导弹机动作战路线的优选

现代条件下的战争给导弹部队的机动性提出了更高的要求,机动路线制定的好坏直接影响着机动作战中作战效能的大小,也直接决定着战斗的胜败.根据当前导弹部队机动能力的现状,分析路况、隐蔽性、武器系统本身的机动性和伪装性等对机动作战的影响因素,给出求解最优路线的模型和算法,并通过实例计算验证了此方法的有效性.     

基于语言评价与模糊数的群体意见共识方法

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息与梯形模糊数的群体意见共识方法.该方法先通过无量纲化处理、语言评价信息转换为梯形模糊数、对梯形模糊数进行集结等步骤,形成群体对方案的综合评价值(梯形模糊数);然后对群体意见进行共识分析和评价;最后对共识结果进行方案排序.通过对实例进行分析,表明该方法能得到切合实际的决策效果.     

基于声矢量传感器原理的目标被动定向算法

声测被动定向是声学监视技术的重要研究内容.为了实现对低空运动目标的声学监视,提出了一种基于声矢量传感器原理的被动定向方法,推导出了基于互谱法声强测量技术的定向算法,并对定向算法进行了分析和数值仿真.仿真表明:当传感器尺寸为0.28m、信号信噪比为5dB时,定向精度在2.5°以内.仿真结果说明,该定向算法是正确可行的,有较大的实用价值.该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定向.     

无人战斗机航路规划圆切线算法

通过对无人战斗机低空进入敌防区面临的各种威胁进行分析,建立了适用于圆切线算法的威胁场模型;由于可行方向法对威胁圆叠加时规划出的航路效果不理想,提出了圆的切线算法理论作为此航路规划方法的改进,采用随机产生威胁场的方法来模拟多变的战场环境,并且进行了理论分析,最后得出仿真结果.仿真证明,将两种方法结合规划出的飞行航线在航程上是比较理想的,而且路径规则的效果也得到了很大的提高.     

基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.     

驱护舰编队防空火力分配决策模型研究

驱护舰编队防空火力分配的确定和优化是最大限度地发挥驱护舰编队的整体作战能力的关键。为了高效地发挥驱护舰编队火力优势,用运筹学理论建立了驱护舰编队防空火力分配决策问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点,并尝试运用粒子群优化理论(PSO)求解该模型。实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了驱护舰防空火力分配决策问题,为舰艇编队指挥员进行防空火力分配决策提供了一种有效的参考处理方法。     

云重心评判法在防空群作战指挥效能评估中的应用

从防空群作战指挥的几个环节--指挥信息的获取、作战决策、组织计划和协调控制入手,建立了防空群作战指挥效能的指标体系,对各指标进行了合理的权重分配,建立了云重心评判模型并进行了实例分析,对防空群作战指挥效能进行了评估,其结果可信.所用到的云重心法对于评估复杂且难以完全定量描述的问题时具有一定的参考价值.     

基于态势分析的导弹射击效能评估

在基于对空袭与防空斗争重要地位的理解和已经提供空中目标群特征信息的基础上,首次提出了战术层面空中目标群态势分析的概念.并将空中目标群态势分析分为群形成、群理解、群估计3个层次,分别对它们进行了阐述,给出了相应算法.最后应用空中目标群态势分析得到的疏散空中目标群和密集空中目标群2个结果,探讨了导弹射击空中目标群的效能评估问题.     

军用飞机采购价格的RBF神经网络预测

分析了现代军用飞机采购价格估算中存在的问题.应用基于k-均值聚类算法的RBF神经网络建立了军用飞机采购价格预测模型,并采用该模型对某型军用飞机采购价格进行了预测.与多元线性回归和BP神经网络的预测结果对比,建立的新型军用飞机采购价格预测模型具有更高的预测精度,为军用飞机采购价格预测提供了一种新的有效方法.     

灰色关联投影法的威胁排序算法

威胁评估与排序是作战系统和C4I系统必须具备的重要功能.结合多指标决策理论和灰色系统理论,提出了基于多指标决策灰色关联投影法的威胁排序算法.首先通过建立灰色关联判断矩阵将威胁排序转化为多指标决策问题;其次为缩小极端值的影响提出了基于信息熵的威胁指标权重算法;最后从矢量投影角度应用灰色关联投影值进行威胁排序;并分别研究了分辨系数和指标权重对威胁排序的影响.通过现代防空作战实例验证了算法的有效性和工程实用性.