动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法

针对传统意图识别算法在现代化空中对抗中识别飞机行动意图结果存在冲突,甚至无法识别目标意图的问题,提出了一种基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法;建立意图识别与代价敏感多类别三支决策相结合的数学模型,在每一个识别阶段计算出误分类代价损失值最小的那一种意图分类,得到唯一的识别结果,避免冲突结果的产生,同时,引入误分类代价第二最小损失的分类结果作为延迟域的备选选项,弥补多类别三支决策延迟域缺失的这一状况。最后通过仿真实验,验证了设计算法的有效性。     

动态武器目标分配问题的马尔可夫性

动态武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。在对动态WTA问题进行描述分析的基础上,运用随机过程理论证明了动态WTA过程的马尔可夫性;给出了该马尔可夫决策过程的状态转移概率的解析表达式,并对其状态特点进行了简要分析。研究结果可以为动态WTA及相关问题的研究提供理论和方法依据。     

潜艇突破单舰巡逻的辅助决策模块研究

本文首先分析了潜艇突破单艘水面舰艇巡逻线的方法 ,并在此基础上探讨了在潜艇指控系统和相应模拟器中实现辅助决策的思路     

领导干部要重视提高理论思维层次

“一个民族想要站在科学的最高峰,就一刻也不能没有理论思维。”一名领导干部要想站得高、看得远、想得深,更需要有理论思维,而且要有更高层次的理论思维,否则,他凭借什么去统领、引导官兵呢?这既是“领导”这一概念质的规定,也是“领导”这一行为过程的客观要求。     

防空导弹火力分配决策支持系统（DSS）分析

本文针对防空导弹火力分配决策支持系统(DSS)的建模作了四个方面的分析,指出一条研究和设计防空导弹火力分配DSS相对有效的途径。     

后勤规范化管理应把握的四个重点

后勤规范化管理是今后一个时期内武警部队后勤建设的中心任务,是实现总部后勤部党委提出的“实现后勤工作重点转变,向管理要效益”的关键环节。它涉及面广,工作量大,标准要求高。因此,正确把握后勤规范化管理的重点,对于提高规范化管理效益具有重要的指导意义。     

运用理论研究成果推动部队后勤建设

在纪念《武警后勤》杂志出版发行100期之际,我们深深体会到,结合工作进行理论研究,应用理论研究成果指导工作实践,是提高工作绩效的科学态度和方法。从多年来的学习、工作实践看,坚持这样做,部队后勤建设就能一年上一个台阶,综合保障能力不断得到增强。     

一种面向无人侦察机的通信受限干扰源跟踪方法

复杂战场环境中无人侦察机对干扰源的跟踪面临着信号干扰能量强、干扰源数量多、信道容量受限制、通信信道被攻击等难点。为提升无人侦察机对干扰源的跟踪能力,提出了一种从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法。首先,对干扰源的动态、无人侦察机集群的观测模型和信道模型进行建模;其次,阐述了基于集贝叶斯滤波器的从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法,通过规避定位过程,减少跟踪误差;再次,对通信受限信道模型进行了建模,并将其引入到所提出的方法中,实现了对通信受限时干扰源跟踪的一体化表征及求解;最后,采用仿真实验验证了所提方法的可行性与优越性。研究可为无人侦察机对干扰源的跟踪提供新思路。     

基于深度强化学习和导航向量场的卫星规避拦截算法

针对在轨卫星规避拦截问题,提出了一种新的基于强化学习和三维李雅普诺夫导航向量场（3D-LGV）算法。首先,采用3D-LGV产生收敛于椭圆轨道的趋近律,保证规避拦截后能再次入轨。其次,针对拦截卫星利用扰动流体动态系统算法（IFDS）产生扰动流场,利用该扰动流场对导航向量场产生的趋近律进行修正,从而保证卫星能有效地规避拦截。由于IFDS算法中扰动流场大小和方向主要受其中反应系数和方向系数的影响,采用近端策略优化深度强化学习算法作为决策层输出反应系数和方向系数,用于指导卫星在不同场景下提供合适的对导航向量场的修正。最后,通过将IFDS算法修正后的趋近律作为卫星的最终运动方向,实现了整个规避过程。在构建的不同场景下进行了对比实验,结果表明,相较于滚动时域优化算法（RHC）、人工势场算法（APF）和传统IFDS算法,基于强化学习的算法决策时间更短、规避效果更好,在不同场景下均能实现有效规避。同时,对该算法进行蒙特卡洛仿真,统计结果显示卫星规避成功率高达98%。因此,此研究对智能方法在卫星规避拦截领域的应用具有一定价值。