基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

弹道导弹威胁估计模型构建

简要分析了弹道导弹飞行3个阶段的不同特点及各阶段导弹预警探测手段的侧重点,结合威胁估计的特征构建了弹道导弹威胁估计模型结构框架,运用多阶段贝叶斯网络理论,构造了主动段、自由段和再入段威胁估计模型,并明确了三阶段间的转换时机。采用动态贝叶斯方法对弹道导弹作战全过程进行威胁估计仿真推理,仿真结果能够反映导弹在飞行过程中威胁程度的变化特点,为反导指挥员作出辅助决策提供智力支持。     

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。     

基于改良云模型的舰艇防空威胁评估

为了解决现有威胁评估模型存在不足,快速准确地对来袭空中目标进行威胁排序,提出了一种基于改良云模型的评估方法。针对舰艇防空作战目标特点,选取作战指标进行量化,对不同的定量指标和定性指标,分别采用离差最大化和改良云模型进行处理和赋权,通过Hamming距离计算贴近度,最后进行威胁综合排序。实例验证表明:该方法可以有效避免传统方法中人为确定各威胁指标权重的主观性,同时对定性指标的有效处理提高了评估准确性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条有效途径。     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

基于IFS的区域目标群威胁度评估

在已有的单目标对空威胁评估的基础上,提出了一种针对区域防空的威胁度评估方法。利用直觉模糊集处理模糊信息的优势,可以较好地处理由于传感器探测误差导致的模糊态势,克服在雷达探测过程中出现的误差。在属性权重完全未知的情况下,综合考虑了区域内目标重要性、防空措施以及目标本身抗毁伤能力,推导了权重求取公式。列出了威胁评估值的求取步骤。经过运算,由算例1到t时间后算例2在评估结果上的变化,验证了方法的有效性。     

基于证据理论的助推段弹道导弹目标威胁评估

针对助推段弹道导弹目标威胁评估面临信息不确定的情况,提出了一种基于证据理论的威胁评估方法.首先分析了影响威胁评估的主要因素,选取了威胁评估指标;接着分析了威胁评估面临的不确定性问题,给出了基于证据理论的威胁评估思路;然后提出了基于证据理论的助推段弹道导弹目标威胁评估方法;最后对方法的有效性进行了实例验证.本文的研究对反导部队作战准备和反导预警资源优化调度具有重要意义.