电子防空作战中雷达对抗目标威胁分析与评估

针对电子防空作战雷达对抗力量在指挥与运用中面临的目标威胁评定问题,首先从技术、战术、动态和静态等方面全面分析了雷达对抗目标的威胁因素,其次,运用可拓学的多目标优化理论和运筹学中的理想决策法的原理和方法,提出了一种新的基于物元矩阵的理想决策模型,最后,实例验证表明该模型可行、有效,便于计算机辅助决策,为雷达对抗目标威胁评估提供一种新途径,可为指挥员对空情威胁做出正确判断提供支持。     

基于元学习的作战行动效能评估标准数据生成方法研究

部队作战行动效能评估难度大的主要原因是缺乏科学可靠的评估标准数据。为了选择适当的算法生成评估标准数据,建立了基于元学习的评估标准数据生成方法总体框架,并提出集成近似排序树方法来建立作战行动数据集元特征与算法性能排序的映射关系形成元知识,从而辅助指挥决策人员选择适当的算法生成评估标准数据。     

鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用

针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。     

一种基于毁伤数据的弹目匹配方法

对传统的弹目匹配仍在定性分析,未有效利用毁伤数据的情况,提出一种基于毁伤数据的弹目匹配方法。将目标信息输入研究者总结的相应经验公式或用毁伤数据所训练的catboost回归模型,得出要使目标达到毁伤程度所需的各毁伤元强度,再综合弹种威力场数据计算出各弹种的分数,选出弹种。以铁路桥目标为例,说明各弹种对目标的匹配度分数与弹种设计目的的一致性。     

基于模糊物元分析法的坦克作战效能评估

鉴于坦克作战效能评估中客观存在的不确定性和模糊性,提出了基于改进模糊物元分析方法的坦克作战效能评估模型。该模型在构建坦克作战效能评估指标体系基础上,将层次分析法和熵权法计算出的权重有机组合实现综合赋权,并据此建立坦克作战效能的模糊物元分析评估模型。实例分析表明,所提出的模型便于理解,易于实现,兼顾了主客观因素的影响,评估结果总体反映了坦克作战效能的真实水平,也为其他装甲武器作战效能的科学评估提供新思路。     

基于“综合赋权”模糊物元模型的机场运行安全评价

为了保证机场运行安全,防止事故的发生,依据模糊物元分析理论,结合机场运行安全评价指标体系,构建了基于综合赋权的机场系统模糊物元安全评价模型。在该模型中,通过层次分析法和熵值法主客观综合所确定的权重,为指标体系进行线性加权,实现综合赋权,从而将计算得到的综合权重用于模糊物元建模与评价。实例分析结果表明,该模型步骤简单,过程科学合理,并兼顾了主客观因素的影响,评价结果总体反映了机场的真实安全水平,也为机场安全的科学评价提供了新思路。     

改进IAHP-CIM模型的雷达组网探测能力评估方法

针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。     

直觉模糊物元及其在权重信息未知多属性群决策中的应用

针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。     

分布式异构集群中节点优先级调优算法

节点优先级常用于评价异构集群中节点的性能,因此节点优先级评价指标权重的选择非常重要。采用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)建立了节点优先级评价指标体系,计算得到各指标的初始权重,并使用BP神经网络对初始权重进行优化。训练时,BP网络输入为集群运行中采集的节点实时资源数据,输出为节点的优先级。分析网络训练完成后得到的权重矩阵可以获得各优先级评价指标的优化权重。实验表明,基于AHP和BP的节点优先级评价模型可以更加准确地分析节点性能。相比于Spark默认算法和权重未优化的对照算法,使用调优后的节点优先级可以有效提高集群性能。运行不同工作量的相同负载时,集群平均性能分别提高了16.64%和9.76%;处理相同工作量的不同负载时,集群的平均性能分别提高了12.49%和6.54%。     

波浪作用下水下航行体出水成功概率预报

为了实现实测波浪作用下水下航行体出水成功概率预报,为潜艇作战提供一种水下发射的快速预报方法,基于边界元方法建立了水下航行体出水姿态计算模型,对不同波浪条件下水下航行体出水姿态参数进行了计算。同时,将不同波浪条件下的出水姿态参数进行集成,形成了规则波浪数据库。以渤海湾某时间段的实测海况作为发射环境,建立符合瑞利分布的波高概率分布模型,将尾部触水俯仰角作为判定条件,对实测波浪下水下航行体出水成功概率进行预报。计算结果表明,在考虑最恶劣工况下,相对于静水条件下的出水俯仰角偏差随着波高的增加而减小;相同波高下,受到出水相位的影响,出水俯仰角偏差呈余弦变化规律。该预报方法对于潜艇作战判定发射时机具有一定参考价值,为水下发射的成功概率预报提供参考。