一种连续修正速度方向的导引方法

考虑制导炮弹由身管武器发射,其飞行控制能力和导引信息量有限,基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想,提出了一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置,得到落点与目标的偏差,并提出了两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间,通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立了加速度修正公式,以减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明：该导引方法简单可行,精度高,对控制能力要求较低,且具备较好的制导效果和毁伤效果,为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

基于ADC方法的复杂武器系统效能评估方法

ADC方法是武器装备效能评估的重要方法之一。传统ADC方法一般将武器系统各个分系统简化为串联系统计算。针对复杂武器系统中各个分系统组成繁多、串并联关系复杂、对作战影响程度不一等特点,对ADC方法进行了优化,使得ADC方法可以针对多并联系统更客观地评估。通过某型武器装备的实际验证,改进后的ADC方法合理可行,可以对复杂武器系统拥有更客观和更全面地评价,可作为其他复杂武器系统效能评估方法的参考。     

基于改进空战威胁评估模型的权重计算方法比较

针对多无人机(UAV)任务网协同空战态势威胁评估问题,在现有基本模型基础上增加考虑气象环境对威胁评估要素的影响和无人机的自主可靠性系数两个实际因素,提出一种改进的超视距空战威胁评估模型;同时,应用串联电阻分压法、改进AHP法和熵权法分别计算融合模型中各威胁指标的权重系数;进而,在考虑己方战机对敌方战机综合威胁与优势的基础上,介绍了战机协同空战目标分配的基本方案。最后,应用上述3种权重计算方法进行空战威胁仿真计算,计算结果表明改进空战威胁评估模型可有效改善空战决策性能。     

基于Epsilon-Nash策略的动态武器-目标分配方法

在大型任务规划软件的作战单元任务分配中,搜索零和博弈问题的纳什均衡点是求解任务分配的一种有效的方法。然而,纳什均衡点在决策中并不一定总是存在且唯一,这造成了纳什均衡策略在实际使用时具有较大的局限。通过采用Epsilon-Nash策略克服这种局限,并将其应用于自主空战任务规划系统中,通过仿真实验,证实Epsilon-Nash策略具有近似于纳什策略的效果。     

指控系统信息服务质量评价研究

为了有效评价指控系统信息服务质量情况,在深入分析指控系统信息服务特征及用户服务要求的基础上,研究了评价指标的析取原则,从主观和客观两个方面提出了指控系统信息服务质量评价的指标体系,对各维度及评价指标的含义、测量方法进行了详细讨论,并给出了定性评价、定量评价和半定量评价3种指标评价方法和加权综合评价方法。     

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。     

集成系统测试性方案与分配一体化

在装备测试性工程中,总体方案设计与测试任务和指标分解十分重要,但在实践中,一些装备顶层设计不到位,总承制方缺乏有效地监控和管理,导致分承制方的设计各自为政,后续集成设计难以开展;指标分配未能结合总体方案,出现分配指标过高达不到或指标过低没有约束力等尴尬局面。文章针对上述问题,提出了测试性方案与分配一体化设计架构,认为:测试性分配需综合考虑系统集成性以及下级单元的技术特点和能力,予以"视情分配";对一些故障的测试可由总承制方考虑,包括对系统集成故障以及组成单元中难以自测的故障;当测试性方案把这些测试任务明确下来,分配时就只需考虑剩余故障的测试。文章最后给出了考虑系统级测试性方案的测试性分配方法,并用案例检验了方法有效性。     

目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型,在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况;其次,从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略;最后,通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法,能够更好地发挥剩余节点的作战效能。     

基于概念建模的情报分析方法

通过对作战对手战术战法类情报进行概念建模,为此类情报分析工作提供新的思路。这种基于概念建模的情报分析方法,可为情报人员限定信息搜寻范围,明确搜寻重点,减少工作量,将碎片化的原始情报信息较为快捷地转化为可高效应用的情报资源,服务于作战仿真、技术研究、试验训练等军事领域。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰,提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容,并以干扰度最低为目标函数,使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数,作为粒子群位置和速度参数进行初始化,将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素,利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。