防空体系反制网电攻击的UML与Petri网模型

网电攻击装备的出现,给传统防空体系带来全面严峻的新威胁。通过分析"舒特"系统,得到网电攻击3种典型作战样式:物理摧毁、电子攻击和网络攻击,分别从物理层次、能量层次和网络层次探索了防空体系反制网电攻击策略。为描述防空体系反制网电攻击的对策、作战结构、作战步骤等问题,分别建立了统一建模语言(UML)和Petri网模型,从理论上初步探索了防空体系反制网电攻击的对策,具有一定的理论与现实意义。     

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。     

支持潜艇态势感知的连通性网络设计及应用

以保证潜艇隐蔽性为前提,如何增强潜艇的战场态势感知能力是提升潜艇作战效能的关键。因此,以分析潜艇战场态势感知能力现状为基础,构建一种以无人平台作为战场单元,支持潜艇战场态势感知的连通性网络模型,并对其组成、功能及工作过程进行了详细设计;对战场单元的任务载荷和任务规划进行了详细阐述;最后从作战角度出发,展开连通性网络的作战应用研究。     

战斗机远距空战建模与仿真分析

针对中远距一对一的空战问题,从效能分析的角度建立了一对一中远距空战及作战效能分析的模型,包括飞机运动模型、飞机机动动作控制模型、推力模型、火控系统模型、导弹运动模型、导弹制导与控制模型、信息系统模型和效能评估模型等。依据该模型进行了空战仿真并给出效能分析结果,仿真结果与实际吻合,证明模型的有效性,为进一步研究多对多空战仿真打下基础。     

WSEIAC模型的中远程空空导弹武器系统效能分析

依据中远程空空导弹武器平台系统的战术指标,建立了中远程空空导弹武器平台系统的效能评价体系.对ADC扩展模型中的人为因素K进行了修正,在能力矩阵C中增加对载机生存能力和信息支持能力的体现.在此基础上给出了修正扩展模型下的系统效能,计算了在原始ADC模型下的系统效能,并对两种模型下的效能差异进行了比较.     

模糊推理在舰艇防空指挥系统中的应用

针对舰艇防空作战中遇到的不确定性问题,在科学分析影响目标状况因素的基础上,根据专家经验,运用模糊推理的原理和方法,重点分析了目标状况知识信息的表示方法,给出了模糊推理规则,研究设计了用于舰艇防空辅助决策的模糊专家系统。最后给出了一个应用实例。     

空战拦射攻击自主优化瞄准控制方法

为了解决空战自主拦射攻击问题,提出了一种自主优化瞄准控制方法。首先描述了自主拦射攻击需要解决的问题;然后给出了基本解决思路并推演出瞄准偏差方程;接着创建了自寻优瞄准控制模型并设计了瞄准控制过程;最后通过仿真实验进行了与比例导引控制方法的对比测试和鲁棒性测试,结果表明自主优化瞄准控制法对于解决自主拦射攻击问题非常有效。     

结合离差最大化的多属性群体决策TOPSIS威胁评估

针对传统理想解逼近排序法(TOPSIS)在确定多个属性权重系数上存在主观性和盲目性,并且所作决策多为单一决策,精确度不高等问题,提出结合离差最大化原理的多属性群体决策TOPSIS改进模型,利用离差最大化原理确定属性权值,同时引进群体决策方法。最后将该模型运用于机群协同空战的威胁评估中,建立了多目标威胁评估数学模型,并进行了全空战过程的动态仿真分析,结果表明所建立的扩展模型是合理可行的。     

高空长航时无人机编队协同侦察任务规划

针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.