支援干扰下战斗机突防段综合航迹规划

针对传统A~*算法搜索空间以及收敛时间等方面的不足,首先提出了改进的A~*算法;其次对战斗机突防段综合航迹规划影响因素进行分析,在此基础上建立了战斗机对地攻击突防段代价函数数学模型;然后对支援干扰下的雷达压制区进行研究,确定干扰机位置,由此条件构建支援干扰下战斗机突防段综合航迹规划模型;最后应用改进的A~*算法进行战斗机突防段综合航迹规划。仿真实例表明,基于改进的A~*算法可以有效地进行突防段的航迹规划,可以有效地减小航迹的代价,提高战斗机的突防概率,有利于我方战斗机成功突防。

基于IMM-UKF的网络化作战目标跟踪算法

针对网络化作战中单探测节点对机动目标的运动模型不确定性导致滤波精度低,为提高目标跟踪的稳定性和精确性,提出了多节点探测跟踪算法。基于网络体系中信息的共享需求,建立网络探测节点的目标跟踪模型;通过网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常有多种运动状态并存现象,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求。因此,探测节点采用了基于交互式多模型(IMM)的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行状态估计,融合中心将各节点发送的目标状态估计融合后进行状态估计,有效地降低了目标机动造成的模型误差,提高了跟踪性能。仿真结果表明,所提出的算法提高了网络节点对机动目标的跟踪精度,并且收敛速度快,有较强的鲁棒性和实用性。

基于网络分析法的空防威胁评估算法

空防威胁评估旨在将观测到的所有飞行器,根据其相对于防御资源的威胁程度进行评级。针对现有方法进行空防威胁评估不能充分考虑指标间的相互影响关系,提出网络分析法的威胁评估模型。根据来袭目标的攻击意图以及最大威判距离划分威胁等级,并依据网络分析法构建评估体系对一级威胁目标分配威胁值。模型充分考虑了空防威胁评估特殊性,更好地描述了指标间的相互影响关系,具有更强的针对性和有效性。通过仿真,评估模型符合一般战术推理和经验判断,能较好地描述空袭目标威胁大小,可为防空作战决策研究提供一定的参考。

基于综合集成赋权法和TOPSIS法的空中目标威胁评估

针对传统的空中目标威胁评估方法存在着过分依赖专家经验、需要大量的先验知识、目标属性权重不合理等不足,提出了基于综合集成赋权法和TOPSIS法的空中目标威胁评估方法。针对空中来袭目标,为了综合考虑目标属性的主客观权重,提出了基于博弈论思想的综合集成赋权法,确定目标属性的集成权重,然后利用TOPSIS法对空中目标进行威胁评估,最后通过案例仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。

基于可信度的装备作战试验因子筛选方法研究

针对传统的装备试验因子筛选方法存在着试验方案设计不合理、因子筛选结果可信度不高等方面的不足,提出基于可信度的装备作战试验因子筛选方法。首先,使用均匀试验设计法构造科学的试验方案,以较少的试验次数获取更多的试验信息,提高试验效率;其次,使用绝对灰色关联法计算试验因子的关联度,并将其从大到小进行排序;在关联度排序的基础上,开展因子筛选可信度研究,以直观的度量反映因子筛选的可信程度;最后,通过案例仿真,验证了所提方法的合理性和可行性。

基于改进C^2R模型的突防兵力策略优选方法

空中突防作战中,如何以最优兵力策略获得最大作战效率是任务规划中的一项关键技术。构建突防飞机编队通过拦截飞机防空区模型,以突防战斗机与随队支援干扰机的架数为输入项,以成功突防架数和被击落拦截飞机的架数为输出项。根据每种飞机可出动架数产生的所有兵力策略,利用突防模型遍历推演出每种策略预期的空战结果。运用经济学中数据包络分析的方法,对经典的C^2R模型进行改进,定义3种综合评价指数,用每种指数对所有预期的空战结果进行评价并排序,根据排序结果对兵力策略进行比较分析。仿真结果表明,3种指数均能有效地对兵力策略排序优选,提升了作战指挥决策的效率。