高寒山地边境反击作战炮兵群火力分配

未来高寒山地边境反击作战,爆发突然,进程极快,必须在被敌发现前高效发挥炮兵群火力,突出作战力量集约,作战体系对抗,实现火力运用最优化、打击效能最大化、弹药消耗和自身损失最小化。把“基于效果”理论运用到指挥决策中,通过研究地理环境、敌情、统计数据分析、优化效能参数,并融入无线传感器网络分簇算法思想,提出一种炮兵群火力运用优化算法,在一定程度上能快速、高效地解决高寒山地边境反击作战炮兵群火力运用的问题,对支持未来作战指挥决策,具有一定的现实意义。     

天基信息支援指挥控制体系运行机制及复杂网络建模?

天基信息支援是当前联合作战的主要样式之一,指挥控制体系是天基信息支援联合作战的核心和神经中枢,构建天基信息支援指挥控制体系运行机制和网络结构模型有助于提升天基信息支援乃至联合作战体系效能。探讨了天基信息支援云作战的基本概念和主要特点、天基信息支援云作战体系的构成和运行机制、以及天基信息支援云作战指挥控制体系的构成和流程,勾画了天基信息支援云作战指挥控制的理论框架,并结合示例构建了天基信息支援云作战指挥控制体系结构的复杂网络模型,并进行了主要参量分析,对开展天基信息支援指挥控制体系建设,指导天基信息支援以及联合作战体系需求论证、结构设计、评估优化等具有积极而现实的参考价值。     

舰艇作战指挥决策模型可信度评估流程分析

舰艇作战指挥决策模型的可信度是一项复杂的系统工程,而评估流程又是这项工程的基础性工作,直接影响到可信度评估的成败。运用了评估学的基本理论对舰艇作战指挥决策模型可信度评估流程进行分析,将可信度评估分为三个阶段,即评估准备阶段、评估实施阶段和评估总结阶段,研究和阐述了这三个阶段的具体工作、要求和标准等,最后,建立了专家评审流程图、可信度评估指标体系以及用于可信度评估指标的数据采集表,分析对比了数据处理方法的优缺点。     

基于分布式网络化指控体系的协同跟踪设计

针对当前干扰防空环境下的作战特点,通过对网络化作战需求的分析,建立了一种分布式的网络化指挥控制体系架构,并结合协同跟踪的具体作战运用,设计了基于此分布式体系的协同跟踪作战流程,并建立了效能验证模型。对比一般的集中式指挥控制体系,基于分布式的体系具有生存性强、作战使用效能高的特点。     

无人机警戒雷达仿真系统的建模与仿真

针对海面静止和移动目标的探测、感知、识别、成像等问题,建立了由数据/控制接口、人机界面及多个算法模块组成的无人机警戒雷达仿真系统。系统采用模块化方法对目标运动特性、环境特性和警戒雷达的功能特性进行建模与仿真,主要用于模拟现实装备中此类载荷的基本功能,从数字化仿真层面实现了无人机警戒雷达载荷功能的再现与性能测试,并能完成与指挥控制台之间的信息交互,同时系统具有很好的可扩展性,可以作为整个作战仿真系统的一部分,嵌入到更复杂的作战仿真系统中。     

时延分布式控制系统的Truetime仿真分析

针对航空发动机分布式控制系统的时延问题,应用Matlab的Truetime工具箱,设计了控制系统仿真分析平台,分析了时延对系统稳定性的影响。首先针对一类应用状态反馈的控制系统,分析了存在传感器到控制器单侧时延的情况下,系统保持稳定的充分条件。在此基础上,以某型航空发动机为例,基于Truetime工具箱设计了分布式控制仿真系统,分析了不同的时延条件对系统稳定性的影响。仿真结果与理论分析结果一致,证明了系统的有效性。     

基于复杂网络理论的C2组织结构

从复杂网络理论角度,构造出了C2组织结构的网络拓扑模型,并根据C2组织结构的网络特性提出了一个重要的统计特性——节点的重要度,说明节点与其他节点联系的紧密性和重要性,进而分析了C2组织结构网络中的各个统计参数在C2组织结构网络中所具有的现实意义,并基于某个作战想定构建出C2组织结构网络的动态演化过程,更深层次地分析C2组织结构的合理性和高效性,为优化C2组织结构奠定基础。     

虚拟射击试验中的航迹融合方法

针对高炮武器系统虚拟射击试验中存在的航迹融合问题,研究了航迹在虚拟射击试验中的融合方法。分别通过虚实资源静态分析和动态分析,明确了试验中各试验要素内涵和虚实资源间信息交互的内容。由于虚实资源间交互的信息内容不同,易产生数据格式、信息理解等方面的不一致,且集中表现在数据处理上。因此,从空间一致性维护和时间一致性维护两个方面,给出了航迹在虚拟射击试验中的融合方法。     

VNS和SA相结合的指挥控制资源部署

针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)相结合的具有全局性的求解方法,使用VNS进行全局寻优,使用SA对VNS中的邻域进行局部寻优。最后通过一个联合作战案例的平台调度方案,验证了所提方法的优越性。     

A model for geographically distributed combat interactions of swarming naval and air forces

This article describes the Distributed Interaction Campaign Model (DICM), an exploratory campaign analysis tool and asset allocation decision‐aid for managing geographically distributed and swarming naval and air forces. The model is capable of fast operation, while accounting for uncertainty in an opponent's plan. It is intended for use by commanders and analysts who have limited time for model runs, or a finite budget. The model is purpose‐built for the Pentagon's Office of Net Assessment, and supports analysis of the following questions: What happens when swarms of geographically distributed naval and air forces engage each other and what are the key elements of the opponents’ force to attack? Are there changes to force structure that make a force more effective, and what impacts will disruptions in enemy command and control and wide‐area surveillance have? Which insights are to be gained by fast exploratory mathematical/computational campaign analysis to augment and replace expensive and time‐consuming simulations? An illustrative example of model use is described in a simple test scenario. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 562–576, 2016