机载雷达多机编队试飞指挥引导自动化方法研究

针对战斗机雷达目标编队传统的人工指挥引导速度慢、精度差、效率低,现有试飞手段满足不了新一代战斗机机载雷达试飞目标编队大场次多批、多路、多层次指挥、引导和决策需求的问题,介绍了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导的基本全向引导法等方法、主要功能设置和模块体系结构,建立了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导实现模型,并在地面雷达和GPS试飞指挥引导自动化系统研制中得到实现和验证。     

基于多智能体技术的协同信息融合系统研究

为达到充分发掘信息组合潜能的目的,利用多智能体(multi-agent)技术构建了自协同信息融合系统。给出了自协同信息融合系统的体系结构,对该信息融合系统需要进行的协同内容进行了分析,总结了基于多智能体的协同信息融合的主要技术特点。该系统可以起到实现信息共享、统一协调传感器探测行为、提高信息融合系统综合效能的作用。     

基于模糊多目标决策的舰艇导弹优化配置

运用模糊理论和多目标优化理论探索舰艇编队所携带导弹的合理配置。采用灰色系统理论的关联度分析方法,得出各型导弹对理想导弹的关联度,构建进攻能力和防御能力的隶属度函数;通过多目标优化模型的求解,实现各型号导弹的最优配置。使用该优化算法,当舰艇编队面对不同的攻防任务时,能有效地辅助军事指挥员做出最优决策。     

基于分布实时多Agent技术的防空兵群指挥决策研究

探讨了防空兵群指挥决策的重要地位,依据现代高技术条件下防空兵群作战指挥的决策支持需求,研究并设计了防空兵群作战指挥决策支持系统的基本结构,重点研究了系统的人-机交互技术,阐述了Agent的元模型,详细论述了基于Agent的分布实时群体联盟体系,并对Agent的通信语言ACL消息结构进行分析且应用于联盟体系的通信传输,为构建防空兵群作战指挥决策支持系统的人机交互子系统提供技术准备。     

Agent目标判别的神经网络-证据理论法

重点研究了目标识别领域中证据理论与模糊神经网络相结合的多Agent数据融合方法.作为传统Bayes理论的推广,证据理论由于满足更弱的信息来源条件,尤其是在区分不确定与未知方面显示了很大的灵活性,因此备受关注.然而,基本可信度的分配是一个与实际应用密切相关的问题,也是较难操作的一步.本文通过对模糊神经网络的训练来处理证据理论的基本可信度分配问题,经计算机仿真表明这是一种行之有效的方法.     

基于模糊MODM的空袭目标威胁评估

针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊多目标决策(MODM)理论和方法,提出了一种空袭目标威胁评估方法。首先对影响空袭目标威胁程度的因素进行了分析;然后阐述了如何确定影响目标威胁评估的各个指标值;最后依据多目标决策方法,建立了在各指标权重值只有部分已知的情况下,目标威胁评估的数学模型,并通过示例介绍了威胁评估的求解过程。仿真结果表明,该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,提高了防空作战效能。