基于模糊TOPSIS法的空袭目标威胁评估

针对空袭目标的特点,对影响目标威胁判断的因素进行了分析,建立了属性威胁隶属函数,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对空中目标的威胁评估问题进行了研究.通过实例介绍了求解过程,同时也阐明了目标威胁评估与排序问题的一种解决方法     

威胁联网下的飞行路径规划

分析了威胁源之间的信息交流与共享对飞行路径规划的影响。以威胁源类型为主要属性，对威胁源进行评估；考虑威胁源之间的信息交流与共享，生成威胁源相互支援信息表；把规划区域划分为大小相等的网格，根据威胁源作用范围对每个网格进行标记，然后用A搜索算法对网格空间进行搜索，规划出最优飞行路径.通过仿真证明，此方法规划出的飞行路径能有效提高威胁通信情况下的飞行器生存概率.     

基于TOPSIS的导弹威胁评估方法研究

在研究战术弹道导弹威胁评估诸因素的基础上，分析了多属性决策方法的机理，提出了利用逼近理想解的排序法理论对战术弹道导弹威胁程度进行评估。文中给出了数学建模的方法、步骤，并针对具体事例进行了计算和分析，所得的结果合理、符合实际，证明了这种评估算法对战术弹道导弹威胁评估的可行性。     

改进集对分析的多属性决策方法在通信干扰目标威胁排序中的应用

针对属性值以区间数形式的模糊多属性决策问题,提出了基于集对分析理论的综合理想方案决策方法。该方法将集对分析理论的应用范围从精确实数域拓展到模糊区间数域,在承认不确定性因素的情况下,对各个方案与正理想方案和负理想方案所组成的区间型集对进行了分析,得出同异反联系数,以γ准则为依据实现了模糊多属性决策。通信干扰目标威胁排序的实例计算表明,该方法是处理模糊多属性决策问题的一种有效方法,同时为通信干扰目标威胁排序提供了一种新的方法。     

基于HFACS模型的机场威胁与差错因素研究

<正>机场威胁与差错是影响机场安全的主要因素,对其进行有效识别和分析是机场安全管理的重要目的之一。本文运用FAA提出的人的因素分析分类系统(HFACS)模型对机场威胁与差错因素进行了系统分析,识别并建构了机场威胁与差错因素集,针对存在的问题提出了相应的解决措施。     

基于联系数系统态势排序的目标威胁综合评估

对防空导弹将要拦截的目标进行威胁程度评估,通常是先分析影响目标威胁程度的因素,并赋予各因素权重,计算各因素在某时刻的状态值并规范化,再通过加权求和综合合成; 根据合成结果对多个目标的威胁程度作出排序,求出威胁程度最大的目标。文章阐明了采用以上的加权求和计算有时会失效,指出失效的主要原因来自加权求和模型自身,可改用基于联系数系统态势排序的目标威胁综合评估解决这一问题。     

威胁级别判断技术的研究

介绍了影响威胁级别的各种因素及威胁级别的计算模型，提出了基于非线性结构的威胁因素对威胁级别的树形权值分配法，给出了各威胁因素隶属度的确定方法。此外，还以某型地空导弹为例，介绍了突防航迹的威胁总量以及速度因素对威胁级别的影响，为进一步开展飞机航迹规划和任务规划研究提供了参考。     

基于多层多级天际线选择方法的威胁评估

传统的威胁评估均采用加权求和方法，最终得到的单一威胁度序列缺少各目标特征，且权值设定过程复杂。在天际线选择理论的基础上，提出了多级天际线选择方法，结合多层次威胁评估建模思想，建立了基于多层多级天际线选择方法的威胁评估模型，有效消除了权值设定过程中个人喜好等因素的干扰，并将每个目标在各评价维度上的属性特征呈现出来。仿真实验结果表明，获得的威胁评估结果全面直观，为指挥员依据不同情况进行后续决策提供了重要依据。     

基于模糊物元分析的空袭目标威胁评估与排序方法

结合现代防空作战特点,分析了影响目标威胁评估与排序的因素,在模糊物元分析的基础上,结合欧氏(欧几里得)贴近度的概念,提出了基于欧氏贴近度的模糊物元分析法.在对空袭目标进行威胁评估与排序时,将目标的各个特征作为物元的事物,以其各项评价指标及其相应的模糊量值构造复合模糊物元.通过计算与标准模糊物元之间的欧氏贴近度,并采用信息熵法计算各评价指标的权重,实现了对空袭目标的威胁评估与排序,为空袭目标威胁评估与排序提供了一个新的方法.     

基于模糊贝叶斯网的空战传感器资源管理方法

空战中目标状态信息的不确定性、目标与我机相对态势是影响机载传感器资源分配问题的重要影响因素.针对此问题,提出一种基于模糊贝叶斯网(FBN)的空战传感器资源管理方法,以空战传感器资源管理中涉及的影响因素因果关系作为建网依据,将目标信息增量、目标威胁、飞行员指令作为证据变量驱动网络进行概率推理,从而获取空战传感器资源的分配结果.仿真结果表明,与传统方法相比,方法的自适应变间隔采样策略能够根据目标威胁及飞行员指令影响,管理空战态势不同阶段的传感器资源以满足空战作战任务需求.     

基于PCA-MPSO-ELM的空战目标威胁评估

目标威胁评估是空战对抗过程中的关键环节。由于影响空战目标威胁评估的因素复杂多样，且指标之间存在相关性，导致传统的评估算法无法得到准确客观的评估结果。由此，提出了一种基于主成分分析法和改进粒子群算法优化的极限学习机（PCA-MPSO-ELM）的目标威胁评估算法。首先，综合分析了影响目标威胁程度的指标，利用主成分分析法对原始评估指标进行线性变化处理得到综合变量，消除了评估指标之间的相关性，实现了对评估数据的降维；在此基础上，构建ELM神经网络并利用改进的粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值，提高了目标威胁评估模型的精度。最后，在空战训练测量仪中选取空战对抗数据，利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据，通过仿真实验分析了PCA-MPSO-ELM算法的精度和实时性，结果表明所提算法可以快速准确地进行空战目标威胁评估。     

基于动态变结构BP神经网络的目标威胁评估

针对传统目标威胁估计方法和BP神经网络的不足,在BP神经网络的基础上,建立了基于动态变结构BP神经网络的目标威胁估计模型.该模型通过在权值向量更新公式中引入冲量函数,加快了网络的搜索速度和精度,保证了网络获得全局最优值;通过实时调整隐含层节点数目,可以将网络结构优化,极大地提升了网络的灵活性.仿真结果表明,与传统目标威胁估计方法和BP神经网络相比,动态变结构BP神经网络具有更好的预测能力和收敛速度,可以快速、准确地完成目标威胁估计.     

基于灰色关联TOPSIS 法的要地防空威胁评估

针对要地防空作战目标威胁评估问题,提出一种基于灰色关联TOPSIS的评估新方法对目标威胁进行综合 排序。首先,确立要地防空目标威胁评估指标体系,在对初始数据进行预处理的基础上采用熵权法和AHP法组合 确定指标权重,避免主观决策带来的误差。其次,依据量化理论对威胁评估指标进行定量处理,建立了基于灰色关 联TOPSIS法的威胁评估模型,运用灰色关联TOPSIS法计算相对贴近度参数,从而实现对空袭目标威胁大小的排 序。最后,通过防空作战目标威胁评估实例进行验证,结果表明该方法可靠有效。     

基于MATLAB的海上目标威胁程度仿真研究

介绍了MATLAB模糊逻辑工具箱的基础知识和基本用法,以及海上目标威胁程度等级计算的基本方法,并在此基础上提出了运用MATLAB模糊逻辑工具箱进行海上目标威胁程度等级的仿真。根据海上目标威胁程度等级计算的基本要求和模糊推理系统的构造方法,确定了系统各变量的隶属度函数,制定了系统的模糊规则。仿真结果表明,运用MATLAB模糊逻辑工具箱进行海上目标威胁程度等级的仿真,建立系统隶属度函数和模糊规则非常快捷、方便,各输入变量对输出变量目标威胁程度等级的影响非常直观。     

作战飞机的空-地攻击效能评估

用概率方法建立了描述单一飞机在威胁环境中攻击一个地面被动目标的数学模型,导出飞机对地攻击作战的任务成功率、目标被击毁率和飞机损失率等效能的表达式,给出用于效能评估的有关事件发生概率的计算公式,通过计算实例讨论了作战飞机空－地攻击效能的各种度量。     

基于贝叶斯网络的要地防空目标威胁评估模型

目标威胁评估是要地防空作战决策的重要组成部分。文章对要地防空的目标威胁评估进行了研究,将目标威胁意图引入目标威胁评估,在对要地防空目标威胁评估要素进行分析的基础上,建立了基于贝叶斯网络的目标威胁评估模型;针对要地防空的实际情况,在求得目标对各要地(阵地)的威胁度的基础上,建立考虑各要地(阵地)不同价值的要地防空目标威胁综合评估模型,满足实际作战需要,为武器目标分配提供了依据。     

编队空战的目标分配研究

编队空战目标分配可以使飞行员在选择空战对手时更趋理性,也更有针对性。首先分析了构成目标威胁的因素,运用层次分析法确定了构成目标威胁度各因素的权值;进而构建了目标分配函数,并运用最优势原理实现了目标的分配;最后,通过设定双方不同性能的飞机空战作为目标分配实例进行了计算,计算结果符合编队空战的一般规律,表明所提出的方法可以解决实际编队空战中目标分配问题,方法简洁,结果可靠。     

基于集对分析的混合型多属性目标威胁评估

针对空袭目标属性权重为区间数且属性值为实数、区间数和模糊语言值相结合的混合型多属性威胁评估问题,提出了一种简洁、直观且计算量少的基于集对分析的评估方法,并通过实例验证了该方法的有效性和实用性。