海战场态势分析与评估方法

信息融合是海军作战指挥系统情报处理的一个必不可少的环节,对融合后的海战场综合态势进行分析和评估是为信息融合体系提高了一个重要层次.海战场态势分析与评估在现代信息战中将具有越来越重要的作用,但目前海战场态势分析和评估的方法还很不成熟,本文试图从海战场态势分析与评估在信息融合中的作用,以海战场态势分析与评估处理融合数据流程为依据,提出海战场态势分析与评估的基本方法,起到一个抛砖引玉的作用.     

多机空战目标威胁评估算法

首先介绍了几种现有的多机空战目标威胁评估方法 ,并对它们的应用进行了分析 ;在此基础上 ,提出了一种综合目标空战能力和空战态势的威胁评估算法 :威胁指数法 ;最后给出了具体算例 ,计算结果表明 ,威胁指数法可以全面、有效地完成多机空战中威胁评估和威胁排序的计算。     

基于核主成分分析方法的水面舰艇空中目标威胁评估?

对来袭空中目标的威胁进行评估与排序是舰艇对空火力分配的重要一环。根据来袭空中目标的特点,在确定目标指标后进行相应量化,针对来袭目标各指标间非线性的特点,提出使用核主成分分析法对目标信息进行特征提取,随后依据核主成分方差贡献率对威胁目标进行评估与排序。通过仿真算例验证,所得结果较为准确、客观,有效地克服传统方法中主观性较强的问题,并且在对指标数据提取的过程中降低了相关信息维数,降低了计算复杂度,为舰艇防空作战威胁评估提供了新途径。     

基于摆动式单线激光雷达的障碍物检测算法

基于无急回摆动机构,实现了单线激光雷达对周围区域环境的实时感知与建图。为了准确地检测障碍物,在讨论了摆动机构的安装标定及扫描帧与角度编码器对准方法的基础上,采用了一种生成可通行性代价地图(costmap)的算法。该算法以2-D栅格模型方式,通过综合高程信息、测量值个数、扫描帧个数和测量时间等信息,得到各栅格单元的代价值,生成一张关于环境可通行性代价地图。实车验证结果表明:基于该算法得到的地图能够较好地描述环境的可通行性,实现了对环境的实时感知。     

潜艇水下推算舰载机作战时间动态计算模型

由于受探测手段的限制,水下潜艇对空中目标的威胁评估一直是研究难题.针对潜艇所能获得的各种信息,分析了舰载反潜直升机作战起飞影响因素、跳跃时间影响因素以及声纳定测时间影响因素,给出量化形式,构造出了潜艇水下推算舰载反潜直升机作战时间的动态计算模型,为潜艇定量评估潜在空中目标的威胁程度提供了合理的逻辑支持.     

国外任务规划系统的发展

在分析任务规划系统对现代空对地信息化作战重要性和必要性的基础上,详细阐述了国外具有代表性的先进任务规划系统的发展现状和程度,重点论述和剖析了以美国空军任务规划系统为代表的典型任务规划系统的体系结构、功能以及关键技术,旨在为我国空军、海军航空兵和陆军航空兵发展任务规划系统提供借鉴和参考.     

具有模糊偏好认知矩阵的超对策稳定性分析

针对一类具有模糊偏好认知矩阵的超对策问题,给出了具体的稳定性分析方法。基于相对模糊距离的概念和模糊有序加权平均(FOWA)算子提出了三角模糊互补判断矩阵的一种排序方法。由此方法得到局中人的结局偏好认知向量,进而给出了一阶超对策的稳定性分析过程。最后,以实际冲突为例说明这一方法。     

基于不确定语言多属性决策的目标威胁度排序

针对影响不同类目标威胁度的因素建立了目标威胁度指标体系,并在此基础上,利用不确定语言多属性决策模型对不同类目标威胁度进行排序。该方法不仅充分体现了不同类目标威胁度的影响因素,还充分利用了专家和决策人员的经验,能较好地反映现代战场中目标威胁度的实际情况,利于提高智能化程度;模型适应性较强,计算量小,符合军事系统实时性的特殊要求,使评估结果更具有可信性和实用性。     

基于熵和TFN—AHP的TOPSIS法TBM目标威胁度评估

在界定基于能力的武器装备体系需求生成相关概念的基础上,对需求生成模式提出了基于改进的TOPSIS法TBM目标威胁度多属性评估方法,利用熵和TFN-AHP理论处理目标属性主客观权重,避免了传统TOPSIS方法中人为给定目标属性权重的随意性,同时利用模糊隶属度函数和G．A．Miller9级量化理论量化影响因素,建立了TBM多目标威胁评估排序模型,给出了计算实例。计算结果表明,该算法具有合理性和有效性。     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。