空中目标传感器管理方法综述

为了避免对有限的多传感器资源的无序竞争和使用,多传感系统通常在一定约束条件下工作。传感器管理即是对传感器系统的自由度进行控制,以满足实际的约束条件并实现既定的任务目标,被大规模地应用于诸如区域目标监视、空中交通管制等各种军用与民用领域。首先,给出了传感器管理系统的概念定义与基本目标;然后,对过去及现在各种空中目标传感器管理方面的理论、方法以及应用进行了全面的综述与深入的分析,并对传感器管理领域现存的问题提出了解决思路和方法;最后,对该领域下一步的发展方向做出了展望。     

基于决策不确定性的多目标跟踪传感器管理

针对高杂波、电子干扰环境,在量测驱动的多目标滤波框架下提出了一种基于决策不确定性的传感器管理方法。首先,根据部分可观测马尔科夫决策过程的理论,给出了基于Rényi信息增量的传感器管理一般方法。其次,综合考虑决策过程的信息完整性、信息质量、信息的内涵等因素,在量测驱动的自适应滤波框架下,基于目标运动态势评估多目标决策不确定性水平,并选取最大决策不确定性目标。最后,以最大决策不确定性目标的信息增量最大化为准则进行传感器分配方案的求解。仿真实验表明所提方法能够有效抑制电子干扰、杂波对多目标跟踪及传感器分配的影响,与基于威胁的传感器管理方法相比,所提方法的平均最优子模式分配（OSPA）距离及平均计算时长均显著降低,且在高杂波、电子干扰情形下具有较高的可靠性。     

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。     

编队对地攻击威胁评估方法研究

结合编队对地作战的特点,对影响威胁评估的因素进行了分析,采用威胁指数法和G.A.Miller9级量化理论获得各影响因素的特征值,并用相邻比较法确定属性权值,最后应用多属性决策模型对目标进行威胁排序,为指挥员的战术决策提供依据。     

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。     

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。     

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。     

恶劣气象条件对无人机飞行航迹的威胁评估

分析了影响无人机飞行的恶劣气象条件的特征和特性,建立了恶劣气象条件的模型;确定了各种恶劣气象条件的威胁因子和威胁度,通过定量分析和采用模糊决策算法对综合威胁评估模型进行了计算,得到了综合威胁权重指数;利用实例对评估模型进行了验证。结果表明,该模型能客观反映恶劣气象条件对无人机的威胁程度,可依此判断无人机航迹的优劣。     

基于粗糙集的多岛礁要地防空威胁评估

文章以多岛礁要地防空作战需求为牵引,结合现代防空反导作战新特点,综合考虑空袭目标的主要因素和要地的相对价值,在遭受多目标攻击情况下,利用粗糙集理论,从不精确、不一致、不完整等大量不完备信息中求取最小不变集合,求解最小规律集,得出指标权重,并对目标的威胁等级进行排序。粗糙集理论能够大大提高提取有用信息的效率,从而揭示不完备信息中隐含的规律。经过案例分析,表明该方法能够客观地对空袭目标的威胁等级进行排序,对于多岛礁要地防空作战决策研究具有一定的参考价值。     

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。     

民用航空动力技术风险评估的量化方法

通过层次分析法和质量功能展开,将用户对先进民用航空发动机的总需求逐层展开到具体技术并求得其权重,同时采用技术成熟度等级对各具体技术的风险水平进行量化,综合具体技术的权重和风险值计算得到整个发动机的总技术风险.该方法不仅可以评估整机系统,对其部件系统同样有效.以某型在研涡扇发动机的涡轮部件为例,应用该方法对其进行数值模拟,得到了定量的技术风险评估结果.     

航天器控制系统智能健康管理技术发展综述

健康管理作为智能自主控制亟待突破的关键技术之一,是提升航天器安全可靠稳定运行能力的有效手段。结合人工智能技术的发展趋势,基于前期已建立的新型航天器智能自主控制系统通用架构,详细综述航天器控制系统的智能健康管理技术现状与发展趋势。首先,根据现有航天器设计、研制和在轨的具体情况,梳理出航天器控制系统健康管理技术所面临的挑战;然后,分别从故障预警、故障诊断和寿命评估3个方面,详细阐述基于人工智能的健康管理技术研究现状及其在航天领域的应用情况;最后,提炼出航天器控制系统健康管理技术的发展方向。     

航空发动机限寿件概率失效风险评估的等效应力转化

提出一种从整个飞行循环出发并基于全局的限寿件等效应力转化方法,将转化后的等效应力作为概率失效风险评估的输入条件,从而获得更为精确的失效风险结果。首先通过流固耦合数值模拟获得限寿件在整个飞行循环的瞬态应力,然后基于雨流计数法及线性累计损伤理论编制转换程序,将限寿件模型全部节点上的瞬态应力转化为等效应力,最后作为概率失效风险分析流程的输入条件确定寿命期内的概率失效风险。相同飞行循环条件下,与基于局部最大应力的转化方法相比,全局等效应力转化方法获得的失效风险更低。该方法的提出,为我国民机型号概率失效风险评估时作为关键输入数据应力的确定给出了定量参考,有力支撑了适航取证。