多机协同空战中的威胁评估与目标分配

提出了一种基于工程模糊集理论的多机协同空战威胁评估方法,通过对优势指数模糊规范化得到评估指标相对优属度,利用相邻指标相对重要性模糊标度值确定评估指标权重系数,应用模糊优选模型计算综合优势评估值,实现了多机协同空战中的威胁评估.在综合考虑威胁与优势的基础上,给出了多机协同空战目标分配的基本方案.仿真结果表明,所提方法能够有效解决多机协同空战中的威胁评估与目标分配问题,且算法简洁,有较好的实时性.     

线膛炮与火箭炮重迭射击时火力分配方法

现代战争火箭炮与线膛炮重迭射击应用较多,而对两者的火力分配方法,现行<地面炮兵射击教程>却无明确规定.建立把不同炮种化为同一种火炮的射击效率评定模型,并根据最有利的火力分配原则,从理论上得出火箭炮与线膛炮重迭射击时最佳火力分配方法.这对于完善炮兵射击指挥具有重要意义.     

反恐兵力分配运筹方法辅助决策研究

将影响兵力分配决策的各主要因素及其相互关系抽象为线性规划数学模型，通过数学模型的求解，可确定最佳兵力分配方案。模型的建立过程可灵活地体现所有主要的现实需要和考虑因素，因而具有广泛的适用性。计算机软件的引入，可瞬问求得最优解，满足实际作战需要。     

完善军人收入分配制度的建议

如何设计确定军人的收入分配标准，以吸收人才、留住人才、激励人才为部队建设作出贡献，是一个值得进一步探讨的重要问题。笔者对此谈四点看法。     

防空火力分配问题的蚂蚁算法模型

在对空防御作战中,对多目标的火力分配是有效组织防空作战,提高防空效率,提高己方生存能力的有效途径.对蚂蚁算法原理和火力分配问题进行介绍的基础上,采用蚂蚁算法,建立了基于蚂蚁算法的火力分配模型,并进行了仿真.同时,采用蒙特卡罗法和遗传算法进行了计算,并和蚂蚁算法所得的结果进行了比较,计算结果表明蚂蚁算法能较好地解决防空火力分配问题.     

一种基于克隆选择原理的空战目标分配算法

针对空战目标分配问题,在以优势函数为空战模型的基础上,提出了一种基于克隆选择原理的目标分配算法,并引入混沌算子,增强了算法中个体的多样性和稳定性,减少算法的盲目性,提高了算法的收敛速度。根据克隆选择原理,分析了算法的编码方式、克隆选择算子对算法的影响,给出了算法的流程。最后进行了仿真,结果表明了算法的有效性。     

特征观测不完全情况下的辐射源匹配算法

实际应用中辐射源特征观测不完全的情况比较常见,这时仅根据一种特征或者少数几种特征难以取得较好的匹配性能。基于证据理论,提出了一种综合所有特征信息的辐射源匹配算法。首先,分别建立了各种特征观测的基本匹配信度函数;其次,针对辐射源特征观测的特点,给出了一种新的证据组合策略来对各基本匹配信度函数进行综合;最后,在综合所有特征信息的匹配度量矩阵上进行二维分配实现匹配判决。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

基于模糊聚类分析在炮兵战场目标打击排序中的应用

炮兵战场上经侦察得到的目标情况往往比较复杂,利用模糊聚类分析法确定目标区域内各种目标的先后打击次序,建立模糊相似关系矩阵,最后在给定阈值的基础上计算出目标的优先打击次序,为战场指挥员提供比较合理的火力分配,从而最大限度地发挥炮兵火力效能。     

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。     

认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。