基于多维特征的战场实体目标分群方法

目标分群问题也称为群形成过程,是态势估计中的一个重点和难点问题,属于信息融合中的高层融合范畴。现有的目标分群方法大多是将空间位置相近的目标聚为一类,极少有分群方法考虑到进行战场态势分析所需的位置、速度、航向、属性和类型等多维特征。为此,首先根据海战场态势分析需求,基于目标的特征属性定义了多维度欧式距离;然后综合利用分类与密度聚类两种分析方法,提出了一种战场实体目标分群方法,以综合实现战场实体目标的实时分群处理;最后,将该算法应用于一个军用场景的数据集上进行仿真实验。仿真结果表明了该方法在海战场环境中实现目标分群处理的可行性和有效性。     

基于本体建模的态势推理

为了克服传统推理方法在态势表示和态势推理方面的不足,本文针对态势推理问题,以本体建模储存态势推理所需要的规则知识,使得战场逻辑规则清晰化,易于扩展.结合态势本体逻辑,对基于关系数据库存储的战场数据进行识别、分类,完成态势信息从关系数据库到本体的转化,从而将态势推理问题转化为基于本体建模的战场态势推理.该方法充分考虑到了...     

战场电磁环境分析

分析战场电磁环境的根本目的是使指挥员迅速直观地了解战场电磁态势,有助于指挥员合理部署电子对抗力量,还为飞机的电磁兼容性设计提供可靠的依据。本文分析了战场电磁环境的不确定因素,并且介绍了空战中,敌我双方雷达产生的电磁辐射环境的计算方法。     

基于粗糙集与证据理论的防空作战态势评估方法

针对防空作战战场态势评估问题,提出一种基于粗集与证据理论综合评判的评估方法,并建立战场态势评估指标体系.通过对联合防空作战过程这一是实例的分析,表明此方法对当前战场态势可给出有效的综合评价和理解,具有较高的可信性.     

基于FCM的终端区交通态势识别

终端区交通态势的日益拥挤,一定程度上造成航班的延误,给航空公司及旅客带来了极大损失。为了对终端区交通拥挤进行有效的识别和疏导,对终端区交通态势进行了研究。通过采集的雷达数据,提取影响终端区交通态势的属性指标,运用模糊C-均值聚类(FCM)方法建立了终端区交通态势识别模型,模型可快速准确地识别交通态势。以某终端区为例,验证了模型的有效性。     

基于非参量法的空战态势评估分析

为了改进现有基于非参量法的空战态势评估模型,描述了空战态势评估基本问题,阐述了空战态势评估算法的发展脉络,分析了目前构造的态势评估函数没有体现方位角与进入角对态势影响的耦合关系,双方速度以及能量对态势影响的非线性等问题,提出了从空战武器攻击区的角度重新构造态势评估函数的思想,为进一步研究奠定了基础。     

基于HMM的网络安全态势评估与预测方法

网络安全态势估计和预测是态势感知的重要过程。在告警信息聚合基础上,以典型攻击模式作为关联依据,结合网络资产的脆弱性识别网络实体所处受攻击阶段并将其转化威胁等级。以威胁等级作为观测值,基于隐Markov模型通过状态估计实现态势评估,并利用神经网络和支持向量机的组合模型实现态势预测。DARPA2000测试数据集上的相关实验表明,本文方法能更加准确地评估和预测网络态势。     

无人战斗机的态势感知模型框架

提出了利用面向对象的贝叶斯网络构建无人战斗机的态势感知模型框架，探索了有利于多机协同作战的态势感知模型，以及作战环境具有多个不同威胁实体的态势感知；给出了无人战斗机态势感知的特点及威胁水平评估模型，以及构建基于多机协同的态势感知模型的具体步骤。     

基于FCM的多无人机协同攻击决策建模方法

针对复杂不确定战场环境下多无人机协同任务的需求,提出了一种基于模糊认知图(FCM)及其扩展模型的多无人机协同攻击决策建模方法。基于人的决策心智模式,采用智能体模糊认知图(ABFCM)建立了包含感性和理性2种决策模式的多无人机协同攻击决策系统模型框架。采用模糊灰色认知图(FGCM)对多无人机的态势感知和协同攻击决策开展了建模工作。借鉴人脑杏仁核机理建立了态势-决策模板快速匹配的感性攻击决策模型。为降低建模工作对专家知识的依赖,采用直觉模糊集的决策阈值算法提高理性攻击决策模型的客观性,并采用动量梯度下降(MGD)学习算法进一步提高了决策模型的学习进化能力。通过仿真验证分析表明,基于FCM的多无人机协同攻击决策建模方法能够较好地应对复杂不确定战场环境,发挥知识和数据在建模中的综合作用,可为提升多无人机执行任务的决策优势提供理论指导和建模方法参考。     

空中交通态势感知研究综述

空中交通系统作为典型的复杂系统,解决空中交通的拥挤、航班延误等问题是当下的研究难点和热点,需大力发展空中交通态势感知这一关键技术,为此对空中交通态势感知技术进行了详细的综述。对空中交通态势识别算法的国内外研究做了概述,随后重点分析了空中交通态势预测技术,依据应用方法不同,将空中交通态势预测分为交通流模型预测、人工智能算法预测以及复杂网络预测,以技术更迭为时间线,对研究成果进行分析,最终基于研究阐述现存问题并对未来研究方向做出展望。     

虚拟战场环境中直升机自主飞行仿真

虚拟战场环境在部队训练和武器系统评估中正在发挥越来越大的作用。虚拟战场环境中除了人在回路中的武器仿真器外，还存在大量计算机生成的自主运动的虚拟武器平台。以直升机为研究对象，考虑直升机作战环境与运用特点，对直升机在地形约束下的自主飞行进行了仿真。应用结果表明，利用此方法可以在虚拟战场环境中实现虚拟直升机的逼真运动。     

Synthetic damage effect assessment through evidential reasoning approach and neural fuzzy inference: Application in ship target

The damage effect assessment of anti-ship missiles combines system science and weapon science, which can provide reference for the assessment of battlefield damage situation. In order to solve the difficulty of heterogeneous data aggregation and the difficulty in constructing the mapping between factors and damage effect, this paper analyzes the specific damage process of the anti-ship missile to the ship, and proposes a synthetic Evidential Reasoning (ER) – Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) to assess the damage effect. To solve the problem of fuzziness and uncertainty of criteria in the assessment process, the belief structure model is used to transform qualitative and quantitative information into a unified mathematical structure, and ER algorithm is used to fuse the information of lower-level criteria. In order to solve the problem of fuzziness and uncertainty of the information contained in the first-level variables, and the strong non-linear characteristics of the mapping between first-level variables and damage effect, the ANFIS with self-adaptation and self-learning is constructed. The map between the three first-level variables and damage effect is established, and the interaction process of the various factors in the damage effect assessment are clear. Sensitivity analysis shows that assessment model has good stability. The result analysis and comparative analysis show that the process proposed in this paper can effectively assess the damage effect of anti-ship missiles, and all criteria data are objective and comparable.     

基于事件本体的CGF飞机实体作战计划模型

以海空作战仿真中的CGF为研究对象,在分析BDI Agent中的信念、愿望、意图与作战计划之间关系的基础上,分析了其中的动作序列的关系问题,利用时间关系公理对作战实体的思维状态进行了刻画,以CGF飞机Agent实体编队进行对海突击为想定,建立了基于事件本体的CGF飞机Agent实体作战计划模型,并利用Protégé本体建模工具进行了实现。应用实践证明,虚拟海战场中的CGF作战计划本体模型,可以为虚拟海战场综合环境建模和仿真中的作战实体作战计划提供语义上的支持,提高了作战实体的智能水平和对战场环境的认知能力,为CGF实体智能建模提供了新的手段和途径。     

军事计量保障费-效决策分析

从军事计量保障费-效决策的目的出发,建立了计量保障费用-效能决策模型,对费-效决策优化的具体实施进行了初步研究.针对全寿命周期费用不能定量评估的情形,将指标权重分配的MITA方法和多属性决策的TOPSIS方法结合起来,给出了一种可行的多指标评估方法.通过给出一个决策优化的案例,验证了费-效决策多指标评估方法的正确性和实用性,提高了效能评估的有效性和精确度,供有关研究人员和决策部门参考.     

基于改进证据网络的空战动态态势估计方法

针对无人机空战态势估计既需要综合考虑多类型因素影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于改进证据网络的动态态势估计模型并设计了威胁等级评估推理方法。首先,考虑空战决策时间较短的特点,提出变量框架等级缩减方法以提高网络运行效率;然后,针对空战态势信息具有大不确定性的特点增加冲突数据自适应融合算法以及网络证据的时间序列预测,提高证据的合理性;最后,引入时空融合思想和变权机制将前一时刻的威胁信息作为评判后一时刻威胁的重要标准,应用威胁在时间维度上的递归合成增加信息在时间方向的传递,改善了由于证据失真引起的评估结果的不合理性问题,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

新一代智能座舱总体结构设计

传统座舱通过引入各种自动化功能,辅助飞行员完成任务,减小操控负担。随着战场态势变化的日趋繁杂,传统座舱设计辅助飞行员的能力达到了瓶颈,亟需研究总体结构设计改进方法,提升辅助决策能力。深入分析了传统座舱存在的问题,研究了适应新型战机的座舱设计,并综合运用态势评估、故障诊断等技术,以任务为核心,对新一代智能座舱的结构及其辅助决策等级进行了设计,阐述了各系统内部结构及功能,探讨了智能座舱与飞行员之间的关系转变。最后,梳理了相关技术途径,指明了下一步的研究重点。     

AHP方法和BP神经网络在装备保障性评估中的应用

目的介绍了BP神经网络的基本原理，建立装备保障性评估指标体系。方法在系统分析装备保障性的各种影响因素的基础上，设计用于评估装备保障性的神经网络模型，利用AHP方法确定指标的初始权重，并调用MATLAB神经网络工具箱中的GUI对结果进行计算和分析。结果研究表明神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点，适用于对装备保障性的分析和评估。结论BP神经网络评估方法是一种基于非线性系统的预测方法，对装备保障性进行综合评估能够较为准确地提供决策依据。