基于Elman神经网络的空战威胁排序研究

依据空战态势、空战效能以及目标战役价值,采用威胁指数法建立了空战目标威胁评估模型。在威胁评估的基础上,研究了空战中基于Elman神经网络的目标威胁排序方法。考虑到Elman神经网络的学习性能和收敛性,采用附加动量项、自适应改变各参数学习率以及重置算法改进网络权值的学习算法。算例结果表明,采用Elman神经网络对空战目标进行威胁排序的方法是有效的,且改进的学习算法提高了网络的学习效率,有效地抑制了局部极小值的出现。该方法有利于提高火控系统的智能化水平。     

基于协同攻防的多机空战目标分配及排序

从协同攻击和防守角度出发,提出了多机协同空战中的一种攻击目标分配及排序方法.该方法根据多机协同空战的特点,用指数法对目标敌机的空战能力和三维空战态势进行评估,并由此计算出目标威胁度矩阵.考虑到我方各架战机在任务体系中的重要程度不同,给出防御权系数矩阵,然后根据目标威胁度矩阵和防御权系数矩阵得到协同攻防效度矩阵.在此基础之上,给出了目标分配和火力分配的具体模型,最后结合RBF神经网络给出了具体仿真.仿真结果表明,该方法可以有效地解决多机协同空战中的目标分配及排序问题.     

空战目标威胁排序与目标分配算法

现代空战需要先进的火控计算,目标威胁排序和分配算法是其重要的组成部分。计算了飞机的作战效能,在作战效能的基础上得到目标威胁矩阵。根据目标威胁矩阵,以最大程度地保存自己为目标,建立了目标分配的算法。以一个算例,利用建立的算法模型对某常见的飞机进行了计算,给出了结果,最后讨论了该算法的意义和不足,指出了下一步的工作。     

协同空战中目标的威胁判定方法

作为信息化条件下的一种重要空战模式,协同空战中的目标威胁等级的判定为武器资源的有效配置提供了重要依据。采用灰色多层次评判方法,依据空战效能、空战态势及作战意图所建立的目标威胁评判模型,兼顾单机、编队的生存威胁和完成作战任务的风险因素,做到定量与定性相结合。算法满足独立性和兼容性要求,易于根据实战情况修改评判参量。     

多机协同空战火力控制研究

从火力控制的角度探讨多机协同空战的作战方式和协同作战的基本火力控制原理。在深入分析多机协同空战的火力控制过程基础上,指出协同作战与单机自主作战的火力控制的不同特点。将协同空战分解为协同目标瞄准、协同导弹发射与制导、导弹自主攻击3个阶段,针对和载机火力控制密切相关的前两个阶段进行研究,并提出各个协同阶段的协同方式、协同内容和载机火力控制的实施方法,对于协同空战火力控制理论的研究和战术创新具有一定的指导意义。     

多机编队协同空战的概念及关键技术

介绍了空对空多机编队协同空战的基本概念和所涉及的关键技术,提供了关键技术所包含的具体内容和解决的方法。本文为从总体概念上了解和把握多机编队协同空战问题提供有益的参考。     

多机协同多目标攻击空战战术决策

以多机协同攻击多个目标为研究背景,提出一种目标分配的决策分析方法。首先建立攻击过程中的优势模型和目标威胁模型,根据该模型分析多目标攻击过程中我方的优势和目标威胁度,然后将该优势与威胁度相加权,由此得到多目标攻击决策准则。示例表明,该方法能够根据空战态势合理地决策好所要攻击的目标,并为航空火控系统实现多目标攻击提供准确依据。     

超视距协同空战态势评估方法研究

针对目前超视距协同空战态势评估非参量法模型的缺点,提出了一种新的非参量法模型.该模型针对超视距协同空战的特点,以双机对飞、导弹互射为主,以载机空战能力、机载导弹武器性能、载机高度及机载雷达的探测距离等性能参数作为主要研究对象,分别建立了超视距攻击方式威胁函数、超视距时间威胁函数、超视距高度威胁函数和协同空战能力威胁函数,并采用线性加权法将各种威胁函数进行综合,求得协同空战中的整体威胁态势,作为战术选择、目标分配、火力分配的基础.模型较全面、合理地反映了超视距协同空战的特点.仿真算例验证了模型的有效性.     

基于分布式计算的多机协同空战目标分配算法

针对多机协同空战中目标分配的实时性和复杂性问题,提出一种基于分布式计算的协同空战目标分配算法。该算法参考空中作战常见的三级指挥体制,构建了相应的分层任务分解结构和多智能体(MAS)目标分配模型,将传统的集中控制、集中优化问题分布到多个作战控制单元进行计算,从而提高优化的性能。而且根据空战指挥决策的特点,算法还可将目标优化分配准则镶入智能体(Agent)决策的过程中,使分配结果更能充分考虑空中作战的实际需求。最后就一个典型多编队多目标的空战实例进行了仿真验证,证明了方法的有效性,并对该方法在提高空战效率和分配实时性的优势进行了分析。     

多传感器管理系统中的多目标排序

利用模糊优选理论与层次分析方法,对航空火控系统探测到的多个目标进行了威胁程度的排序。根据该排序可以确定各个目标被继续探或火力攻击的优先级,为多传感器系统的量化管理提供了决策依据。     

基于离差最大化的空战目标威胁评估

威胁评估是协同多目标攻击空战决策的关键技术之一。在分析了现有的目标威胁评估方法中距离威胁模型存在不足的基础上,考虑敌我双方飞机的雷达最大探测距离和导弹最大射程的不同情况,提出了改进的距离威胁模型。针对传统威胁评估方法在确定权重系数方面的缺陷和不足,提出了运用离差最大化方法来解决目标威胁评估问题,给出了离差最大化方法确定威胁因素权重的具体步骤。建立了目标威胁评估的数学模型,并进行了仿真研究,仿真结果表明该方法是合理和有效的。     

基于模糊综合评判法的空战多目标威胁评估

在综合分析目标空战能力和战场态势的基础上,提出一种多目标威胁评估方法。首先考虑了空战客观态势信息和决策者主观偏好信息,然后采用模糊综合评判法,建立目标与准则的模糊关系,并将其函数量化为评判矩阵。基于该模糊集合最大隶属度、最小隶属度和加权隶属度,选用3种评判函数进行二级综合威胁评估。实例计算表明,该方法可以有效地解决目标威胁评估和排序问题,而且可得出更加可靠的评估结果。     

面向防空实战问题的协同探测发展研究

防空作战面临目标多样化、电磁环境复杂化、战法多变化的战场态势,单传感器探测存在易被侦察和打击、易被干扰、覆盖区域有限等问题,需要多传感器协同探测,获取全面的空情信息,从而夺取制空权。首先,从近几年的几次局部战争出发,分析了要地防空对协同探测的需求;其次,总结了国内外协同探测的建设情况;最后,从多传感器管控、协同探测融合、效能评估和策略修正三个方面提出了协同探测的主要发展方向,为构建防空协同探测系统及突破相关关键技术提供重要参考。     

基于整体作战效能的目标威胁排序

针对现有空中目标威胁排序方法对支援作战飞机考虑的不足,提出了一种基于整体作战效能的目标威胁排序方法,建立了目标威胁排序的指标体系,分析了最小偏差模糊互补判断矩阵的指标权重求取方法,引入作战能力提高率矩阵[CX2]Q[CX],给出了支援作战的空中目标的威胁度。通过仿真分析,该排序方法对支援作战的空中目标的威胁评估更加准确,且更加符合防空作战实际。     

基于直觉模糊集的空战动态多属性威胁评估

针对实际空战中目标多属性及动态变化的特点,提出了一种动态多属性威胁评估方法。在建立威胁评估指标体系的基础上,依据目标多个时刻的属性信息,结合直觉模糊集给出了一种构造虚拟最优目标的方法以确定目标属性权重,设计了一种基于正态分布累积分布函数确定时间序列权重的方法,最后借鉴TOPSIS的思想实现了空战动态威胁排序。仿真结果说明了该算法的合理性。     

基于改进非参量法的现代空战威胁评估研究

针对现有威胁评估非参量模型的不足,提出一种改进的非参量法模型。该模型结合对现代空战过程和影响参数的分析,充分考虑现代空战的特点,构造了参战双方战机的态势、效能、事件、目标战役价值等优势函数,优化了方位角、进入角、距离、能量、效能等优势函数然,并将事件、目标战役价值作为威胁评估的因素,采用熵权法求得权重系数后,线性加权法将各优势函数综合,求得总体优势函数。最后,对优化、改进的非参量法模型进行仿真,仿真结果表明,该模型更符合超视距空战的实际,并且对现代空战威胁评估合理、有效。     

基于多智能体的编队协同空战战术规划

把编队看成一个多Agent系统,编队中的长机和僚机都看成是Agent。首先叙述了BDOTI-Agent的逻辑结构,然后提出基于多Agent的编队协同空战战术规划合作求解的方法,合作求解过程分为任务形成、合作产生、团队初步形成、任务分解、团队最终形成、角色指定和子任务分配、执行任务等7个阶段。最后举例说明了合作求解的过程。