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.     

作战计划的可视化建模方法

传统的作战计划建模方法往往不够直观,不易人的理解.简要介绍基于统一建模语言(UML)的作战计划可视化建模方法,提出了作战计划的静态描述框架和动态行为的表示方法,并通过空军进攻计划的实例来说明该建模方法.     

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.     

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.     

基于RCS序列的空间目标分类识别方法

结合三轴稳定卫星、自旋稳定卫星、翻滚目标和空间碎片的运动特征,依据强散射中心理论分别建立这四类空间目标的电磁散射模型,通过计算机仿真得到其RCS序列仿真值.针对这四类空间目标的RCS序列特点,提出了一种三轴稳定卫星与空间碎片的判别方法和利用RCS的周期性对空间目标分类识别算法,计算机仿真实验验证了算法的有效性.     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

基于Dempster组合规则的电子目标识别算法研究

在军事目标识别中,必须综合考虑目标的电磁辐射信息和红外图像信息,并采用有效的识别算法,才能准确识别电子目标。提出了基于Dempster组合规则的电子目标综合识别方法,完成了基于Dempster组合规则的电子目标自动识别综合处理算法研究,并进行了仿真实验,试验结果表明,该算法是可行的。     

基于灰色关联的预警系统目标识别

针对弹道导弹预警系统目标识别任务的特点,通过分析弹道导弹和飞机目标间的运动特性差异,采用灰色关联分析方法建立了目标类型识别模型,给出了进行目标类型识别的具体步骤。该方法直接从雷达测量数据出发,具有简单、准确的优点。具体的算例验证了基于灰色关联分析的目标类型识别模型应用于目标识别的可行性和有效性。     

网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

具有不完全信息语言多指标电子对抗计划优选方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的电子对抗行动计划优选问题,给出了一种新的决策分析方法。首先建立并规范化了电子对抗行动计划的评价指标;其次给出了计划的优选步骤,其核心是通过计算理想点与计划值的距离、建立线性规划模型,确定指标权重;将语言评价信息转化为三角模糊数,相应地建立可能度,进而获得计划的综合评价值。最后通过算例分析说明了该方法的合理性和有效性。