电子战对地空导弹拦截行动影响分析

基于地空导弹(红方)对空中编队(蓝方)的拦截过程中的薄弱环节以及蓝方对红方实施的电子战措施的分析,对蓝方实施的电子战对红方拦截行动的影响进行了定量评估,得出蓝方突防概率与电子战综合作战效能之间的函数关系。仿真结果表明,对地空导弹拦截的每一环节都可以有效地实施电子战,削弱地空导弹的拦截能力。     

雷达网探测概率与分形的应用

针对雷达组网探测的特点,运用分形理论和自相似性理论探讨了雷达网探测概率的分布变化情况.采用了经典的正六边形布站方式,应用了分形维数来表示开机雷达的分布情况,比较了强弱两种不同的探测要求时,防区内探测概率随雷达开机概率的变化情况,得出了满足雷达网探测要求的最低雷达开机概率,阐明了防区内开机雷达的数量、分布方式与探测概率之间的关系.     

扇形搜索下反舰导弹末制导雷达检测性能分析*

反舰导弹末制导雷达在进行自动跟踪前,首先要在方位向和距离向上对目标搜索并进行检测。末制导雷达的检测性能与脉冲积累数目、信杂比和搜索方式密切相关。针对反舰导弹末制导雷达常用的扇形搜索方式,提出一种二项式积累OS-CFAR检测算法。该方法在一个方位搜索周期内对距离向回波进行非相参积累。仿真分析表明,与常规OS-CFAR算法相比,该检测算法提高了末制导雷达的检测性能。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

舰载红外质心干扰效果在线评估方法研究北大核心

针对作战应用时电子对抗干扰效果的在线评估问题,以舰载红外质心干扰为例,提出基于我方干扰装备与被保护目标的实际状态和预期状态的差别进行评估。具体思路是综合考虑干扰弹发射延迟、哑弹数量、是否执行舰艇机动等作战使用因素对干扰成功概率的影响,结合舰载红外质心干扰的干扰成功概率理论模型,实现干扰效果的在线评估。仿真结果表明,新方法对干扰效果的评估更具有实际应用价值。     

静态初始条件下的歼击机中距攻防引导方法决策

在静态初始条件下,歼击机中距攻防引导方法的选择是一个定性与定量相结合的类别划分问题,因此,将粗糙集理论与概率神经网络相结合用于该问题的解决。首先,利用粗糙集理论实现专家知识约简、空战态势信息集压缩,得到最小决策信息集;其次,利用概率神经网络进行概率决策推理;最后,通过实例分析,结果表明决策推理正确,在不确定环境下仍然有效,提高了决策过程的自动化程度。     

导弹命中精度的序贯截尾概率圆检验方法

针对圆概率偏差检验难以直接计算的问题,提出序贯截尾概率圆检验方法,以目标点为中心,绘制两个同心圆,其中小圆以内区域为接受域,大圆以外区域为拒绝域,中间区域为继续试验域,在此基础上定义了序贯检验的基本决策规则,给出了双方风险及平均试验次数计算模型,提出了两种不同的决策阈值优化计算模型,通过求解优化问题确定接受域及拒绝域半径。利用数值仿真分析了两种不同决策阈值计算方法下检验方案中的各类参数,其中以平均试验次数最小为优化目标的计算模型具有更好的工程实用性。     

基于蒙特卡罗法的高炮空域窗射击毁歼概率计算

为提高高炮系统拦截空中来袭目标的能力,未来空域窗射击体制应运而生。针对准确计算此体制毁歼概率的需要,并考虑到蒙特卡罗法可以全面考虑随机因素对毁歼概率的影响,适合评估高炮系统的毁歼概率,故提出了基于蒙特卡罗法的高炮空域窗射击毁歼概率仿真方法。按照高炮系统点射全过程构建仿真模型,以某型高炮为例,仿真统计了未来空域窗射击方式的毁歼概率,并与相应的集火射击方式毁歼概率进行了比较分析,证明了蒙特卡罗法的可行性以及未来空域窗射击方式的有效性。     

星载AIS检测概率建模与仿真分析

针对现有星载AIS检测概率低的问题,对星载AIS接收信号冲突和检测概率进行了研究和论证,并对影响检测概率的诸多因素进行了分析。分析了星载AIS与地面AIS的差异性,指出了星载AIS面临的新挑战。重点对星载AIS信号多网冲突问题进行了研究,建立了一种基于船舶分布密度函数的星载AIS检测概率模型。通过分析时隙冲突、船舶动态、轨道高度、天线类型和B类AIS船舶等因素对系统检测概率的影响,为工程设计和性能评估提供了一定参考依据。     

基于HDSmP转换的态势估计方法

战场态势分析是指挥决策的基础,D-S证据理论广泛应用于不确定性下的近似推理,尤其在战场的态势估计中起到了重要作用。为了降低命题中含复合焦元时的不确定度,需要运用概率转换方法如Pignistic方法等对这些焦元进行概率转换。当存在命题的基本信度赋值函数(BBA)bba(全称)为零的情况时,一些常规的概率转换方法不能处理,即使能处理这种情况的概率转换方法在降低不确定度方面也没有达到理想效果。提出利用HDSmP方法将信度函数近似转换成概率函数,不仅可解决辨识框架中存在信度为零的命题时的情况,而且可以降低不确定性。此外,对HDSmP方法中比率再分配因子的取值进行了分析,通过实例验证了该方法在战场态势估计中的可行性和实用性。