能力型防空群指控系统概念模型及效能评估

为提高能力型防空群整体作战能力,应用系统论方法分析了能力型防空群指控系统的构成要素及运行模式,提出了指控系统信息结构力的概念,建立了能力型防空群指控系统概念模型。在此基础上,提出了能力型防空群指控系统效能评估指标体系,运用网络复杂性理论、图论、集合论及信息论方法建立了能力型防空群指控系统的物理性能及信息结构力计算模型,给出了指控系统效能综合评估函数,可为防空指控系统构建提供参考。     

联合作战能力需求分析方法研究

联合作战能力需求分析是进行战略规划、作战筹划、武器装备发展等问题研究的前提和基础。通过分析国内外作战能力需求分析的理论和方法,针对相关各问题域展开研究,提出了“面向威胁、基于能力”的联合作战能力需求分析方法,并对其研究思路、分析框架进行了探讨。该方法按照“目标一任务一构想一能力”的顺序自顶向下分析联合作战能力需求,用“价值中心法”分析“目标、任务、能力”之间的映射关系,用探索性仿真方法分析不同构想情况下的能力需求,可为作战筹划提供分析方法和决策支持。     

作战需求分析方法研究

作战需求分析方法研究是指总结现有作战需求分析方法,研究适应现代战争要求的新的作战需求分析方法.通过分析国内外作战需求分析的理论和方法,并针对作战需求分析的各问题域展开研究,提出了"面向威胁、基于能力"的作战需求分析方法,并对其研究思路、基本方法和研究内容进行了探讨.该方法按照"目的-任务-构想-能力"的顺序进行分析,用"价值中心法"分析目标、任务与能力之间的映射关系,用探索性仿真方法分析不同构想情况下的能力需求,可以为战略规划、作战运筹、武器装备发展等提供方法和决策支持.     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

防空导弹武器系统射击次数的建模方法*

为评估防空导弹武器系统射击效能,在一定假设条件下,通过对防空导弹武器系统射击过程的分析,对单目标通道建立了射击次数模型.该模型考虑了目标的航路捷径和飞行高度.单目标通道射击次数模型经适当变换可求出第一个目标通道的射击次数,并根据一个射击循环中可用目标通道数受遭遇时间的限制,分三种情况对多目标通道防空导弹武器系统建立了射击次数模型.最后举例进行了仿真计算,得到了不同T值下的射击次数和遭遇点.计算结果符合实际,表明该模型具有较好的适用性.     

火力对抗条件下反坦克导弹目标分配优化

以对抗条件下反坦克导弹作战过程为依据,建立了火力对抗条件下反坦克导弹目标分配的优化模型,并提出了坦克火力分配优化模型,研究利用改进的遗传算法来设计求解,在VC++下对实例进行求解,所得结论合理,本研究对反坦克导弹分队火力分配决策具有一定的参考作用和现实意义.     

基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估

为提高空袭目标威胁评估的准确性,在分析目标威胁评估特点的基础上,提出了一种基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估方法.该方法以黎曼几何为理论依据,通过构造一种新的保角变换,并利用该保角变换对核函数进行修正,可提高支持向量机用于空袭目标威胁评估的精度.通过实例仿真与标准支持向量机方法进行比较,说明了该方法的有效性和优越性.     

城市战场目标分群的组合聚类方法

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.     

论省军区应对多种安全威胁战场管理

搞好战场管理,是巩固和提高省军区应对多种安全威胁能力的重要内容。信息化条件下,应对多种安全威胁军事行动的战场管理,必须针对其参战力量多元、指挥与保障关系复杂、军地协调内容多、管控范围广、难度大等特点,结合任务需要,围绕战场管理的中心任务,制定切实可行的战场管理措施,为省军区应对多种安全威胁提供有力保障。     

基于子孔径图像的低频SAR多通道均衡方法

利用多通道SAR系统进行运动目标指示时,通道间的幅相失配严重影响了运动目标检测以及参数估计的性能。针对多通道低频SAR/GMTI系统,提出了一种基于子孔径SAR图像的多通道均衡方法。该方法利用相同视角的多通道子孔径图像,估计该角度对应的幅相误差,在达到较高幅相误差估计精度的同时,也能适应误差随视角的变化。基于车载低频多通道SAR/GMTI实测数据的实验结果表明:该方法能有效地补偿不同通道之间的幅相误差,提高运动目标的检测和参数估计性能。