光电对抗在现代防空作战中的应用与展望

在综述光电对抗内涵的基础上，论述光电对抗在现代战争作战平台中的具体应用，并着重从电子战的角度论述了光电对抗在现代防空作战中的最新应用。最后指出光电对抗技术在未来电子战中的作用和发展方向。     

基于模糊优选理论的空战信息融合算法

信息融合是现代空战综合电子系统的关键技术之一。为探讨解决综合电子系统中的多传感器信息融合问题,提出了基于模糊优选理论的信息融合方法,并进行了仿真计算,它优于传统的Bayes统计法、D-S证据推理方法。     

基于胜率预测的空战关键节点确定方法

以提高空战训练评估效率为目标,着眼于确定影响战局走向的关键节点,提出了一种基于胜率预测的空战关键节点确定方法。首先,基于长短期记忆网络设计并训练胜率预测模型,以实时评估空战态势;其次,引入最大类间方差法确定关键节点阈值,并将相邻时刻胜率差绝对值大于阈值的时间点确认为关键节点。实验结果表明,所设计的胜率预测模型预测胜率准确,所采用的关键节点阈值选择方法合理,总体方案具有可行性和泛化性。     

基于GA-AHP算法的多目标威胁评估

威胁评估是空战中不可或缺的一环。为了准确描述多目标威胁程度,首先,建立威胁指标模型,采用遗传算法和层次分析法相结合的GA AHP算法,通过威胁判断矩阵建立一致性指标函数,将求解特征向量的问题转换成求解一致性比值的问题;其次,调整算法参数并与其他方法进行对比,根据一致性比值筛选出最优的特征向量;最后,根据指标威胁函数,以2v4的多目标空战环境为背景,计算敌机对我机的各个指标威胁值,并根据最优特征向量,得到多目标威胁排序。实验证明,GA AHP算法能够产生更加优化的一致性指标值和特征向量,准确描述了多目标的威胁程度。     

基于粗糙集和模糊C均值聚类的空战效能评估

针对评估指标的重要性不一,且存在冗余问题,基于粗集可辨识矩阵,提出了一种计算指标属性重要度和约简的有效、简便算法,对样本信息进行约简,并计算约简后各指标的权重.其中,针对连续属性值离散化过程可能造成信息损失问题,采用了模糊C均值聚类算法离散化连续属性值.最后,建立了基于粗糙集和模糊C均值聚类的空战效能评估模型,并通过实例验证了该模型的可行性和有效性.     

基于数据仓库技术的目标威胁估计模型

介绍了数据仓库的定义、特征以及相关的关键技术，并结合战场威胁估计的实时性、重要性，定义了模型的数据仓库。在此基础上，构造了基于数据仓库的目标威胁估计模型，并进一步建立了目标威胁估计的星型数据组织模型。运用数据仓库技术进行目标威胁估计，能够提高对空中目标的威胁估计快速生、精确性和预测能力。     

一种轻量级通用空空导弹仿真模型设计

针对空战对抗训练中空空导弹杀伤效果的评估需求,提出了一种通用的导弹飞行仿真模型,该模型根据导弹物理特性、动力和运动学特性、制导方式、目标的机动等因素计算导弹运动轨迹,并基于导弹脱靶量、预计接近时间计算导弹杀伤结果。仿真结果表明,该模型计算简易,便于在嵌入式系统中实现,且导弹攻击过程和范围与实际导弹基本相同,可用于对空空导弹攻击效果的实时评估。     

粒子系统理论在空战视景仿真中的应用

针对空战视景仿真中不规则现象模拟这一难点,依据粒子系统基本原理,定性和定量相结合分析了Vega自定义特殊效果模块参数的数值含义,提出了量化粒子系统参数的方法。以空战视景仿真中常见的燃烧、爆炸效果仿真为例对参数的综合使用进行了系统设置,采用量化参数的方法得到相应模拟效果的参数范围,最后进行仿真模拟逐次逼近得到最优参数,仿真结果证明了量化参数的合理性。     

多无人机模糊态势的分布式协同空战决策

针对不确定环境下的多无人机协同攻击多目标的空战问题给出了一种分析方法.首先通过分析不确定环境下的无人机空战态势,建立了多无人机模糊态势的任务分配模型.然后提出了异步一致性拍卖算法,将目标收益作为竞标的依据,给出了不确定环境下的多无人机协同攻击多目标的分布式空战决策方法.仿真结果表明,该算法在双方机群较大时能够实现快速收敛,提高了空战效率与资源利用率,且具有良好的稳定性和可扩展性.     

基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估

针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法(CHCQPSO)对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优,并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析;最后,用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高、用时短,为空战目标威胁评估提供了一种新思路。