基于多属性目标决策的威胁评估排序模型

针对当前海战中对舰艇编队构成威胁的空中目标的特点,运用目标多属性理论探索对空中目标的威胁排序问题.提出了一种对空中目标进行威胁评估和排序的方法,并通过示例介绍了威胁评估和排序的求解过程.该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,提高了舰艇编队防空作战能力.     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于毁伤概率的未来空域窗最优射击时机

针对未来空域窗进行瞄准点配置时,需要对目标和射弹的误差进行处理的情况,提出了利用投影对未来空域窗误差进行处理的方法,并基于该方法研究未来空域窗毁伤效能变化规律。同时,依据毁伤概率最大的原则,设计了最优射击时机计算流程。仿真实验结果表明:在一次开火时间范围内,通过该最优流程计算得到的目标毁伤概率最大,由此证明了所提方法的正确性和可行性。     

防空系统中空中目标威胁评估方法研究

针对当前对空中目标威胁评估研究的不足,提出了一种防空系统中评估目标威胁度的新方法,其思想在于将空中目标的威胁因子分为定量指标和定性指标,其中定量指标包括目标速度、目标高度等可以直接获取的指标,该部分指标通过隶属函数直接得到威胁值;定性指标包括目标类型、目标意图等不能直接获取的指标,通过贝叶斯网络进行推理以得到静态威胁值。最后通过AHP 方法对各个指标威胁值进行加权得到总威胁值。该方法的特点在于定性分析与定量分析的结合,通过仿真算例验证了该方法的有效性与可行性。     

一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法?

针对当前武器优化分配算法缺少通用性,难以兼顾效率和时间的问题,提出了一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法。该算法首先提取各舰载武器能够攻击的目标集合,然后对各武器的目标集合逐一进行时间分配,并计算对目标的毁伤概率,最终完成所有武器的分配。计算表明,该算法具有很好的通用性和实时性,可适用于较大规模舰载防空硬武器的火力优化分配问题。     

基于区间直觉模糊集的目标优先级求解方法

针对复杂防空作战环境下多目标优先级难以准确评估的问题,提出了基于区间直觉模糊集理论的目标优先级求解算法。首先系统分析了影响目标优先级的因素以及各影响因素与目标优先级之间的非线性关系。其次,对区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了改进,考虑了犹豫度信息对决策结果的影响,并且提出了基于得分函数和精确函数的目标优先级求解算法。最后通过仿真算例验证了算法的有效性。     

均匀分布法对集群目标射击效率计算积分表达式

为简化炸点均匀分布条件下对集群目标射击效率计算的表达式,采用"化四个象限积分为一个象限积分"的方法,导出射击幅员在正面和纵深上覆盖集群目标比值数学期望的积分表达式,在此基础上讨论对单个目标毁伤概率计算公式和对集群目标毁伤百分比计算的近似公式,导出射击幅员在正面和纵深上覆盖集群目标比值二阶矩的积分表达式,给出了对集群目标射击效率的算例。结论改进了对集群目标射击效率计算的方法。     

基于目标威胁度的相控阵雷达自适应调度方法

对时间资源的合理安排是相控阵雷达发挥自身优势的关键。将目标威胁度引入调度算法中,与工作方式和任务截止期共同进行综合优先级规划。通过构建目标威胁度的量化模型,使雷达在调度跟踪任务时依目标威胁度大小分配时间。提出了修正价值率和执行威胁率的概念,完善了性能评估指标。通过仿真,全面评价了新算法性能,验证了引入目标威胁度的合理性。结果表明,新算法可以有效提升相控阵雷达对高威胁度目标的处理能力。     

基于DBN-TOPSIS法的空中目标融合威胁评估

针对已有空中目标威胁评估方法主观性强、稳定性弱、评估过程不连续的问题,综合考虑目标运动特性与目标属性,提出了一种基于动态贝叶斯(dynamic bayesian network, DBN)和逼近理想解法(TOPSIS)的融合威胁评估方法DBN-TOPSIS。通过分析来袭目标特征指标间的依赖关系,建立空中目标威胁评估指标体系。采用模糊理论处理连续型特征指标,统一指标形态,利用DBN进行动态威胁度等级概率推理。构造模糊DBN推理结果与TOPSIS评估矩阵之间的映射关系,采用TOPSIS法将威胁评估概率一维向量转换为确定数值,进行空中多目标威胁度准确排序。实验结果表明,融合威胁评估方法具有较好的合理性和稳定性。