威胁联网下低空突防航路规划研究

分析了威胁联网下信息交流和资源共享对飞行航路规划的影响;针对威胁联网,制定相关的威胁体相互支援表,采用遗传算法进行低空突防航路规划.通过仿真计算证明,此方法规划出的飞行航路能有效提高威胁联网下的战斗机低空突防安全性,为航路规划提供了一种新思路.     

基于区间数GRA的空袭目标威胁评估技术

针对现有空袭目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种基于区间数灰色关联分析法的威胁评估技术,讨论了目标机动对威胁度的影响,克服了无量纲化处理对指标作用大小的影响,给出了决策矩阵的建立方法和目标威胁度排序方法。最后给出了一个应用实例,排序结果与专家评估结果完全一致,证明了该技术的有效性与可行性。     

Optimal sensor placement for underwater threat detection

The optimization framework for optimal sensor placement for underwater threat detection has been developed. It considers single‐period and multiperiod detection models, each of which includes two components: detection algorithm and optimization problem for sensor placement. The detection algorithms for single‐period and multiperiod models are based on likelihood ratio and sequential testing, respectively. For the both models, the optimization problems use the principle of superadditive coverage, which is closely related to energy‐based and information‐based approaches. An algorithm for quasi‐regular sensor placement approximating solutions to the optimization problems has been developed based on corresponding continuous relaxations and a criterion for its applicability has been obtained. Numerical experiments have demonstrated that the algorithm consistently outperforms existing optimization techniques for optimal sensor placement.© 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

多因子动态加权威胁估计方法

在分析了以往威胁估计方法不足的基础上,提出了多因子动态加权威胁估计方法,该方法中给出了诸因子新的有作战背景的威胁隶属度函数,并运用层次分析法（ＡＨＰ）计算出权系数,而且随着作战环境的变化可动态调整之。     

巡航导弹的威胁分析及防御体系结构的建模

巡航导弹是现代防空领域面临的现实威胁,反巡作战成为亟需解决的实际问题.分析了巡航导弹对防御系统的威胁及防御难点.概括了反巡的3种作战行动,分解和细化了主动防御作战行动相应的作战活动,采用系统动力学方法对作战活动进行分析和验证.研究结果可为反巡体系的设计和评估提供借鉴.     

战场环境下无人车辆战术机动路径规划方法

针对不同类型威胁体存在的战场环境中无人车辆战术机动路径规划问题,提出了一种基于威胁代价地图的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）方法。借助极坐标系中关键点的极角进行路径描述,并使用分段3次Hermite插值方法形成光滑路径,将路径规划问题转化为关键点极角的参数优化问题。针对基本PSO（BPSO）算法存在的早熟收敛和后期迭代效率低的缺陷,借鉴以群集方式生活的物种按照不同任务对种群进行分工的机制,提出了一种基于多任务子群协同的改进粒子群优化（Particle Swarm Optimization based on the Multi—tasking Subpopu—lation Cooperation,PSO-MSC）算法。借助该算法的快速收敛和全局寻优特性实现了最优路径规划。实验结果表明：该算法可以快速有效地实现战场环境下无人车辆的战术机动路径规划,且规划路径安全、平滑。     

编队辐射源威胁估计研究

针对编队辐射源威胁估计结果在用途上的不同要求,以编队辐射源识别过程为依据,提出了便于编队指挥员把握战场电磁态势的宏观辐射源威胁等级划分方法,并以此为基础,利用多属性决策理论研究了微观编队辐射源威胁系数的计算方法,并以编队电子对抗中的融合识别为例给出了仿真实例。实例表明,该方法可实现编队辐射源威胁估计结果在宏观与微观使用上的统一。     

基于目标威胁规则的雷达情报按需分发

针对预警监视网络中信息过载的问题,为了提高情报分发的效率,提出了基于目标威胁规则的情报按需分发方法。依据目标特征以及保卫对象,利用模糊综合决策和层次分析法估计目标威胁值,在此基础上,通过设定阈值过滤,并与用户作战需求模型动态匹配,最终将所得到的目标情报信息分发给特定情报用户。仿真表明,该方法能够有效地实现情报的按需分发。     

IAHP和熵权相结合的TOPSIS法的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于改进TOPSIS法的评估方法.该方法综合考虑了主观和客观因素,将运用区间层次分析法(Interval-based AHP,IAHP)求解出的威胁评估指标主观权重与运用熵权法求解出的威胁评估指标客观权重相融合得到组合权重.建立了改进的TOPSIS法评估空战目标威胁的数学模型.最后给出了评估实例,评估结果表明该方法是合理有效的.