可靠性对某型高炮武器系统效能的影响分析

简要分析了武器系统效能评估的E=ADC模型,以某型高炮武器系统为研究对象,从可靠性角度对该武器系统效能的影响进行了分析.通过分析,可靠性指标是影响该系统的最重要因素之一,通过比较分析和灵敏度计算,给出了可靠性参量对该高炮武器系统效能的影响程度,进而为提高该高炮武器系统的效能提供了科学依据.     

某高炮武器系统作战效能评估

某高炮武器系统是我军近几年装备的一种性能优良、技术先进的新型防空武器系统,在反空袭作战中将发挥重要的作用,计算该系统的作战效能具有重要的军事价值和现实意义。建立了计算高炮武器系统对空中目标毁歼概率的数学模型,给出了作战效能评估的数学公式,分别计算了某高炮武器系统用X波段雷达、Ka波段雷达、电视激光方式工作时的作战效能。     

某新型高炮武器系统防护效能评估

随着高新技术广泛应用于军事领域,各类武器系统的造价越来越高,提高武器系统的防护能力是各类武器系统都十分重视的问题.通过对高炮武器系统性能的全面分析,建立了以E=ADC模型为基础,采用模糊理论为基本方法,对高炮武器系统防护效能进行了综合评估,并借助MATLAB软件给出了精确的计算,为地面高炮武器系统的整体防护效能评估提供了一种方法.     

自行高炮武器系统机动生存能力建模评估

首先根据自行高炮武器系统的特点和功能,建立了自行高炮机动生存能力评估指标体系,然后根据自行机动能力的特点,建立了自行高炮武器系统的机动能力评估指标体系,运用层次分析法得出自行高炮的机动能力指数,并对武器系统抗毁伤、抗侦察、抗电磁干扰和防空拦截能力进行了量化,采用指数法建立自行高炮生存能力的综合指数评估模型.最后对某型自行高炮武器系统的生存能力进行了评估分析,验证了该模型的正确性.     

基于DIS证据推理的高炮武器系统效能评估

阐述了D/S证据推理的数学原理,探讨了D/S证据推理方法在高炮武器系统效能评估中的应用,并建立了高炮武器系统效能评估模型,最后结合具体实例进行分析。     

瞄准式干扰对高炮射击效能影响的计算分析

针对瞄准式干扰对某型高炮射击效能的影响,从炮瞄雷达的基本工作原理入手,根据电子干扰行动的基本规律,就自卫瞄准式干扰对某型高炮射击效能的影响进行数学建模与定量计算分析;研究方法及结论对定量计算电子干扰高炮武器系统射击效能的影响具有借鉴意义。     

基于D/S证据推理的高炮武器系统效能评估

阐述了D/S证据推理的数学原理,探讨了D/S证据推理方法在高炮武器系统效能评估中的应用,并建立了高炮武器系统效能评估模型,最后结合具体实例进行分析.     

基于多源先验数据的装备测试性评估方法

针对基于装备多源先验数据融合过程中可能存在数据冲突的问题,提出一种基于多源先验数据的装备测试性评估方法.针对装备设计、生产和制造过程中可能存在的测试性虚拟-实物试验数据、测试性预计信息和专家经验信息等先验数据,将其折合成先验分布参数形式.通过基于兰氏距离和邓熵改进的D-S证据理论来进行数据融合,得到最终测试性评估结果.通过实例分析发现,提出的方法较基于传统Bayes理论和经典D-S证据理论的测试性评估方法而言,其精度更高.     

基于D-S证据理论的航母舰机融合效能评估方法

航空母舰舰机融合是航母本舰与舰载机的深度协同,舰机融合效能能直观地反映航空母舰的整体作战效能,提高舰机融合程度对于提升航空母舰作战能力具有重要意义.通过分析航空母舰舰机融合的特点规律,构建了航空母舰舰机融合效能的评价指标体系,针对存在冲突的多证据指标数据融合问题,应用改进后的D-S证据理论建立了航母舰机融合效能评估模型...     

小高炮火控系统效能评估准则与模型研究

高炮火控系统性能的优劣对整个武器系统的性能有极大的影响。该文把小高炮火控系统作为独立系统,讨论了对其进行效能评估的准则、指标体系和模型     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

模糊理论与D-S理论在指控系统目标识别融合中的应用

多传感器信息融合技术已获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论和方法已成为智能信息处理的一个重要领域,模糊理论与证据理论(D-S)是主要的技术之一.在某试飞指控系统中,为了获得可靠的识别结果需要目标识别的融合问题.系统的从实际出发提出了基于模糊理论与D-S理论的目标识别融合方法.仿真计算结果表明,该模型和方法具有方法简单、运算量小和识别结果可靠等优点,具有一定的理论意义和使用价值.     

基于灰色关联和D-S证据理论的导弹系统安全性评估

针对导弹系统安全性评价的不确定性问题,提出了将灰色关联和D-S证据理论相结合的方法,从人员安全性、设备安全性和环境安全性建立了综合评估指标体系,用灰色关联分析处理了指标之间的关联性。在传统证据合成公式的基础上,考虑证据集非关键因素的权重,给出了修正的证据合成公式。并以打靶选弹为例进行了计算分析,得出了导弹安全性优先级排序,并将改进算法与传统计算方法的结果进行了比较,验证了评价模型的可行性与实用性,为导弹系统的管理工作提供了有益的参考。     

基于模糊逻辑和证据理论的故障诊断方法

针对故障诊断过程中信息损失的问题和D-S证据理论在处理模糊信息时的局限性,在模糊逻辑的基础上,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中,提出了一种基于模糊逻辑和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合综合故障诊断方法。该方法以模糊隶属函数来实现基本可信度分配,充分利用各种传感器的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率,实例验证了该方法的合理性和有效性。     

基于熵理论的网络空间作战指挥系统结构优化研究?

作战指挥系统的优劣程度,通常用系统内信息传递的及时性和准确度两项指标进行衡量,结构熵理论中时效和质量两种度量方式可以有效地对这两项指标进行定量分析。运用这一理论对网络空间作战指挥系统的传统型构建方式和改进型构建方式分别建立了系统有序度模型,结合实例进行评价分析,从而论证两种作战指挥系统结构优劣程度,为网络空间作战指挥体系的构建提供参考。     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

目标识别系统中的一种多传感器数据融合算法

Dempster证据组合规则在D-S证据理论中具有十分重要的作用。但在将Dempster证据组合规则应用于多传感器数据融合时,理论上仍有值得探讨之处。在对Dempster证据组合规则进行分析的基础上,提出了解决目标识别系统中多传感器数据融合的“一次Dempster联合法”,避免了原有算法中需多次采用Dempster证据组合规则来计算的问题,从而减少了计算量。     

证据理论从两维到多维同步融合

D-S证据理论的组合规则是反映两个证据联合作用的法则。为了得到多个证据源的最终目标属性判决,提出了一种推广到多维同步合成计算的D-S组合规则。详细分析了多维同步融合的情况,提出利用多维同步融合的确定性因子来代替D-S组合规则中的不确定性因子进行融合,避免计算大量无实际意义的联合概率乘积项,简化了计算过程,拓展了D-S证据理论的实际应用。并通过仿真验证了推广到多维同步融合的D-S组合规则的正确性和有效性。     

应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别

在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果,说明了D-S证据理论的有效性和先进性。     

D-S证据理论在潜艇威胁判断中的应用

简要介绍了潜艇威胁判断原理和D-S证据推理基本思想。针对潜艇水下收集目标信息的特点,引入了D-S证据推理系统分析了潜艇威胁判断中的两个关键性环节。判断目标发现本艇与否、判断目标可能采取的攻防决策问题,在把不确定推理应用于潜艇威胁判断研究上作了初步尝试。