未确知条件下多枚导弹打击不规则面目标的毁伤效果评估

在信息缺乏的情况下,如何提高对多枚导弹打击不规则面目标毁伤效果评估的可信度是导弹作战运用研究的重难点。通过蒙特卡罗方法建立给定参数下的面目标毁伤效果评估模型;采用信度分布函数对该问题的未确知性进行评估,评估结果显示毁伤效果未确知性较高;基于信度熵,分析导弹各个属性的未确知性对毁伤效果未确知性的影响;通过针对性减小影响大的属性的未确知性,迭代减小毁伤效果的未确知性。仿真实验结果表明面目标有效毁伤率的未确知范围得到显著减小。该研究能够有效指导毁伤效果评估工作,减小其中的不确定性。     

无人集群自适应任务分工模型构建

传统无人集群任务分工存在中心控制依赖、适应性不强的缺点,这无法满足未来无人集群在复杂军事场景中的应用需求。群体智能的快速发展为集群分布式任务分工提供了理论和技术基础。针对无人集群任务分工问题,借鉴群体智能理论,提出了一种无人集群自适应任务分工模型,以无人集群清除多类危险目标的仿真实验为例,验证了模型的可行性和优越性。研究成果对于无人集群作战系统的建设发展,以及在作战、保障等军事领域的应用提供了参考价值。