智能化战术任务管理系统研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A^*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化.     

基于空域划分的超视距空战态势威胁评估

编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.     

国外中远程空空导弹发展概述

<正>近年来,世界各国加大了对中远程空空导弹的重视,随着空中目标性能的不断提高、空战战术的不断发展以及各种新理论、新技术在空空导弹研制中的不断应用,空空导弹技术发展迅速。现状与特点目前,空空导弹已历经四代,形成了红外和雷达两种制导体制、近距格斗和中远距拦射两大系列。20世纪90年     

战斗机的体系对抗分析(英文)

体系对抗分析是武器系统作战效能研究的最高层次。本文建立了空对空作战体系对抗的物理模型 ,基于多元兰彻斯特平方律方程 ,给出了不同空战武器战术交战的数学模型 ,考虑现代战争的高技术特征 ,发展了战役优势参数概念 ,使其更加准确地反映空对空作战的实质。以数学模型和战役优势参数为核心 ,采用随机分配目标战术和战斗机对空作战能力指数 ,完成优势评估、进程预测和配置优化等体系对抗问题的计算分析。结果表明 ,具有发展特征的经典作战理论仍能在新的应用中发挥重要作用。     

民航重组应接通企业“毛细血管”

6月9日,《中国民航报》发表《接好民航业重组的“毛细血管”》指出,在民航业激烈的竞争态势下,并购重组成为席卷全球民航的浪潮。中国航空公司的扩张、并购、重组也在不断进行着,刚刚尘埃落定的东航与上航重组就是一例。     

基于粒子群优化的多导弹动态武器目标分配算法

针对复杂多变的未来战场环境,对空防御系统需要实现对多个目标进行武器分配。由于传统静态武器目标分配（Static weapon target assignment, SWTA）模型受到很多因素的限制,无法适应战场态势的快速变化。为了解决多导弹的动态武器目标分配（Dynamic weapon target assignment, DWTA）问题,将对空防御过程离散为多个阶段,并根据战场实时态势数据构建了DWTA的数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,引入了武器转火时间窗等约束条件,在算法中考虑拦截概率和导弹耗费等多个指标。最后通过大量仿真实验,验证了粒子群算法进行多导弹目标分配的合理性和有效性。     

基于核主成分分析的空域复杂度无监督评估

空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。     

基于博弈论的自由空战指挥引导对策问题研究

博弈论是解决空战对抗问题的有效方法之一,针对目前自由空战筹划困难、指挥引导对策单一的现状,在现有空战博弈问题研究的基础上,扩展了机动动作库和控制参数,加入了雷达开机时机这一关键决策,分别从静态博弈和动态博弈角度出发,提出了构建自由空战指挥引导对策模型的思路,为下一步指挥引导对策模型的研究奠定了基础.     

基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。