舰艇编队防空最优火力分配问题的蚁群算法

为了对多目标进行合理的防空武器分配,首先分析了各种解决此问题算法的优缺点.然后以“编队不被目标突防的概率最大”为准则,结合蚁群算法的思想,建立了基于蚁群算法的火力分配问题求解模型,给出了算法的求解步骤和参数确定原则.最后通过实例进行仿真验证,并与多维动态规划方法做了比较,结果表明,基于蚁群算法思想的火力分配方法是有效的...     

编队协同反导决策方案优选

为了充分地调度好编队全部的抗导资源,实现抗导弹群的成功概率最大,在利用随机服务系统理论对编队协同反导决策方案各指标值进行计算的基础上,将"模糊优选理论"与"协同学原理"有机地结合起来,求解了在反舰导弹到达强度与舰空导弹的单发杀伤概率在不同值的情况下,编队协同反导决策方案的隶属度,为编队指挥员进行反导决策方案的优选提供了科学依据。     

信息火力一体化作战研究

随着信息技术的高度发展及其在军事领域的成功应用,以信息火力一体化打击达成一定作战目的,成为一种全新的作战样式,即信息火力战。文章从研究信息火力战的概念、特点入手,分析了二者之间的关系。     

基于GSPN的编队网络化防空指挥流程研究

为了提高编队指挥员在信息化海战中的作战指挥效率和应变能力,利用广义随机Petri网与马尔可夫链的等价关系,得到一种Petri网与马尔可夫链理论相结合的指挥流程时间性能分析的新方法,通过对模型进行分析与求解,得出了舰艇编队网络化防空作战指挥流程活动的准确作战周期,从而为指挥流程的优化提供有力的支撑,对评估系统效能水平也具有重要指导意义。     

基于概率神经网络的编队协同防空威胁评估

为了有效地进行防空作战部署,确保重点目标不受或少受损失,以防空作战实际需要为出发点,针对目前多平台协同防空作战中目标威胁评估问题普遍存在的不足,从舰艇编队的整体角度出发,运用概率神经网络的方法,建立了编队协同防空目标威胁评估问题的数学模型,给指挥员提供了正确决策。通过实例验证,证明了该模型的有效性和正确性。     

网络中心战中社会域的作用

美军在网络中心战理论中提出了社会域这个概念，强调了它贯穿于物理域和认知域，是产生网络中心战最终形态“自同步”所不可获缺的因素。文章着重分析了社会域在共享态势感知中的重要作用，在此基础上得出，在信息化战争中，社会、文化等无形的因素同样是夺取战争胜利的重要条件。     

军事卫星支援下舰艇编队防空作战模型研究

为了赢得较长的防空反导预警时间,运用影响图理论方法建立了军事卫星支援下的舰艇编队防空作战模型.该模型着重研究了红方军事卫星的不同系统参数对敌对双方损耗系数的影响程度,充分论证了军事卫星在舰艇编队防空作战中的预警支援与通信支援作用.所叙述的内容为进一步深入研究舰艇编队防空作战提供了参考.