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171.
传统的以联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为武器目标分配函数容易造成武器过饱和攻击,导致资源浪费。针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并设计了动态变化的武器弹药资源量化描述。在武器目标动态分配过程中,针对时空约束对分配的影响,设计了基于资源损耗最小的武器目标动态分配算法。仿真结果表明:该算法在对时空约束和随机事件的处理时,操作简单、易于编程实现。 相似文献
172.
针对未来空域窗进行瞄准点配置时,需要对目标和射弹的误差进行处理的情况,提出了利用投影对未来空域窗误差进行处理的方法,并基于该方法研究未来空域窗毁伤效能变化规律。同时,依据毁伤概率最大的原则,设计了最优射击时机计算流程。仿真实验结果表明:在一次开火时间范围内,通过该最优流程计算得到的目标毁伤概率最大,由此证明了所提方法的正确性和可行性。 相似文献
173.
雷中原 《军事运筹与系统工程》2016,(2):20-25
有源雷达与无源雷达组网探测可大大提高防空预警体系的信息对抗能力,优化部署是充分挖掘其预警潜能的重要手段.在分析协同抗干扰部署机理的基础上,建立了有源无源雷达协同定位精度模型、多站系统探测空间模型和基于圆径图的协同预警系统覆盖面积计算模型;分别针对全向任务区域和有向任务区域,建立了有源无源雷达协同抗干扰部署优化模型;最后给出仿真实例.仿真结果验证了算法及模型的有效性. 相似文献
174.
175.
176.
态势评估是对战场上战斗力量分配情况的评价过程。针对目前态势评估的局限性和面临的挑战,运用黑板模型和合同网理论研究态势评估问题。对当前态势评估黑板模型的主要工作进行比较,在此基础上引入合同网的思想,提出了基于合同网的态势评估黑板模型,并重点论述了该模型的结构和运行机制。该模型在一定程度上解决了黑板模型的不足,并且能更好地用于分布式信息融合环境。 相似文献
177.
蚁群算法的多目标识别模型 总被引:1,自引:0,他引:1
现代海战中,我面临的威胁目标复杂多样,正确识别敌目标是做出准确的军事决策的前提.基于蚁群算法的并行最优化特点,引入近邻函数,将目标识别问题转化为最优化聚类问题,提出了一种新的多目标识别算法.实验结果表明此方法是有效的,具有一定的军事现实意义. 相似文献
178.
179.
180.
"鹞"式舰载机:你的明天在哪里上榜理由:服役20年损毁过半据美国环球战略网2007年12月27日报道,20年来,印度的30架鹞式垂直/短距起降战机已经损失一半,摘取了印度所有战机损毁率之"桂冠"。专家推测,该机的高损毁率主要由其垂直起降性能所致,这导致鹞式战机的损失率与直升机不相上下。32年来,美国海军陆战队装备的397架也已损失1/3。 相似文献