“快解”条件时计算目标运动要素和弹丸发射诸元的计算公式。     

DOS环境中BMP图的分块分解和显示

本文叙述了一种用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＷｉｎｄｏｗｓ３．１中的工具软件Ｐａｉｎｔｂｒｕｓｈ生成的位图格式图形文件（文件的扩展名为．ＢＭＰ）按位面分块分解,并在ＤＯＳ环境中分块快速显示的方法,这种方法可以方便地实现显示图形的变色,同时也比较容易达到一定的动画效果。     

运用故障传播图进行诊断推理的研究

基于对系统结构的分析,利用系统本身各部件之间的故障传播特性,提出了一种新的算法,以确定系统发生故障时真正的故障源。在单一故障源诊断中,可以确定故障源;在多故障源诊断中,确定最大可能故障源的最小集合。