美军航母战斗群空袭火力及其效能分析

以美军航母战斗大队标准编成为例,简要分析了美军航母战斗群的空袭火力构成。进而分析了影响航母战斗群空袭火力效能的主要因素,分别建立了机载对地攻击弹药和巡航导弹对地面目标的毁伤能力的模型。然后以此为基础,从空袭兵器的突防概率、对目标的发现概率、对各类目标的毁伤概率和空袭某一目标所需的兵力四个方面,对航母战斗群空袭火力体系的作战效能进行了深入研究,并建立相应的数学模型。最后根据在历次战争中得到的经验数据,对美军航母战斗群空袭火力效能进行了计算,并分析了计算结果,为科学判断敌情提供了依据。     

美军航母战斗群空袭火力对地攻击效能分析

以美军航母战斗大队标准编成为例,简要分析了美军航母战斗群的空袭火力构成。进而分别建立了机载普通对地攻击弹药和巡航导弹、空地导弹对地面目标的毁伤能力的模型。然后以此为基础,从空袭兵器的突防概率、对目标的发现概率、对各类目标的毁伤概率和空袭某一目标所需的兵力4个方面,对航母战斗群空袭火力体系的对地攻击效能进行了深入研究,并建立相应的数学模型。最后根据在历次战争中得到的经验数据,对美军航母战斗群空袭火力对地攻击效能进行了计算,并分析了计算结果,为科学判断敌情提供了依据。     

通信对抗中航母战斗群空中防御能力评估

以战术数据链为核心的通信系统是航母战斗群的作战指挥控制中枢,是航母战斗群快速反应能力及攻防协调发挥作战威力的基础和保证条件.在不同通信对抗条件下,航母战斗群的态势感知能力和协同作战能力都将发生很大变化,进而对其空中防御能力产生显著影响.考虑到态势感知能力及协同作战能力对空中防御能力的影响,从先敌发现概率、导弹杀伤概率以及毁伤概率3个方面研究了航母战斗群的空中防御能力,建立了相应的评估模型,并对模型进行仿真及结果分析.     

网络中心联合潜艇与远程导弹突袭航母战法*

运用潜艇和远程导弹联合作战形成的信息与火力联合打击优势来开发突袭航母战斗群的战法是联合作战研究中尚未解决的关键问题之一,根据信息作战、网络中心战和海上游击战原理,分别利用潜艇获取目标位置信息优势和远程导弹对目标打击火力优势,通过海上游击战战法,运用在以卫星为平台的网络中心环境中形成的信息与火力联合打击能力,实施对航母战斗群的突袭,对一个典型实例的初步试验及分析结果表明:与潜艇侦察目标能力有关的正确发现目标概率和评估远程导弹打击目标效果概率以及与远程导弹打击能力有关的命中目标概率对信息与火力联合打击能力的影响分别为20.79%、22.57%和20.20%%,是成功突袭航母战斗群的最重要的因素,而网络中心联合潜艇与远程导弹突袭航母则是充分发挥潜艇和远程导弹综合优势的科学战法。     

基于毁伤积累的武装直升机对地火力分配

针对武装直升机两种对地武器的特点,提出有毁伤积累的对地攻击毁伤概率,研究可以表示广泛目标类型的指数型毁伤积累模型。结合目标价值,建立编队对地面目标群火力攻击的毁伤价值模型。使用分支定界算法,解算出武装直升机编队对地面目标群的最大毁伤价值以及火力分配方式,制定挂载方案。通过应用实例,证实了方法的有效性,并对两种武器适合攻击的目标进行分析,可为指挥员进行任务评估以及合理使用弹药提供参考。     

MEFP智能雷攻击坦克毁伤效能分析

以智能雷为研究对象,在建立智能雷扫描运动模型和命中毁伤模型的基础上,分析了MEFP智能雷攻击坦克的毁伤效能.通过建立攻击过程的蒙特卡洛模型,编制了智能雷攻击坦克目标的计算机仿真软件,计算了MEFP智能雷发射不同数目的EFP对坦克目标的毁伤概率.结果表明:MEFP智能雷攻击坦克目标的毁伤效能较高,可应用于对付大规模坦克装甲车辆的进攻和武装直升飞机的攻击.     

压制火炮对暴露有生力量毁伤效能评估方法

为了研究压制火炮对暴露有生力量毁伤效能评估问题,提出了一种基于射击条件下毁伤幅员的压制火炮火力毁伤概率计算的方法。以平均相对毁伤面积为毁伤概率指标,采用蒙特卡洛方法,以目标区域中心为瞄准点,以随机方式确定弹着点在目标区域中的坐标。利用破片威力场研究成果,对射击条件下的毁伤幅员进行了计算,从而实现了压制火炮对暴露有生力量毁伤效能评估。     

"网络中心战"中的美国海军C4ISR系统效能评估

随着美国海军"网络中心战"从设想开始走向现实,对其C4ISR系统的效能进行评估并分析其对作战效能的影响,具有重要的理论和现实意义.通过分析影响C4ISR系统效能的相关因素,利用图论、信息论和复杂性理论的原理,建立了C4ISR系统效能评估方法,研究了信息、网络、作战流程等因素对作战效能的影响,并建立了数学模型;以美军航母战斗群空袭作战为例,比较了"平台中心战"和"网络中心战"两种作战方式中C4ISR系统的效能.     

基于最小资源损耗的火力分配研究

火力目标分配采用联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为目标函数容易造成火力资源过饱和攻击,导致火力资源浪费,针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,根据来袭目标威胁度和火力资源消耗情况对各目标毁伤概率进行设置,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并通过算法改进,采用粒子群禁忌混合搜索算法对模型进行求解,仿真结果表明,粒子群禁忌混合搜索算法求解精度高、稳定性好。     

一种确定火力单元配弹数界的方法

通过分析当空袭目标持续进攻时,防空导弹武器系统的一个火力单元配弹数对其射击效能的三方面的影响,得出火力单元的配弹数是影响其射击效能持续发挥的关键因素;以射击效能为基准,从概率的角度,以空袭目标突防时的配弹数为界限,给出了一种火力单元配弹数界的确定方法.     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

基于BP神经化贝叶斯网络的空袭目标毁伤效果评估

针对空袭目标毁伤因素的复杂多样性,以及贝叶斯网络在评估时对先验知识获取和对网络节点限制方面存在的不足,提出一种BP神经化贝叶斯网络的评估方法,解决空袭目标的毁伤问题。分析了空袭目标毁伤的影响因素,并进行了知识表示;分析了贝叶斯网络结构处理多个父节点问题时存在的几个缺陷,建立了空袭目标毁伤评估的BP神经化网络结构,给出了"BP神经化模块"的决策方法。通过实例分析,结合Netica仿真,验证了该评估方法的准确性,操作简单、有效性好。     

基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化

对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及优化模型.在考虑兵力分配模型特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明,该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题.     

一种新的避免航迹合并的比例联合概率关联算法

通过对传统的联合概率数据关联算法(JPDA)在平行临近及小角度交叉目标的关联跟踪中引起的航迹合并问题的分析,提出了一种基于最大交互概率的改进比例联合概率数据关联算法.该算法找出距离两逼近目标的交互概率中心最近的有效观测,引入一比例因子对该观测与所有目标的关联概率进行修正,将逼近目标“拉开”,从而抑制了航迹的合并.仿真结...     

基于粗糙集的空袭目标威胁评估排序

通过对影响空袭目标威胁排序因素的分析,针对定性与定量因素并存的情况,提出利用粗糙集理论进行威胁排序的方法.将已有决策表转化为成对比较表,利用优势属性集来推理决策规则,从而确定各目标的排序.案例表明此方法有效地解决了空袭目标威胁排序中的如何处理不确定信息的问题,大大提高了决策的准确性和客观性.     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

弹炮结合防空武器系统毁伤概率分析与仿真

针对弹炮结合防空武器系统毁伤概率是决定系统效能的关键问题,分析了决定系统精度和毁伤概率的主要因素及其相互关系.以单枚导弹对目标的毁伤概率和高炮一次点射对目标的毁伤概率为目的,建立了弹炮结合系统毁伤概率分析模型.通过计算机仿真得出了一定航路条件下对典型目标射击,高炮一个2S长的36发点射的平均毁伤概率为40%,单枚导弹的平均毁伤概率为63%.在2枚导弹和2个点射的情况下,系统总的毁伤概率可达97.8%.     

复杂对抗条件下反辐射无人机作战效能分析

在研究反辐射无人机对地攻击的各重要环节的基础上,建立了反辐射无人机作战效能评估模型,分析了火力对抗对反辐射无人机突防概率的影响,详细阐述了电子对抗的方式及作用原理,对实施电子对抗对反辐射无人机命中毁伤概率的影响进行了定量评估,得出了反辐射无人机的作战效能与火力和电子对抗的关系。算例分析表明,火力和电子对抗是降低反辐射无人机作战效能的重要因素,二者联合作用可使其作战效能迅速下降。