美一体化防空反导作战指控系统（IBCS）研究

一体化防空反导作战指控系统（integrated air and missile defense battle command system,IBCS）,既是支撑美防空炮兵力量转型建设与作战概念创新发展的核心系统,更是深度集成与一体运用多域多型防空反导作战要素的重要平台,其基线型于2022年开始列装部队。在前期总体研究的基础上,对IBCS的系统组成、设备功能、关联关系、部队配置等进行了拓展分析。指出其作战中心“一型装备、多层指挥递阶适配,一套软件、多种角色功能配置”的新质部署能力,并基于作战中心类型配置分析,讨论了IBCS的作战运用模式与特点。结合IBCS系统组成研究,提出了相应启示与建议。     

国外127 mm舰炮海军水面火力支援能力比较分析

为研究现代战场条件下国外127 mm舰炮实施海军水面火力支援的能力,以美国Mk 45型127 mm舰炮和意大利奥托·梅莱拉公司127 mm舰炮为例,介绍了两种舰炮的基本情况及其近年来自动弹药储运系统、增程制导弹的发展。设置了实施炮火准备、妨害射击和反炮兵射击的具体场景,检验了舰炮的海军水面火力支援能力。结果发现：高射速和自动弹药储运系统有助于实施炮火准备任务;大携弹量有助于实施妨害射击任务,但是舰炮不适合实施超远程反炮兵射击任务。     

反舰导弹自主式火力分配

针对反舰导弹火力分配问题,提出了应首先实现从"瞄准式火力分配"向"自主火力分配"的观念转变,研究了反舰导弹自主火力分配的概念和国外发展动态,探讨了火分代码法、目标尺寸法、目标成像法和火分规则法四种自主火力分配方式的思路及对海战场的影响。研究表明,反舰导弹采用自主火力分配方式,能有效提升其自主作战能力。     

高炮群火力优化分配的指派模型

火力优化分配是高炮群指挥控制的关键环节。依据有严格理论证明和实用价值的指派问题及其解法(匈牙利法),构建了一对一射击和多对一射击情形下的高炮群火力优化分配的指派模型,探讨了该模型的求解,分析了该模型的实际应用,并通过具体实例对该模型进行了初步验证。该模型的解法被证明是多项式时间算法,满足作战实时性要求。实际应用表明该模型用于解决高炮群的火力分配问题是有效的。     

基于辅助决策系统舰炮防空火力分配模型

从系统工程的角度出发,把舰炮武器系统防空火力分配问题放在舰艇综合防空体系中来系统讨论。针对舰艇防空作战指挥辅助决策系统对火力分配模型的需求,结合舰炮武器系统的性能特点,建立了面向辅助决策系统的舰炮武器系统防空火力分配模型。最后用仿真检验的方法对模型的正确性进行了验证。     

分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化

根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。     

合成分队火力分配协同决策模型研究

针对合成分队火力分配效率和科学性不高的问题,采用协同决策思想对合成分队火力优化分配方法进行了研究。针对合成分队的作战特点提出了3种模型:建立了攻击力量类型相同的多种准则的火力分配模型,建立了攻击力量类型不同的基于双层规划的火力分配模型,建立了具有上级指定任务的分队内和分队间的火力协同分配模型,并对相关模型进行了实例仿真验证。提出的这3种模型能够解决合成分队在火力分配中的协同决策问题,可提高作战指挥决策的实时性和科学性。     

烈火打出的迷彩“味道”

骄阳似火,热气灼人,口号怒吼,剑指苍穹。第十六集团军某炮兵旅实兵实弹综合演练的"冲锋号"在科尔沁草原吹响。演练中,第十六集团军某炮兵旅将部队编成战役作战力量所属的战役炮兵群、机动炮队,以及战术作战兵团所属的战术炮兵群、反坦克预备队,全程设置了火力支援遭遇、进攻与防御、退却与追击等多行动多任务演练课题,并围绕多方式侦察、多手段打击、多火力运用构设具体演练内容,提升部队能打仗打胜仗能力。     

国防科技风险投资基金“一体两翼”发展构想

发展国防科技风险投资基金是提高国防科技创新能力、推进武器装备投融资机制改革的重要途径。本文在论述设立国防科技风险投资基金必要性的基础上,明确了基金设立的三种基本类型,设计了"一体两翼"模式构想,为国防科技风险投资基金发展提供了遵循。     

一种多阶段对抗博弈的合成火力分配方法

如何进行贴近实际的合成火力分配是一个极具挑战性的课题。考虑到实际作战任务的多阶段特性,提出了一种新的回合制对抗策略及博弈模型,并设计了高效的确切解算法。红方对抗策略的首要目标设计为每一回合均最大化蓝方的损失,且最小化己方的损失。其次,针对战术目标的优先级问题,引入了权重系数分别表示蓝方和红方不同兵力的重要性,其值越高代表其被打击或保护的优先级越高。此外,首次引入了表征红方对自身损失敏感程度的超参数,其值小即对损失不敏感,意味着可采取较激进的战术。针对相应的整数线性规划模型,设计了分支定价算法。实验结果不仅表明了数学建模的正确性与合理性,而且验证了分支定价法相较于遗传算法的优越性。对抗策略设计、优先级量化方案以及损失敏感程度度量的合理性也得到了充分验证。此外,该新颖的对抗博弈模型及算法部分表现出了与传统兰彻斯特作战模型的一致性;而可调节的损失敏感参数,使得模型具有较好的兵力分配的灵活性,在达成战役目的的前提下,可实现兵力的阶段性投入并避免某一阶段无某一类型兵力可用的情况。