基于知识的目标关系分析挖掘技术

在战场目标价值分析和打击目标排序分析过程中,为了构建敌方作战目标体系,需要分析战场目标间的关联关系。轨迹和部署数据中隐藏大量信息,提出了一种从轨迹和部署数据中挖掘出感兴趣的目标关系类型信息的方法,所提方法对轨迹部署数据进行时空聚类,从聚类结果提取目标;对聚类目标使用频繁项挖掘算法分析挖掘满足一定支持度的有关联关系的目标,再根据构建的关系类型知识库或关系规则,分析目标间的具体关系类型。所提方法能对积累的目标历史轨迹部署数据分析挖掘出目标间的关联关系,挖掘出目标潜在的关系类型可为后续构建目标体系提供关系数据。

一种基于DBN和TOPSIS法的多目标威胁评估算法

针对目前已有多目标威胁评估方法主观性强、稳定性弱、评估过程不连续的问题,综合考虑目标运动特性、目标行为意图,提出了一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)和逼近理想解法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)的多目标威胁评估方法DBN-TOPSIS。通过分析目标特征指标间的节点关系,建立多目标威胁评估DBN。采用模糊理论,通过梯形隶属度函数对战场传感器、雷达等获取的连续型特征指标数据进行离散化处理,统一特征指标形态。利用联合树(Junction Tree,J-tree)算法进行动态威胁程度推理。构造DBN推理结果与TOPSIS评估矩阵之间的映射关系,采用TOPSIS法将威胁评估概率结果转换为威胁程度综合评估得分,进行多目标威胁程度准确排序。实验结果表明,DBN-TOPSIS多目标威胁评估方法具有较好的合理性和准确性。

基于数据链的服务化高效协同作战网络

提出了基于数据链的服务化高效协同作战网络。分析研究服务化作战网络架构,将网络资源封装为微服务,通过微服务间的相互调用,灵活调控网络资源;提出了基于轨迹预测的两步时空扩展图(time expanded graph,TEG)模型以屏蔽作战网络的高动态性;为了实现节点间的高效协同,构建了基于两步TEG的微服务编排模型,对异构最早完成时间(heterogeneous earliest finish time,HEFT)算法进行改进,实现求解时延优化。仿真结果表明,所提方案只损失较小的时延性能,收敛时间大幅降低,形成了对作战任务需求的快速响应与微服务的高效编排能力。

基于蚁群算法的无人机侦察任务分配

随着无人机(Uninhabited Aerial Vehicle,UAV)平台自身性能和信息化水平的提升,如何对无人机进行侦察任务分配成为重点问题;并且任务分配问题涉及无人机和目标数量、位置、性能等众多因素,也使任务分配问题变得十分复杂。针对侦察任务分配问题,进行分配建模研究,细化约束条件,使其更贴合实际应用场景。利用蚁群算法对分配模型求解,综合考虑所涉及的无人机性能、目标特点、数量等多种因素,并获得合理的分配方案,对实际应用具有一定的意义。

遗传算法在无人机航路规划中的应用

随着无人机在现代战争中的作用日趋重要,对无人机航路规划的研究也越来越多。分析了无人机航路规划涉及的因素和处理过程,介绍了遗传算法的相关内容。根据无人机航路规划涉及因素多、计算量大的特点,采用遗传算法进行航路规划。给出了遗传算法编码方法以及算法参数、终止条件的设置方法,提供了一个应用示例,并给出了一些改进的建议。

基于贝叶斯网络的态势估计方法

结合态势估计的特点,介绍了黑板结构和贝叶斯网络2种用于态势估计的方法,分析了各自的优缺点,并选取贝叶斯网络来进行态势估计。详细讨论了战场态势在贝叶斯网络中的知识表示和信息传播。针对静态贝叶斯网络难以捕捉动态战场信息的缺点,采用了动态搜索最佳网络的方法进行推理,为战场态势估计提供了新的思路。

基于改进模拟退火算法的无线传感器布设

对于已被证明是组合优化问题的无线传感器布设而言,模拟退火算法是一种有效的解决方法。在生成无线传感器布设方案的过程中,针对传统模拟退火算法的缺陷,采用了保存当前最优布设方案及灵活设置退火温度的改进算法来生成布设方案,并给出了使用该算法的无线传感器布设方案生成流程及算法伪码。最后通过仿真实验验证了该改进算法在生成无线传感器布设方案过程中的可行性和有效性。

基于博弈云模型的目标作战效能态势评估方法

针对作战效能态势评估系统中因评估指标体系权重分配不合理而导致评估结果准确性出现偏移的问题,将博弈论应用到云模型加权偏离度的求取中,提出基于博弈云模型的目标作战效能态势评估方法。分别采用AHP与RAGA-PPM确定主观权重与客观权重,通过博弈云模型自适应地确定最优组合权重,并实现定性指标和定量指标的模糊转换,从而完成目标作战效能态势评估。实验结果表明,该方法准确率高达99.85%。

基于分层处理的无人机任务规划

随着无人机在现代战争中的作用日趋重要,对无人机任务规划的研究也越来越多。根据无人机任务规划涉及的内容,分析了它的要求和包含的主要功能,给出了任务规划的处理流程。任务规划涉及的因素复杂繁多,所以采用分层处理来解决任务规划问题,并利用聚类算法和遗传算法解决目标分配和航路规划2个核心问题。

基于水平集的目标分群方法

针对传统目标分群需要事先指定分类数等参数的问题,将水平集理论引入目标分群问题。该方法将目标分群问题归结为一个曲线演化问题,将目标分布结构视为曲线演化的约束条件,使得曲线在演化过程中自动地将地理上较为接近的目标包络在一起,从而完成目标分群,仿真实验证明了算法的有效性。

高通量卫星网络动中通用户站越区切换技术

针对高通量卫星多点波束组网下动中通站型跨波束、跨信关站以及跨星切换中存在的影响通信质量的问题,研究了可行的切换实现方案,提升了用户使用时的质量。在动中通应用场景中,用户站基于地理位置信息发起越区切换,介绍了越区切换解决方案,采用了信关站结合信号质量和目的波束资源分配情况进行切换控制的方法,对切换过程中的通信质量保障技术进行了研究和优化,达到了良好的用户体验。