舰艇编队对空中目标的威胁程度判断模型

根据舰艇编队对空防御的要求,综合考虑了目标运动状态和历史战术动作,将目标攻击企图和攻击达成概率纳入目标威胁判断之中,建立了空中运动目标实时威胁程度判断模型,为编队防空作战火力组织提供了基本依据。该模型解决了传统静态威胁判断模型存在的一些问题,模型的仿真结果符合一般战术推理和经验判断,能较好地描述空中目标威胁程度的变化,可以为编队防空指挥自动化决策研究提供一定的参考。     

基于Vague集极值记分函数的装甲分队目标威胁评估

为了快速准确地对装甲分队作战单元面临的目标进行威胁度判断,提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了基于Vague集的极值记分函数评估模型,且构造了适合威胁评估的记分函数。实例分析表明,该模型可有效地完成目标威胁评估与排序,为分队火力优化控制提供重要数据支持。     

关键征候在潜艇威胁判断中的应用

传统的潜艇威胁判断模型中对关键征候的利用不是很充分,主要运用确定型模型,通过传感器获得目标主动信号的变化等实时信息判断潜艇是否被发现。分析研究了关键征候在潜艇对目标攻击企图的估计和对目标是否确认发现潜艇的估计应用,提出了把各种征候引入到模型中,根据征候的有无和征候发生的程度来对目标的威胁等级划分和排序,提高威胁判断的质量。     

一种空中目标的不确定性威胁程度预测模型

目标威胁预测是对空态势和威胁估计的重要内容.针对空中目标飞行控制的基本特点,建立了基于经验公式的空中目标不确定性位置预测模型,进一步推导了不确定性威胁概率预测的模型和实用算法.仿真结果证明了模型的有效性,可用于多类空中目标意图推理及威胁判断.     

一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用

针对利用基本贝叶斯网络进行威胁评估时的不足,提出利用变结构区间概率动态贝叶斯网络(VSIP-DBN)进行威胁评估。对所提出的VSIP-DBN给出了其推理算法。在充分考虑目标的空战态势及空战能力下,建立了威胁评估的VSIP-DBN模型。将观测到的数据利用VSIP-DBN推理算法进行推理,推理结果就是目标的威胁等级。以往的威胁评估需要精确获得目标的模型参数和观测数据,通过仿真对比分析,利用VSIP-DBN建立的威胁评估模型不需要精确给出模型参数,即使出现观测数据的误差,仍能准确评估出目标的威胁程度。     

基于模糊推理的目标对潜发现问题研究

基于模糊推理基本思想,针对潜艇水下收集目标信息的特点,在目标对潜艇威胁信息存在不确定性因素的基础上,建立了判断潜艇被发现与否的指标体系,应用模糊推理方法建立了判断规则,并给出了推导过程和实现方式,在把模糊推理方法应用于潜艇威胁判断模型的研究上做了初步尝试。     

要地防空作战中空中目标威胁度估计的数学模型

为了准确有效地判断敌空中目标的威胁程度,运用层次-效用方法,对要地防空作战中空中目标威胁度建立数学模型。先用层次分析法建立影响因素诸指标的层次结构,然后导出指标因素的效用函数,对其加权和线性变换,得到目标威胁度。该模型使复杂的问题条理化,操作性强,便于计算机辅助决策,为防空指挥员对空情威胁做出正确判断提供了科学依据。     

潜艇对水面舰艇编队威胁判断

水面舰艇编队协同反潜样式对潜艇作战综合决策中的威胁判断提出了新的研究课题.基于编队协同反潜的特点,将编队攻击意图系数、编队攻击时效性系数和编队攻击达成系数引入威胁判断指标,从编队攻击意图、攻击紧迫性和攻击成功可能性三个方面构建潜艇对水面舰艇编队的威胁判断模型体系.该模型体系将威胁判断适用范围拓展至多目标编队领域,使得对...     

编队防空作战模型——目标威判与目标分配

根据编队的结构特点和决策特性,本文首先讨论了编队目标威胁判断的指标及其计算,进而建立了编队目标威胁度计算模型。接着,本文讨论了编队的目标分配问题,建立了两层的目标分配模型,它既考虑编队的整体利益,又顾及每舰具体情况,通过指挥员实现编队目标的满意分配。     

编队防空作战模型——目标威判与目标分配

根据编队的结构特点和决策特性,本文首先讨论了编队目标威胁判断的指标及其计算,进而建立了编队目标威胁度计算模型。接着,本文讨论了编队的目标分配问题,建立了两层的目标分配模型,它既考虑编队的整体利益,又顾及每舰具体情况,通过指挥员实现编队目标的满意分配。     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

灰色逼近理想解排序法在目标威胁评估中的应用

针对空袭目标的威胁判断问题,分析了空袭目标威胁评判的准则;据此给出了影响目标威胁的主要因素.并给出了主要因素的隶属函数.在此基础上,结合灰色关联度和逼近理想解排序法,用灰色关联度替代逼近理想解排序法中传统的距离,给出了灰色逼近理想解排序法模型;最后,将模型运用于空袭目标威胁排序中,以实例证实此方法的科学性与可行性.     

航母编队反潜目标识别和威胁评估仿真

采用贝叶斯网络模型对目标识别、威胁评估是一种有效的定量分析方法。这里首次将贝叶斯网络模型运用到航母编队作战决策中识别水下目标和评估威胁等级。结合部队实际情况分别构建目标识别和威胁评估贝叶斯网络模型;基于部队实践数据、院校专家和查阅资料构建符合实际情况的条件概率表;最后通过仿真实验对水下目标进行识别和评估威胁等级,对比部队相关数据验证了贝叶斯网络对航母编队目标识别和威胁评估的有效性,能够为航母编队指挥员反潜作战提供一定的辅助决策。     

基于模糊理论的空袭目标威胁判断模型

对空袭目标威胁度进行合理排序是提高防空效能的重要因素。分析了影响空袭目标威胁度的各种因素,利用模糊综合评判的思想,建立了一种进行目标威胁判断的模型,并根据具体情况给出了排序的合理方法。通过实例,给出了具体的计算过程,并将此方法得出的结果与文献中的方法得出的结果进行了比较,充分说明了模型的可行性。     

基于模糊推理的目标攻潜武器判断

介绍了模糊推理理论基本思想,分析了判断目标攻潜武器的战术依据.针对潜艇水下收集目标信息的特点,应用模糊推理理论建立了目标攻潜武器类型的判断规则,并给出推导过程和实现方式,在把模糊推理理论应用于潜艇威胁判断模型的研究上做了初步尝试.     

空中来袭目标威胁判断的可变模糊评价法

目标威胁判断是根据来袭目标相关因素,判断对被打击目标的相对威胁程度。不同的威胁判断方法和准则会产生不同的判断结果。传统的威胁判断方法多局限于“点”的形式,表达意义不全面。利用可变模糊及理论中的可变模糊评价方法,针对水面舰艇空中来袭目标威胁问题,提出目标威胁判断的可变模糊评价方法,并以示例说明此方法的有效性。     

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。     

城市防空作战中空中目标威胁度估计模型

定性和定量结合,运用层次—效用方法建立城市防空作战中空中目标威胁度估计模型,先用层次分析的方法建立影响目标威胁度的诸指标因素的层次结构模型,然后导出指标因素的效用函数,最后计算出目标威胁度,使复杂的问题条理化,为防空作战指挥员对空情威胁作出正确判断提供科学依据,从而指导我防空部队的作战训练。     

战术分析的目标威胁判断

威胁判断是进行有效攻击和有效防御的重要前提。针对目前威胁判断算法主观因素过强、没有考虑因素间的相互关系等问题,提出了基于战术分析的目标威胁判断算法。首先根据敌我识别和攻击意图对目标进行威胁等级划分,之后由目标的可攻性和目标的毁伤能力确定目标的攻击效能,根据目标的攻击效能对一级威胁等级进行威胁排序。该算法充分考虑了各个因素之间的相互关系,符合战术推理和战场实际情况。仿真表明,该算法能得到有效、合理的威胁判断结果,能满足对空中目标的威胁估计。     

空袭目标威胁判断及作战使用

综合考虑影响目标威胁度的各种因素,利用模糊综合评判的思想,通过集值统计法确定各因素权重、指标连环法进行指标量化,建立了一种目标威胁判断的模型,并根据实际作战的要求,提出了使用此模型的方法和原则。利用该模型进行的实例计算结果与文献[2]提出的层次分析法计算结果进行了比较,说明了模型的可行性。