OODA-L模式下的智能无人集群作战仿真建模框架

介绍了智能无人集群作战的相关概念,为反映智能无人仿真实体的自主能力和适应能力,提出将学习过程显性化的观察-判断-决策-行动-学习(Observe, Orient, Decide, Act and Learning, OODA-L)模式,并进一步扩展为适用于集群协同的Co-OODA-L模式。在智能无人仿真实体的总体描述上,采用马尔可夫决策过程进行数学抽象处理,提出智能无人Agent的三域分层结构。为体现智能无人集群作战的自主协同、分布式等特点,提出了利用人工神经网络将可变数量的智能无人Agent融合为同构或异构集群进行协同作战建模的体系结构。     

TCN的海军多平台协同作战传感器管理体系结构

多平台协同作战是信息条件下未来海战的必然趋势.只有获取了信息优势并将其转换为知识和决策,才能够提供联合作战兵力的竞争优势乃至取得整个作战行动的胜利.传感器资源作为获取信息优势最直接也是最重要的因素,其作用不言而喻.在多平台协同作战背景下,传统的传感器管理体系结构制约了传感器资源的有效利用,同时也造成了武器系统资源的极大浪费.针对这种情况,对多平台协同作战条件下基于TCN(战术组件网)的传感器资源管理体系结构进行了研究.     

组网雷达协同干扰资源分配模型及算法

针对多干扰机协同作战(Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC)问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子(GDOP)结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。     

美国水下武器发展“小、隐、快”

美国海军认为，在未来的25～35年内，核潜艇、不依赖空气推进装置的常规潜艇、鱼雷、水雷以及无人水下航行器将会有很大的发展，这将对美国海军的活动构成重大威胁。美国海军为完成其所承担的使命，必须拥有技术上更先进的各种水下武器为此，美国海军组织专家对未来水下作战进行了研究，提出了未来水下武器发展的思路。     

智能舰艇编队指挥控制系统体系结构设计

针对舰艇编队指挥控制系统协同作战自协同的需要,运用多智能体技术探索舰艇编队指控系统体系结构设计问题.提出了一种由指挥Agent和协同控制Agent构成的智能舰艇编队指挥控制系统,描述了其组织结构,分析了面向任务的协同作战任务分解和分配过程,完成了智能舰艇编队指控系统体系结构的顶层设计.对多Agent技术在舰艇编队指控系统中的应用有一定的参考价值.     

中国指挥与控制学会火力与指挥控制专业委员会2015年学术年会征文通知

<正>各有关单位:中国指挥与控制学会火力与指挥控制专业委员会2015年学术年会将于下半年择期召开(具体时间地点另行通知),会议由光电控制重点实验室主办,火力与指挥控制专委会、海上指挥与控制专委会、613所、207所、716所联合承办。会议主题为:"协同作战条件下的火力与指挥控制"。届时将举行学术交流并邀请国内指挥与控制界著名专家、学者到会作专题报告。现将会议征文有关事项通知如下:     

南海周边国家海军军事演习特点分析

军事演习是在近实战条件下进行专项或综合训练,是检验与提高实战能力和战技水平的有效途径。为在南海海域利益争夺中获得更多筹码,近年来南海周边国家密切与域外大国军事合作,引进新型海空装备,重视通过军事演习演练装备使用效能,并提高协同作战能力,南海海域日益成为地区内国家与域外大国频繁举行海空演练的练兵之地,大小军演不断。南海周边国家海军不仅定期举办年度双边或多边海上联合演习,还主动拉拢更多域外大国在南海开展联合演练或积极参与地区外军事演习,海上演习活动趋于活跃。     

武器目标协同火力分配建模及算法

针对当前火力分配模型的不足以及实际作战的需求,对武器目标协同火力分配问题进行了研究,建立了火力分配层次结构;通过对火力分配原则的研究,结合打击目标选择和弹目分配,建立了以导弹武器作战效费比为总目标,以目标毁伤要求为约束的火力分配模型。采用遗传算法求解火力分配问题,根据问题的特点和问题中的启发信息,对遗传算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法的性能有较大提高,可用于解决复杂武器目标分配这类非线性整数规划问题。     

基于AGENT的多机协同作战传感器平台模型

针对多机协同作战传感器平台的特点,建立了由多个智能体(Multi-Agent System)组成的多机协同作战传感器平台的总体结构模型及基于信念、期望、意图(BDI)结构的单个智能体的结构模型,并深入研究了传感器平台Agent的定义和工作原理,描述了传感器平台Agent的工作过程,为构建具有智能化的多传感器系统提供了一种有效的方法。