基于能力映射的体系网络化建模与分析

从体系所具有的能力出发,准确地描述体系中实体之间的关系,建立体系结构模型是体系设计与分析的基础,也是基于能力的体系规划的关键。首先提出了能力到组分系统的映射规则,然后将所构建的体系二分网络转化为组分系统的加权合作网络,有效描述了体系组分系统间的复杂关系。最后给出了体系组分系统关系价值度量指标,并对网络模型进行社团结构分析,为基于能力的体系规划作了有益尝试。     

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。     

陆军战术部队用天体系能力研究

以未来信息化战场联合作战为背景,强调天基资源在陆军战术部队作战体系中的重要地位,深入分析美国陆军天基资源运用现状和能力形成途径,从陆军装备转型建设实际需求出发,研究陆军用天(基)体系架构,阐述体系能力特征。     

基于多目标优化的任务计划建模及方法

针对任务计划在进行多目标优化时采用进化算法求解效率较低的问题,设计了一种结合分组策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法,可以快速有效地得到合理的分组结果。基于分组结果,调整NSGA-Ⅱ算法的步骤,灵活地进行种群初始化,使最终分配结果各优化的目标有了明显的改善,提高了算法的效率。通过实验分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于逆合成孔径成像激光雷达的自旋小目标成像系统

为了获得毫米级自旋小目标的清晰成像,采用逆合成孔径成像激光雷达技术设计了基于距离向数据与方位向数据相融合的图像重建系统。系统采用大带宽、窄线宽光纤激光器配合调制器实现激光脉冲的线性调频,利用光外差原理对回波信号进行采集处理。结合自旋目标的运动特性,给出了含有自旋分量的回波信号函数方程,并将该分量引入传统的R-D算法中实现了对自旋目标的ISAIL二维图像的重建。实验采用毫米级铝条构成被测小目标,通过步进电机及带倾角的转台完成运动及自旋模拟。实验结果显示,当目标固定时,可通过回波能量数据获得一维距离向图像,与被测目标的4个特征点位置一致。当目标运动时,通过数据压缩并代入自旋参量,最后通过R-D算法可以获得可识别的ISAIL二维图像,验证了系统符合自旋小目标成像的设计要求。     

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.     

融合战术与修正物理特征的空中目标战术类型识别

针对敌方飞行器隐身、伪装技术的日趋成熟,致使我方由侦察设备获取的电磁信号严重变形,特别是物理特征在目标类型识别中的作用日趋减弱的现实问题,提出了一种融合目标战术特征修正物理特征证据的目标战术类型识别方法。该方法从目标战术类型识别的军事需求出发,提出对冲突物理特征证据的阶梯式修正规则,以及对冲突证据折扣因子的优化方法,并将修正后的证据重新组合得到识别结果。仿真实例证明该方法在处理目标冲突物理特征证据时具有高准确率的特点。该方法为复杂环境下的目标战术类型识别问题提供一种新的解决思路。     

卫星导航干扰源优化部署方法

现代要地防空作战中,卫星导航对抗作为一种新兴的电子对抗形式,在战争中发挥重要作用,而卫星导航干扰力量的部署方案决定其能否有效实现对任务区域的覆盖,取得理想的干扰效果。通过分析卫星导航压制式干扰的作战机理,选取任务区域覆盖率和平均危险指数作为衡量特定部署方案下卫星导航干扰力量的作战效能指标,建立多目标组合优化模型,并运用遗传算法进行求解,得到优化的部署方案。通过仿真分析,表明该模型能够快速有效地产生卫星导航干扰源的优化部署方案,为指挥员辅助决策提供参考。     

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。     

基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别,是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成,因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点,提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型,设计智能识别模型的基本框架,提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制,通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号,将军事专家的知识经验封装为模式标签,模拟人的推理模式与认知经验,实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验,分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响,并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较,验证所提SAE算法的有效性。