基于体系推演的作战概念建模与验证方法

针对未来新兴作战概念建模和验证需求,分析国内外作战概念建模和验证现状,采用体系工程建模分析与验证方法,构建基于DoDAF2.0框架和推演仿真的作战概念建模和验证方法,提出要害破击型和优势压倒型的作战概念制胜机理分析方法,并以美国海军一体化协同防空作战概念为例,进行作战概念建模和效能验证分析,初步验证了方法可行性。

GA-BP模型在弹道导弹协同突防效能评估中的应用

针对弹道导弹协同突防效能评估的问题,采用层次分析法建立弹道导弹协同突防能力评估指标体系,进一步从突防能力与防御能力上建立了攻防体系之间的突防度模型,并给出了基于GA-BP神经网络下的优化权重选取方法。仿真结果表明:GA-BP神经网络与层次分析法和熵权法相比,有着更好的泛化能力,更精确地反映实际作战效能。该方法避免了主观因素的不确定性和事物本身的绝对客观性,利用实时作战数据对弹道导弹协同突防效能进行评估。

对空导弹射后动态可攻击区的快速高精度拟合方法研究

针对作战过程中对空导弹射后动态可攻击区的实时在线计算和解算精度等方面存在的问题,提出了一种基于遗传算法改进的BP(GA-BP)神经网络对导弹射后动态可攻击区拟合方法。该方法能够全局优化选取可攻击点的最优权值和阈值,并进行快速、高精度的可攻击区拟合。仿真结果表明,GA-BP算法可用于射后动态可攻击区拟合,具有解算速度快、拟合精度高、稳定可靠等特点,在导弹攻防对抗、多弹协同拦截等作战过程中,有着很大的参考价值和工程应用价值。

基于马赛克战的分布式聚合作战概念推演与验证

针对未来智能化体系攻防作战中集群博弈对抗需求,分析美军典型作战概念发展趋势。借鉴美军马赛克战理念,提出分布式聚合防御作战概念。基于DODAF2.0框架和推演仿真的作战概念建模和验证方法,对该作战概念进行概念建模和推演验证分析,初步验证了该作战概念的有效性。

基于OODA环的马赛克战理念及关键技术分析

针对未来无人化、智能化、体系化的作战环境,介绍马赛克战概念的提出背景,指出其与观察-调整-决策-执行(Observe-Orient-Decide-Act,OODA)循环理论、决策中心思想的联系,分析马赛克战的核心理念以及在作战层面和体系建设层面的运用思路。从网络化信息共享、通信的指挥控制和智能化混合型决策等方面出发,总结支撑马赛克部队智能化作战的关键技术,结合马赛克战在作战隐蔽性、灵活性等方面的优势和在通信传输、指挥控制、后勤保障等方面的不足,以延迟和阻断马赛克战的OODA快速闭环为目的,从电磁频谱对抗、智能算法博弈和“以群制群”等方面提出马赛克战的应对策略。

基于AI-RRT^(*)算法的无人机在线滚动航迹规划

针对无人机在线航迹规划中不确定的信息和变化的环境模型,研究了基于随时搜索式预测RRT^(*)(AI-RRT^(*))算法的无人机在线滚动航迹规划方法。首先,构建了无人机航迹规划问题的数学模型;其次,将随时框架与RRT^(*)算法结合并设计“椭圆预测域”策略以提高算法扩展节点的效率,提出了AI-RRT^(*)算法;然后,在滚动规划策略基础上,结合人工势场思想设计了启发式滚动规划子目标选取方式;最后,进行了无人机航迹规划仿真。仿真结果表明,基于AI-RRT^(*)算法的无人机在线滚动航迹规划能很好地应对环境中的动态威胁,验证了所设计方法的有效性。