基于决策概率逼近的矩阵对策近似求解方法

本文提出一种面向大规模矩阵对策问题,基于决策概率逼近的可快速收敛到近似最优策略的求解方法.

拟牛顿矩阵的紧凑表示及其在有限存储方法中的应用

提出一族紧凑格式的拟牛顿矩阵修正公式,适当选择其中某个向量情况下,该族可以很方便的用于构造求解大型无约束优化问题的有限存储拟牛顿算法.

基于单神经元自适应PSD的α-β目标跟踪滤波算法

α-β跟踪滤波器具有结构简单、计算方便等优点,在工程中得到了广泛应用,但同时由于参数固定而无法适用于机动场景中的目标跟踪。针对该问题,文章将单神经元自适应PSD(Proportion Sum Differential)算法与α-β滤波相结合。改进后的α-β滤波算法利用单神经元PSD算法的自适应参数调整能力,根据系统跟踪误差实时调整滤波器参数,因而能够跟踪机动目标。仿真和实测数据处理结果表明,改进的α-β滤波算法能够有效应对目标机动,形成稳定航迹,跟踪性能优于Kalman滤波。

基于矩阵对策的整体威胁估计方法

传统的威胁估计方法针对单一防卫目标面对多个威胁目标的场景,使用源于领域分析的威胁因子及其权重进行威胁度估计。针对多个防卫目标面对多个威胁目标的场景,提出基于矩阵对策的整体威胁估计方法,计算和比较在指定威胁目标存在或不存在的不同局面下,己方最优决策效用的差异,由此实现对指定威胁目标的整体威胁估计。通过优先打击整体威胁度更大的目标,尽可能提升防卫方的整体存活机会,达到有效支撑防卫决策的目的。

面向协同作战的无中心战术组网技术

面向协同作战,为保证前沿战斗单元间的高效协同,需要综合考虑各类不同类型任务(电子攻击、电子侦察等)间的衔接与协同。通用DHT网络一般用于网络内容共享,便于不同节点间相似内容的快速搜索,但难以提供不同类型任务节点间的高效搜索。基于此,提出了一种基于启发式路由的改进型DHT战术组网技术,通过面向战术业务的灵活组网,为作战职能的高效协同提供支撑,使不同类型作战任务间的衔接与协同十分便捷。该组网方式具有无中心、松耦合的特点,支持广域覆盖,具备良好的可靠性,能够为网络化作战体系提供良好的支持。

多目标入侵概率推断与绝对威胁评估

多目标威胁评估是现代化作战发现即打击的必须环节,在面向对多个时敏目标的多阵地末段防护作战应用中,对多目标威胁度进行持续度量十分重要。建立目标针对多个防护阵地的入侵概率推断模型,结合阵地资产价值、目标命中率推断模型,计算各个目标的期望毁伤,以此作为威胁度评估的基础。该方法能够对多个目标进行绝对威胁度评估,是对当前基于TOPSIS多目标相对威胁排序的提升。