"越南方式"下单兵种对多兵种作战的微分对策模型

单兵种对多兵种作战的最优策略是研究多兵种对多兵种作战最优策略的基础.基于Lanchester方程,探讨了在"越南方式"下,单兵种对多兵种作战的微分对策模型的最优火力分配策略.主要运用微分对策理论对该模型进行了分析和求解.最后结合历史实际,对所得到的结论做出了符合战术意义的揭示.     

粗糙集理论在坦克武器火力分配中的应用

利用粗糙集理论及规划模型相结合的方法处理火力分配问题.将射击方案的效果作为决策属性,依据已有数据或作战经验根据粗糙集约简的概念挖掘射击规则,并取总体效果为规划模型的优化目标,运用定性与定量的方法解决了火力分配问题,较好地克服了一般数学模型存在的缺陷,为实时地解决现代战争中坦克武器火力分配提供了方法.     

论军人收入的按劳分配与按要素分配

文章通过对按要素分配理论渊源的梳理与政策含义的解答,指出按劳分配与按要素分配适用于不同领域,根据军人实际占有的要素,军人收入应当按劳分配,而不应实行按要素分配。     

航空兵编队空战决策模型研究

针对航空兵编队空战决策问题,从单机和编队两个层次上建立了编队威胁评估模型;并在此基础上建立了编队目标分配、攻击排序及火力分配模型;以5对8编队空战为例进行了仿真计算,计算结果表明,该模型能较好的解决多机种编队空战的战术决策问题。     

弹炮结合武器系统火力分配优化问题研究

在确定弹炮结合武器系统对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合防空作战的实际,通过对运用地空导弹射击、运用高炮射击、运用地空导弹和高炮混合射击三种情况的分析,介绍了解决弹炮结合武器系统火力分配优化问题的一般步骤。通过算例,证明了该方法的可行性,为有效解决弹炮结合武器系统火力分配优化问题提供了一种较为科学的方法。     

水面舰艇空中目标火力分配模型研究

根据水面舰艇对空防御的战术需要,系统分析水面舰艇照射器的配置模式,提出了基于改进的分治算法的空中目标火力分配方法,仿真验证结果表明了该方法对提高对空防御软件的可靠性和实时性具有一定的借鉴意义。     

融合容错控制理论的火力分配优化策略

在传统的火力分配问题上进行了模型和方法优化,考虑舰艇在拦截目标时存在失误的实际情况,依据多目标优化原则,采用改进的分布式遗传算法进行初步求解,制定相应的容错控制律,对存在失误的策略进行修正,保证火力打击效果较好的同时保持较高的容错度。最后通过仿真实验,验证了该种方法能够快速地收敛到最优解,并且在进行补偿时能最大程度地降低损失,具有一定的作战应用价值。     

意图驱动的防空武器-目标动态分配方法

武器-目标分配是防空作战指挥决策的重要内容之一,针对此问题大多数的研究都过多考虑己方的态势和有限的目标信息,对敌方目标意图的认知鲜有涉及,结合空中目标作战意图,提出一种意图驱动的防空动态武器-目标分配方法。考虑到敌机的行为对我方决策产生的影响,对采集到的敌机群数据,将专家经验封装为标签,训练融合注意力机制的双向长短期记忆网络（BiLSTM-attention）进行意图识别,根据敌方不同作战飞机的意图,以及敌机的被动属性、我方武器属性、战场环境信息和实时动态信息,提出了意图驱动的武器-目标分配模型（intent-WTA）,使用费用流算法在较短的时间内准确获得最优的武器-目标分配策略,实验仿真结果表明,所提方法可以准确、高效地根据战场局势的动态变化进行武器-目标分配,满足防空作战的实战要求。     

跟踪大量重叠目标的多分配算法

本文叙述用于跟踪大量密集(和重叠)物体的使用多分配的数据互连新技术。从促进该项工作的一个生物医学问题入手,即从一个图像序列跟踪一组纤维细胞(组织)单元来说明该算法。由于它们互相靠近以及难于从质量不好的图像序列精确地分割出图象,这些单元实际上是密集物体(CSO)。该算法介绍了一种新的二叉迭代多分配方法,它利用了带有修正成本的递减尺寸的逐个一对一分配。导出根据当前分配级“深度”和跟踪结果调整的成本函数。用所得到的分配来形成,保持和终止具有修正型概率数据互连(PDA)滤波器的航迹,除互连多个量测到单条航迹之外,它还可以处理多条航迹对单个量测的竞争。给出估计结果并与标准二维一对一分配算法的结果相比较。说明了迭代的多分配产生较好的量测到航迹互连。本文介绍的算法可用于其他一般的跟踪问题,包括密集空中交通警戒和控制。     

用多维数据互联的有效多传感器融合

本文介绍多目标跟踪的用多维数据互联的多传感器融合算法的发展。这项工作是受大规模监视问题的推动,在这种监视问题中,来自具有不同采样间隔(电子扫描阵(ESA)雷达)的异步传感器观察值用于集中式融合。用多维分配的多传感器融合的综合,对于由分配算法处理的S个表,除了“传感器宽度”外,还要使“时间层次”最大化。在有S个传感器的情况下,将来自最近到达的S-1个帧的量测值与已经建立的航迹互联的标准方法可能有零时间层次。对于S维数据互联(S≥3),所介绍的新技术保证最大效率,即对于没有损失融合重叠传感器的每一个传感器,保证最大时间层次(S-1)。使用滑窗(长度为S)技术,在每一个量测帧之后更新估计。对于使用具有多维分配数据互联的多传感器融合,该算法提供多目标跟踪的自动航迹形成、保持和结束的系统方法。对于一个大规模空对地目标跟踪问题,介绍了使用模拟数据的估计结果。