编队对地攻击网络化制导决策方法

以编队对地攻击为背景,对网络瞄准下武器网络化制导决策方法展开了研究。首先给出了制导通路的概念并分析了网络瞄准(Networked Targeting,NT)下网络化制导过程的特点;然后设计了构建制导通路的算法,从制导误差的影响因素出发,分析了影响制导通路性能的因素,并根据制导通路中各编队的对地攻击能力与制导时长建立了通路优选模型;最后从任务机组指挥员的角度设计了网络化制导的动态执行过程,并对算法和模型进行了仿真验证。     

热带山岳丛林地作战财务保障探讨

信息化条件下热带山岳丛林地作战是未来我军可能面临的边境反击作战样式之一,其对财务保障有着特殊的要求。针对其作战发起突然,保障准备时间短的特点,应充分做好财务应急保障准备;针对其作战行动力量多元、隶属关系复杂的特点,应不断完善财务应急保障体系;针对其财务保障标准制度不健全、经费监督管理不够有力的特点,应着力健全财务法规和标准制度;针对其财务人员素质欠缺、应急保障装备不足的现实,应大力夯实财务应急保障基础。     

贝叶斯网络的编队对地攻击作战效能评估

针对影响编队作战效能的不确定性因素,提出基于灰色模糊贝叶斯网络的作战效能评估模型.该模型首先将不确定性因素分为灰色模糊域和概率域两大类,然后在灰色模糊域使用灰色模糊综合评判对不确定性因素进行评判,并运用可能性概率转换理论将评判结果转换为概率域知识,最后在概率知识域使用贝叶斯网络推理算法得到作战效能评估指标值.实例计算表明,该方法能够较好地量化处理不确定性知识,具有一定的实用性.     

航空兵火力突击兵力需求分析与建模

针对当前兵力需求以概率分析法为主,获得兵力需求量不完全符合体系对抗条件下作战情况的问题.从系统角度出发,以获得航空兵火力突击的兵力需求量为目标,根据三道防线的简化假设,建立了计算兵力需求量的非线性规划模型.利用马尔科夫过程理论以及概率分析法确定模型中的参数,建立体系对抗下的火力突击兵力需求模型,并给出模型的求解流程,为...     

有耗媒质中目标体散射特性的TSNU-PSTD模拟

结合PML边界条件的傅立叶时域伪谱(PSTD)算法已被广泛用于模拟电磁波传播和目标散射,但传统的PSTD方法在每个坐标方向上需要均匀分布的空间坐标网格点,因而不能够很好地模拟曲面目标和与网格空间尺寸不一致的目标,基于变空间非均匀网格的PSTD(TSNU-PSTD)方法可以很好地克服这些不足。将CFS-PML边界条件应用在PSTD算法中,并将其与TSNU-PSTD方法相结合模拟了大范围有耗媒质中介质体目标的电磁散射,部分计算结果与FDTD计算结果进行了比较。仿真结果表明,TSNU-PSTD算法只需平均每波长分成3个网格就可以得到令人满意的计算结果,可高效地分析大范围有耗媒质中曲面形状目标体的散射特性。     

一种近地面工作时域天线特性分析

由于无载频探地雷达是一种近地面时域毫微秒脉冲探测系统,受半无限大有耗媒质界面的限制,所以对近地面时域天线的辐射特性的分析与计算极为困难。研制了一种贴片电阻加载的振子天线,用FDTD方法对其进行的分析和实际应用结果表明天线具有良好的波形保真度、良好的辐射特性和屏蔽效果,可以广泛地应用于探地雷达和其它超宽带系统。     

低空接敌战术对机载雷达探测能力影响分析

针对低空接敌战术中机载雷达探测能力的影响问题进行了研究.从装备原理上对其战术机理进行了定性分析;给出了各类分析因素的数学描述,分别建立了雷达发现概率模型、综合信噪比模型、动态RCS模型,以及地杂波强度模型;之后给出了描述分析过程的具体流程.采用两种不同条件下的算例进行验证,结果证明了低空接敌战术对降低机载雷达探测能力具有重要影响以及实战意义.     

双基地两坐标雷达空间目标定位算法

本文提出了双基地雷达单独使用发射／接收站（Ｔ／Ｒ站）的目标斜距和方位角信息或接收站（Ｒ站）的目标距离和方位角信息分别对空中目标的二维定位算法，并给出了定位精度的分析方法。最后，通过计算机仿真讨论了算法的定位性能。     

高原高寒地区战场机动地方支前力量动员问题浅探

高原高寒地区实施战场机动,是消弭边境军事威胁,凝聚反击作战力量的前提条件,直接关系到战争的进程和结局,甚至影响战略全局。在高原高寒地区地形复杂、气候恶劣、交通条件差且处于敌监视和打击威胁的情况下,部队机动和兵力部署面临更加严峻而复杂的局面。实践证明,坚持人民战争思想,动员并发挥地方支前力量的作用,是部队顺利实施机动的重要保证。在未来应急作战中,做好高原高寒地区战场机动地方支前力量动员,除了扎实做好平时动员准备外,还应在战时动员的科学控制上下工夫,确保动员效益。扎实做好动员准备。坚持“平战结合、军民结合、寓兵…     

基于博弈理论的认知星地网络抗干扰信道选择方法

针对认知星地网络频谱稀缺、易受干扰的特点,研究了认知星地网络中的抗干扰信道选择问题。首先考虑到地面认知用户受到多方面干扰,根据用户和干扰之间的主从关系将其构造为Stackelberg博弈。同时针对用户间互扰呈现局部影响的特性,又将用户间关系构造为图博弈,并从理论上证明上述博弈均衡的存在性。然后为了获得抗干扰信道选择问题的均衡解,提出一种基于局部信息交互的分层学习算法,在该算法中,认知用户不仅考虑自身吞吐量,还考虑邻居用户的吞吐量,通过局部最优实现全局最优。经过仿真分析,从实验层面验证了所提算法的收敛性和有效性。