基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM目标群目标分配研究

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

陆军作战复杂系统ABMS机理研究

研究陆军作战复杂系统,需要解决两个不可回避的基本问题。一是怎样利用复杂性理论研究陆军作战系统的复杂性,即怎样借鉴复杂性理论构建复杂性思维模式。要解决这个问题,首先必须弄清复杂性理论概念的核心原理。二是在复杂性思维模式下,怎样进行陆军作战复杂系统的ABMS。要解决这个问题,首先必须弄清陆军作战复杂系统ABMS的机理所在。就这两个问题,在研究复杂性理论概念核心原理的基础上,构建了复杂性思维模式框架——复杂性分析二维结构,并由此探索了陆军作战复杂系统ABMS的机理:二维结构、"四个要素"、基本过程和陆战Agent模型框架,为陆军作战复杂系统的ABMS奠定了基础。     

舰舰协同防空的舰空导弹杀伤区分析

针对舰艇编队协同防空时的耦合杀伤区形状及纵深等问题进行了研究,以定量地对编队耦合杀伤区进行简化描述。分析了单舰对典型目标的杀伤区特性,探讨了舰艇编队的典型防空队形,研究了纵向上递阶多层次、横向上同阶耦合的"递阶封闭圈原理"。以一阶耦合杀伤区为重点,依据攻击目标的不同,将其分成相对航路捷径为零和相对航路捷径均非零两类情况建立了耦合杀伤区纵深的计算模型,并扩展到了高阶耦合的情况。研究了耦合杀伤区与舰舰间距和来袭目标进攻舷角等参数的相互关系以及灵敏度。结果表明建立的模型符合实际,具有一定的指导意义。     

基于Multi-Agent的防空导弹武器系统模型设计

建立科学的结构模型是进行防空导弹武器系统仿真的基础和关键环节。针对防空导弹武器系统的特点,提出了基于Multi-Agent的防空导弹武器系统模型建模方法,设计了防空导弹武器系统模型结构。利用Multi-Agent建模技术,把防空导弹武器系统实体映射成相应的Multi-Agent系统,并以Agent的形式对防空导弹武器系统这一客观复杂系统进行了深刻的认识,为防空导弹武器系统建模仿真奠定了基础。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM 目标群目标分配研究*

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

基于数据耕耘的探索性仿真实验框架研究

基于数据耕耘思想,设计了探索性仿真实验框架,并对框架中每个部分进行了简要探讨。基于数据耕耘的探索性仿真实验框架由乒乓式对抗推演预实验、单个仿真想定生成环、仿真想定空间运行环和仿真结果分析环四部分组成,通过将人的经验、智慧与计算机仿真手段相结合,在多次循环的过程中逐渐形成所需的军事决策建议或寻找感兴趣的战争规律。通过构建探索性仿真实验框架,能够将各种定量、定性分析方法整合起来,围绕实验目标实施探索性仿真实验。     

基于运输问题的国防动员任务规划模型研究

国防动员任务规划为执行动员保障任务提供明确的方案计划,是高效有序开展国防动员协同保障的重要前提和关键环节,既要综合考虑各类影响因素,又要确保对接结果适时、适量、适地、适度。本文分析了动员任务规划的现实问题,通过梳理实际开展动员任务规划的阶段步骤,明确了动员任务规划模型的研究内涵和边界;在此基础上,建立了国防动员任务规划的一般性模型,将动员任务规划问题的核心归结为运输问题,并对其与非平衡运输模型的等效性进行了分析;针对实际信息系统建设实践中动员任务规划的情况,提出了结合动员规模、保障规模、综合效益三类决策因子后的模型改进方案,并提出了相应的模型算法实现思路,对指导相关信息系统的建设具有重要的理论支撑价值。     

欧盟太空安全政策与发展动向

欧盟具有相对成熟的太空技术,处于国际太空力量发展的第一梯队,其太空安全政策是在基于维护太空自主权的前提下,寻求太空与安全防务政策的统一,从而实现共同外交和安全政策的整体目标,目前已取得了较大进展。本文认为,从未来发展来看,面对有限的太空资源优势和脆弱的太空环境,欧盟将会继续利用其技术优势和集体力量,努力保障其太空关键基础设施安全和太空自主权,同时进一步将太空安全重点向军事竞争领域聚焦,将其作为拓展战场空间维度的重要途径。     

车联网环境下车辆协同高精度定位研究进展

车辆位置信息是许多智能交通应用的基础,如车辆导航、路径规划和车辆编队等。现有研究中融合单车车载多源传感器的定位方法无法有效解决城市峡谷、隧道和立交桥等卫星信号不可用条件下的车辆定位问题。围绕车辆高精度定位进行了综合评述,主要深入研究分析了车辆协同定位技术。首先分析了单车自主定位的关键技术及其主要应用场景;然后对车辆协同定位框架进行了研究,并对目标关联算法和多源数据融合算法进行了分析;最后展望了车联网环境下车辆协同定位的发展趋势。研究表明,高精度高可靠定位研究还存在许多关键技术未突破,车联网环境下的车辆协同定位利用无线通信实现多源定位传感器信息动态交互,为智能汽车定位系统研发提供新思路。     

基于物链网的军事供应链管理研究

现代化军事供应链管理是实现智慧军事物流的必要手段,智能军事供应链管理离不开物联网、区块链、云计算、人工智能等高新技术的支撑。随着物联网与区块链技术的发展,研究两者深度融合的物链网应用对提高军事供应链管理具有重要意义。本文通过分析军事供应连管理特点及需求分析总结出军事供应链管理具有内外区分、网系异构、平战结合等特点,应用物联网与区块链融合可直击军事供应链痛点问题,为解决军事供应链管理智能化发展、快速响应、共识共享、安全保密等需求提供新思路;同时,对物链网应用的技术融合化、链条联盟化、连接标准化、计算边缘化展开研究,提出军事供应链在可追溯与可视化、供应链协同以及物流流程优化等方面的智能管理,以期为物链网在军事供应链管理的应用提供一定参考。