基于CIDBN的战术活动识别模型及在线精确推理

战术活动识别是战场态势感知的重要研究内容。为提高战术活动识别的准确性与实时性，提出了一种基于上下文独立动态贝叶斯网络（CIDBN）的战术活动识别模型及在线精确推理。通过对战术活动机制的分析，采用动态贝叶斯网络（DBN）理论，建立了一个初始战术活动识别模型。该模型引入了威胁指数节点来影响战术活动的终止与选择，并采用模糊隶属度函数对连续变量进行离散化处理。依据上下文独立关系对该模型进行简化，获得了一个基于CIDBN的战术活动识别模型。将接口算法扩展于该模型上，提出了在线精确推理算法。仿真结果表明，所提出的战术活动识别方法，具有识别精度高、较低不确定性和实时性高的优点。      

带异步相关噪声的战斗机蛇形机动跟踪算法

针对异步相关噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,从联合优化的解决思路出发,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带异步相关噪声的联合估计与辨识算法。首先采用"去相关框架"解除过程噪声与量测噪声之间的相关性,从而将异步相关噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题,其次通过解除目标状态与转弯角速度之间的非线性耦合关系,基于期望最大化算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识,从而获得转弯角速度闭环形式的解析解：在E-step,通过利用异步相关噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑器（HCKS）,获得目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,获得转弯角速度的解析解。最后通过仿真验证了所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法。     

基于改进C~2R模型的突防兵力策略优选方法

空中突防作战中,如何以最优兵力策略获得最大作战效率是任务规划中的一项关键技术。构建突防飞机编队通过拦截飞机防空区模型,以突防战斗机与随队支援干扰机的架数为输入项,以成功突防架数和被击落拦截飞机的架数为输出项。根据每种飞机可出动架数产生的所有兵力策略,利用突防模型遍历推演出每种策略预期的空战结果。运用经济学中数据包络分析的方法,对经典的C~2R模型进行改进,定义3种综合评价指数,用每种指数对所有预期的空战结果进行评价并排序,根据排序结果对兵力策略进行比较分析。仿真结果表明,3种指数均能有效地对兵力策略排序优选,提升了作战指挥决策的效率。