一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

影响图建模理论及其应用实例分析

影响图方法体现了定性分析与定量分析相结合的建模思想,可对复杂系统进行规范化建模。介绍了影响图建模思想和相关的基础理论,通过对C4ISR系统参与下的战术防空作战过程的分析,给出了描述作战过程所需的参数及其间耦合关系,最后采用影响图方法建立了防空作战的影响图模型,并指出了应注意的几个问题。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

军用系统建模与仿真技术发展与展望

阐述了系统建模与仿真技术和在军事领域中的应用,介绍了国外建模与仿真技术及应用的发展动态,分析了我国军用仿真技术的发展现状及与国外的主要差距,提出了船舶行业仿真技术的未来发展方向与思路对策.     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

基于SD的常规导弹作战体系结构优化分析

联合作战样式下,常规导弹作战体系对抗不仅包含反导系统与常规导弹的拦截与反拦截,还包括阵地防卫、电子对抗等一系列新的对抗作战样式,因此它是非常复杂的系统。用系统动力学方法对常规导弹作战体系对抗进行初步建模和仿真,为常规导弹作战体系结构优化提供一定的依据,并在仿真结果分析的基础上,定性地提出常规导弹作战体系对抗作战体系建设的目标和重点。     

改进的AHP法在目标价值排序中的应用

针对在应用AHP法时,传统的标度法可能导致判断矩阵一致性与思维一致性脱节,进而破坏层次分析法的优选排序功能的问题。首先分析了传统的1～9标度的不足,然后通过引入指数(0,2)标度,建立了满足一致性要求的判断矩阵,改进了层次分析法。最后将改进的AHP法应用于战场炮兵的主要攻击目标价值排序的评估,进一步提高了评估的准确性。     

多分辨率建模在联合作战仿真中的应用研究

针对目前联合作战建模与仿真中存在的困难和问题,运用多分辨率建模(MRM)方法对其进行了探索研究。对联合作战的作战要素、仿真映射结构进行了分析,探讨了多分辨率建模的主要方法,提出了联合作战仿真的体系结构,并设计了基于多分辨率建模的联合作战仿真模型框架。