空防对抗武器装备对比优势评估模型

针对战役对抗准备和兵力部署的需要,根据兰切斯特动态方程,从作战能力入手,建立了空防对抗武器装备对比优势评估模型,提出了一种异类武器装备对比优势的定量计算方法。给出了应用该方法的具体步骤,通过算例分析,验证了模型的合理性,该模型对其他武器装备的对比优势评估具有一定的参考价值。     

不确定情况下协同空战目标分配方法

现代空战环境下出现的大量不确定信息, 现在常用的协同目标分配模型都没有考虑到这种情况.针对这种情况,将随机规划引入到协同空战目标分配研究中,在一般期望值模型的基础上,建立了多机空战协同目标分配期望值模型,并利用随机模拟、神经网络和遗传算法结合而成的混合智能算法来求解该期望值模型.2∶4协同空战仿真结果表明该模型的有效性.     

一种空中目标的不确定性威胁程度预测模型

目标威胁预测是对空态势和威胁估计的重要内容.针对空中目标飞行控制的基本特点,建立了基于经验公式的空中目标不确定性位置预测模型,进一步推导了不确定性威胁概率预测的模型和实用算法.仿真结果证明了模型的有效性,可用于多类空中目标意图推理及威胁判断.     

面向作战时节的装甲目标威胁评估方法

针对装甲目标威胁评估指标权重随着作战时节的动态变化,容易导致评估结果前后有差异的问题,运用灰色区间关联法,引入区间灰数与灰度,对评估指标区间内的不确定性信息进行了量化。同时,运用变权理论,通过调整权向量,构造反映作战时节内装甲目标威胁评估指标权重变化的均衡函数,对装甲目标威胁程度进行了科学、合理的评估,解决了传统评估方法中评估结果与实际威胁程度不一致的问题,为下一步的威胁评估研究工作提供了理论参考与方法支持。     

基于A~*算法的虚拟士兵城市作战路径规划

针对虚拟士兵在城市作战仿真领域的需求,重点研究了虚拟士兵在城市环境中路径规划问题。通过对三维城市虚拟环境空间进行分层信息处理,生成虚拟士兵能够感知的虚拟信息层。用A*算法求出虚拟士兵从初始位置到达目标位置的最佳路径,并给出算法的具体设计与实现。     

攻击直升机编队火力分配方式及其毁伤效果评估

从联合作战的实际需求出发,根据作战理论以及攻击直升机编队作战指挥特点,将直升机和目标抽象为系统要素及其作用对象,运用系统科学、系统结构分析、作战运筹与系统工程等理论,论证了统一、自主、混合和平行等火力分配方式下空中攻击编队毁伤效果评估模型。通过实例仿真计算和结果对比分析,得到了基于不同火力分配方式的编队毁伤效果的变化特点与规律,以及一系列具有普遍意义的、潜在的、实用的编队火力分配要求与规则。     

美军“作战信息中心”的概念、内涵及启示

自20世纪中叶,美军舰载指挥控制系统中频繁出现一个词“CIC（ Combat Information Center）”,由此,CIC作为舰艇中枢神经,几乎成为美军各型舰艇的标准配置。国内很多技术人员和参考书籍将CIC翻译成“作战情报中心”,这容易引起很多误解。注意CIC用词“Information”,不是“Intelligence”,一词之差、谬之千里,应该译为“作战信息中心”。侧重于对CIC的内涵进行剖析,试图揭示其内在的发展规律。 CIC的演化过程中蕴涵着美军在装备发展过程中的各种试错、实践、经验和教训,美军装备建设的严谨、求实和科学的成份,特别是其技术进步的持续性和连贯性,值得借鉴和思考。     

以用户为中心的防空导弹武器系统人机界面设计研究

防空导弹武器系统不断更新换代,复杂功能和简单操作需求的矛盾成为设计过程中普遍存在的问题。为优化防空导弹武器系统人机界面设计,运用人机交互学中以用户为中心的设计和评估理论,对防空导弹武器系统人机界面设计进行研究。将设计过程分为用户与需求分析、设计、评估与改进三个阶段,给出了每个阶段的工作思路以及工作重点。将方法应用于某型防空导弹武器系统人机界面设计,有效地规范了设计流程,提高了设计水平。     

基于贝叶斯反馈云模型的空中目标威胁评估

在现代战争中,空袭与防空作战仍将是主要作战方式之一。对防空方而言,及早发现空袭目标、准确判断空袭意图,是合理分配火力、最大限度发挥自身抗击能力的基本前提。综合考虑了攻防双方及作战环境等因素的影响,建立空中目标威胁评估指标体系。采用云模型理论较好地处理了空袭的模糊性和随机性,通过贝叶斯反馈对专家主观认识差异进行修正,使专家意见更加统一,使威胁评估结果更为简洁合理,便于指挥员快速准确作出决策。     

信息支援条件下协同空战态势评估研究

针对现有空战态势评估方法表现形式不够直观、模型简单的问题,提出一种将威力场与遗传神经网络相结合的态势评估方法,并将其应用于信息支援条件下的协同空战态势评估.分别从攻击能力、探测能力、电子干扰能力、生存能力、通信能力、告警能力、协同能力以及决策能力等方面构建威力势模型.利用遗传算法优化BP神经网络,并将其应用于编队作战能力评估.最后利用具体算例进行仿真验证,结果表明该方法是正确可行的.相比于传统态势评估方法,该方法在信息支援条件下的超视距协同空战态势评估中具有全面性、直观性、准确性等优势.