动态武器目标分配问题的马尔可夫性

动态武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。在对动态WTA问题进行描述分析的基础上,运用随机过程理论证明了动态WTA过程的马尔可夫性;给出了该马尔可夫决策过程的状态转移概率的解析表达式,并对其状态特点进行了简要分析。研究结果可以为动态WTA及相关问题的研究提供理论和方法依据。     

美军HPM效能评估模型及仿真工具箱

鉴于高功率微波(HPM)效应研究耗时、昂贵及其效能评估的复杂性,美国多个军种开发了能够在减少效应实验需求的同时进行效能评估的HPM评估模型及仿真工具箱.本文重点介绍了美军开发的DREAM、RF-PROTEC、JERM和HPM LAVA四款模型和仿真工具箱,对每款模型和工具箱的主要功能、特点、开发机构及诞生时间等进行了介...     

基于装备水平和知识的空中作战效果分析

分析了按作战效果进行空军武器装备需求分析的三种常用方法的特点,建立了一种全自动化解算模型,比较完整地讨论并描述了根据装备水平分析作战效果时需要考虑的关键因素,总结了需要使用的相关军事知识,并给出了表达方法,研究了推理机制.构建了各种战斗类型的效果评估模块,实现了软件系统并应用于一个重要课题研究,取得了比较理想的效果.     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

飞行计划管理中航迹关联算法

针对传统飞行计划管理中的缺限,基于MK-NN航迹关联算法思想,提出了一种利用方向因子、速度因子、偏航因子、时差因子和区域因子对综合航迹和计划航迹进行比较关联的方法.通过仿真,分析比较了该算法与其它算法的综合性能,验证了MK-NN算法在计划管理中的科学性和可行性.用改进的MK-NN算法为基本算法实现对飞行计划实施的动态监控,能够提高飞行计划管理的准确性和可靠性.     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

利用动态综合作战能力指数筹划海战兵力需求

针对目前海军作战兵力需求问题,建立了海军作战的物理模型,并提出了用动态综合作战能力指数筹划海战兵力需求的数学模型和算法,采用战例统计法和专家打分法计算出战斗力系数.并且以航空兵空中争夺为例进行了因素分析、参数选取、效能计算并得出了明确结论.计算结果表明,采用动态综合作战能力指数作为海战兵力需求指标是可行的;信息作战能力在现代海战中具有极其重要的作用.     

一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法.其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪.最后通过仿真试验进行比较,验证...     

基于PMC模型的神经网络

在计算机系统中有许多诊断算法,其中针对PMC模型有0-1规划的诊断算法,这个诊断算法是NP完全的,是在多项式时间内不可解的。然而利用神经网络的高度并行性这个特点,就可以在很短的时间内解出结果。主要分析了系统诊断模型PMC的症候特征,得到其充要条件,提出了新的算法,该算法具有高度的并行性,神经网络的发展为此提供了用模拟电路来实现算法的可能性,并进行了模拟验证。     

防空导弹武器系统探测拦截低空飞行器模型

在分析了防空导弹武器系统探测和拦截低空飞行器影响因素的基础上,建立了在综合考虑雷达散射面积、飞行高度、阵地遮蔽角和电磁干扰环境下,防空导弹武器系统对低空飞行器的探测和拦截模型,为防空作战方案的仿真论证、防空武器的火力分配方案生成提供依据.实际使用证明,该模型贴近实战,可信度高.