改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise,CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题.通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将...     

太阳能飞机——未来空战新主角太阳能飞机

早在古代．人类就有像鸟一样在天空邀游的理想．美国的莱特兄弟将这一理想变成了现实。从飞机发明以来．地球上面的天空就再也没有安静过．从螺旋浆飞机到喷气式飞机,从小型单座飞机到承载数百人的大型客机．从将步枪搬上飞机到现代的隐形战斗轰炸机,新型飞机层出不穷,丰富着地球上空的舞台,延伸着人类的飞行之梦。     

双机编队超视距攻击协同优势评估

针对双机协同超视距攻击中的态势评估和协同优势评估,提出了基于编队状态的协同优势评估方法。首先分析并将编队完成超视距攻击的过程划分为4个状态阶段;其次建立了基本的超视距攻击态势评估模型;最后讨论了编队不同状态下的协同优势评估方法并建立了模型。仿真结果表明,该算法模型能够较为准确地评估双机编队在超视距攻击中的协同优势。     

武警学院召开科研数据分析专题会议

1月16日上午,学院召开科研数据分析专题会议。院党委成员、各部系主任与分管科研工作副主任、相关处室领导等参加了会议,崔芝崑政委出席会议并讲话。会议由张京副院长主持。会上,科研部部长张平汇报了2004年至2013年间科研数据统计分析情况;12个部系的领导分别汇报了数据反映出的本单位学术科研问题,并就如何改进科研工作提出了意见建议。张京副院长指出,学院当前面临多项重任,对科研提出了更高要求,各单位要以强烈的责任     

基于ICRITIC-GCN的空战目标威胁评估

为研究解决空战目标威胁评估问题时目标属性复杂、数据非结构化等问题,提高评估效率,提出图卷积网络（graph convolutional network,GCN）的解决方法,并引入改进的指标相关性权重确定方法（improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC）,构建了基于ICRITICGCN的目标威胁评估模型。针对战场威胁目标的空间拓扑性和属性复杂性,利用图卷积网络在处理非欧式数据时的优势进行学习训练;针对传统方法在属性权重时过于主观的问题,ICRITIC法考虑属性之间的关联性及属性的信息量,客观分配属性权重。仿真结果表示,该算法在解决多目标威胁评估问题时,在处理效率、准确率等方面均有所提升。     

着眼现代空战深化飞行学员心理素质培养

随着信息化空战武器的广泛应用,现代空战呈现对支援保障体系依赖性增强、电磁对抗重要性增大、空战阶段划分界限模糊、新技术新装备影响力增强、超视距空战比重增大等不同于以往的鲜明特点,对飞行学员的心理素质培养提出更高要求。着眼现代空战深化飞行学员心理素质培养,是我军履行使命任务的时代需要,是锻造能打胜仗军事飞行人才的必然选择。一、着眼空战特点,提升飞行学员心理素质培养的理论研究效益理论是行动的先导,没有理论上的清醒。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

粗集可辨识矩阵的飞机空战效能评估

根据对现代空战模式的分析,构建了飞机的空战效能评估指标体系.针对以往多指标综合评估模型中权重系数确定的主观性问题,在基于粗糙集理论基础上,提出了采用可辨识矩阵计算各指标属性重要度的方法得到客观权重系数,在一定程度上克服了传统主观权重系数确定方法的不足.最后,建立了飞机的空战效能综合评估模型,并通过实例计算验证了该模型的...     

无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法

为适应变化的战场态势,研究了多无人机协同空战中的目标威胁评估算法和目标分配算法.利用一种新的计算方法对目标威胁矩阵进行确定,从而针对不同的空战态势进行威胁评估,以提高威胁评估的性能.利用所得到的威胁评估结果,采用基于态势的目标分配方法实现目标分配.所研究的目标分配算法不仅考虑敌机对我方威胁,同时还考虑了敌机的作战意图,使得我方能够实时准确的对敌做出目标分配.仿真结果表明所研究的算法能够完成多机空战中的目标威胁评估和目标分配,所研究的算法是有效的.     

无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法

为适应变化的战场态势,研究了多无人机协同空战中的目标威胁评估算法和目标分配算法.利用一种新的计算方法对目标威胁矩阵进行确定,从而针对不同的空战态势进行威胁评估,以提高威胁评估的性能.利用所得到的威胁评估结果,采用基于态势的目标分配方法实现目标分配.所研究的目标分配算法不仅考虑敌机对我方威胁,同时还考虑了敌机的作战意图,使得我方能够实时准确地对敌做出目标分配.仿真结果表明所研究的算法能够完成多机空战中的目标威胁评估和目标分配,所研究的算法是有效的.