基于DMPC-PSO动态威胁下的多UAV在线航迹规划

研究了多UAV在战场环境部分已知、突然出现动态威胁情况下的三维在线航迹规划问题。采用“预规划-在线轨迹跟踪”的模式,根据已知的地形和威胁信息,预先规划出多UAV飞行的参考航迹,然后在跟踪参考航迹的基础上,根据检测到的环境和威胁信息,采用DMPC-PSO进行航机规划,使多UAV可以避开突发的威胁和已知的威胁。为了更进一步说明DMPC-PSO算法的有效性,将DMPC-PSO算法用于多UAV的低空突防在线航迹规划。

基于FD-TODIM的混杂空战多目标动态威胁评估

针对传统空战态势威胁评估存在“状态失衡”以及难以体现决策者个体行为差异的问题,首先针对空战过程中多时刻态势信息,提出基于变权理论的态势权重解析方法,并结合基于正态累积分布生成时间序列权重的算法,解决属性参数与权值动态匹配的问题。其次,基于混杂态势信息,综合考虑飞行员有限理性和个体行为存在差异的特点,提出基于模糊动态交互式多准则决策(fuzzy dynamic interactive multi-criteria decision-making,FD-TODIM)算法的混杂空战多目标威胁评估方法。最后,进行了仿真验证和分析。仿真结果表明,该模型可充分挖掘历史信息影响,有效融合多个时刻混杂空战态势的混杂信息,并根据不同飞行员个体差异,生成具有实际意义的空战威胁态势评估结果。

基于直觉模糊TOPSIS的无人战车多目标动态威胁评估

针对评估指标权重、时间权重未知的无人战车战场多目标动态威胁评估问题,建立评估指标量化模型,并明确不同评估语言之间的转化关系;利用组合赋权法确定评估指标综合权重,并利用泊松分布逆形式确定时间分布权重以融合不同时刻的目标信息;利用逼近理想解排序法对无人战车战场多目标动态威胁评估进行仿真。仿真结果表明,该方法综合了多时刻的目标信息,可靠性强、合理度高,能够为无人战车战场多目标动态威胁评估提供一种参考。

动态威胁下的合作型无人机自主防撞控制

无人机在飞行空域中遭遇动态碰撞威胁时,需要进行有效的规避。为改善现有方法对合作型无人机动态威胁规避的协作性考虑不足,首次提出将合作系数引入回避策略,采用最优化理论求解了合作型无人机规避动态威胁的最优规避策略,从而有效实现对多种动态威胁的有效规避。仿真验证表明,所提方法能有效实现对合作型无人机动态威胁的碰撞规避。

基于属性攻击图的动态威胁跟踪与量化分析技术研究

网络多告警信息融合处理是有效实施网络动态威胁分析的主要手段之一。基于此该文提出一种利用网络系统多告警信息进行动态威胁跟踪与量化分析的机制。该机制首先利用攻击图理论构建系统动态威胁属性攻击图;其次基于权限提升原则设计了前件推断算法(APA)、后件预测算法(CPA)和综合告警信息推断算法(CAIIA)进行多告警信息的融合与威胁分析,生成网络动态威胁跟踪图进行威胁变化态势的可视化展示。最后通过实验验证了该机制和算法的有效性。

基于双贝叶斯估计的动态威胁运动状态估计

现有的水下动态威胁运动状态估计主要采用单级估计方法,该方法将动态威胁的速度分解到三个坐标轴分别进行估计,没有考虑运动体速度的整体性.本文提出了一种双贝叶斯估计方法,首先利用自适应贝叶斯估计方法对水下动态威胁的速度大小和方向进行估计,再以此为输入,利用无迹贝叶斯估计方法估计其位置.与传统方法相比,双贝叶斯估计方法充分考虑了水下动态威胁速度的整体性,其有效性和精确性在仿真试验中得到验证.

基于直觉模糊证据合成的动态威胁评估

针对现有空中目标威胁评估信息融合中忽略犹豫信息致使评估结果不确定性增加以及考虑目标属性动态变化不足导致评估难以适应战场动态性的问题,提出了基于直觉模糊证据合成的动态威胁评估方法。该方法利用直觉模糊熵值最小化求解目标评估指标权重;通过权重修正证据源,避免信息丢失、保留犹豫直觉模糊信息;采用逆泊松分布法对时间序列赋权,通过D-S合成规则的动态融合方法对多时刻评估信息进行有效融合。仿真结果表明,与传统方法相比,该算法在降低不确定性的同时适应战场动态性,为防空作战决策者提供合理、有效的辅助决策。

缺失数据下基于直觉模糊的动态威胁评估

针对空中威胁目标动态变化特点及面临的信息缺失问题,提出了一种缺失数据下基于直觉模糊TOPSIS的动态空战威胁评估方法。首先运用直觉模糊集确定不同时刻目标属性决策矩阵,同时将采用IOWA算子的空值估计算法运用到直觉模糊集理论中,填补缺失数据;采用熵原理与直觉模糊集相结合确定目标属性的客观权重,结合专家给出的主观权重求解出目标属性的综合权重,并由泊松分布法确定时间序列的时间权重。仿真结果表明该方法的可行性和有效性,在信息缺失时能直观地描述出威胁的动态变化趋势。

无人机航迹规划中动态威胁评估方法

无人机利用动态威胁评估方法可以对航迹中的动态威胁等级进行评估,然后根据评估结果制定相应的规避策略完成规避动作。针对无人机航迹规划中动态威胁的规避问题,提出了基于模糊离散动态贝叶斯网络的动态威胁评估方法。基于模糊分类的信息处理技术可以处理部分连续观测值问题,基于动态贝叶斯网络的推理技术能利用先验信息和离散的证据信息进行不确定性推理,最后推理评估得到动态威胁等级。仿真结果表明,该评估方法在处理时序上不确定性问题具有较强的优势以及很好的鲁棒性。

基于属性约简-改进TOPSIS的动态辐射源威胁评估

针对当前辐射源的动态威胁评估问题,提出一种基于属性约简-改进TOPSIS的威胁评估算法,引入组合赋权法和基于时间度的时间权重计算方法,构建动态威胁评估模型。首先根据优势关系对属性进行约简,然后利用组合赋权法计算属性权重,从欧氏距离、灰色关联度和广义马氏距离3种测度出发改进TOPSIS方法,计算加权综合贴近度,并结合时间权重,实现最终的威胁排序。仿真实验结果验证了所提算法的合理性,相比传统评估方法,可靠性更高,并能够根据决策者偏好调整参数,有较强的灵活性。

基于DBN威胁评估的MPC无人机三维动态路径规划

模型预测控制(model predictive control,MPC)路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)路径规划;动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)能够有效推理战场态势,对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题,构建DBN威胁评估模型,将UAV在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示,与MPC路径规划算法相结合,得到基于DBN威胁评估的MPC UAV路径规划算法。通过多组仿真分析表明,在三维动态环境下,特别是威胁尾随无人机时,基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法可以得到有效的无人机路径。

跆拳道运动员在动态威胁情景下的视觉搜索优势:来自ERP的证据

目的:探讨了跆拳道运动员在动态威胁情景下视觉搜索的早期加工特征。方法:采用"专家-新手"范式,通过事件相关电位(ERP)技术,对跆拳道运动员和普通大学生(各15人)视觉搜索早期自动化加工阶段的P1、N1成分进行了考察。结果:1)专家运动员对动态威胁刺激的视觉搜索速度更快,效率更高;视觉加工早期阶段,专家组诱发的P1潜伏期和振幅、N1振幅较大。2)与静态威胁刺激相比,动态威胁刺激在大脑皮层诱发的P1、N1潜伏期更长。结论:跆拳道运动员在视觉搜索早期自动化加工阶段投入了更多的注意资源,表现出对威胁性刺激的注意定向加速;动态威胁刺激通过增加的信息量对跆拳道运动员视觉加工的早期阶段产生影响。

动态威胁下的反舰导弹航线规划

动态威胁下,在满足反舰导弹性能约束和绕开海上障碍物要求的基础上为了寻找得到飞行代价满意度最高的航线,基于遗传算法提出了一种航线规划算法.重点讨论了动态威胁下的航线评价问题.通过引入振动变异算子,进一步提高了算法的性能和鲁棒性.仿真算例表明该算法可以在动态威胁下稳健地搜索得到高飞行代价满意度的航线.

舰艇编队动态防空威胁的直觉模糊决策方法

针对舰艇编队在不确定海战场环境中的威胁估计问题,提出一种动态防空威胁的直觉模糊决策方法。首先对来袭目标的不同类型信息作规范化处理,得到直觉模糊决策矩阵;其次由直觉模糊熵权法得出评估指标的初始权重,并融合指挥员的主观偏好信息建立指标权重优化模型,使得权重结果更为合理;然后采用正态分布方法处理多时刻信息,得到不同时刻的权重;最后基于TOPSIS思想得到目标的威胁度排序结果。仿真实例表明:该算法具有可行性,为解决舰艇编队的威胁估计问题提供了一种有效的途径。

基于灰色理论的空袭兵器威胁动态评估TOPSIS法

针对防空作战中空袭兵器威胁评估问题,引入空袭兵器参数更新时刻权重,考虑前一时刻威胁情况对当前时刻威胁情况的影响,提出了一种空袭兵器威胁动态评估方法。首先,依据防空作战特点,构建了空袭兵器威胁动态评估指标体系;其次,利用熵权理论和层次分析法确定的综合权重代替单一主观或者客观权重;最后,利用灰色理论及逼近理想解排序方法对单一时刻的威胁情况进行排序,并将前一时刻的评估结果反应到当前时刻威胁评估结果当中。文中实例表明,该方法能够有效解决空袭兵器威胁评估问题,为指挥决策提供一定的依据。

动态环境中的飞行器实时三维航迹规划方法研究

本文提出了一种新的飞行器三维航迹规划方法— SDS。该方法能够在具有预先未知威胁的飞行环境中在线实时航迹规划。当飞行器上装备的探测器探测到飞行环境中有预先未知的威胁出现时 ,根据探测到的信息及时更新威胁数据。 SDS根据新的环境信息局部修正受到影响的航迹段来获得新的全局最优航迹。在每一时刻考虑当前已知的信息下 。

基于模糊评判的新防空威胁评估模型

防空威胁评估是防空作战指挥决策中的关键环节之一。结合现代防空作战的特点,在分析了威胁评估有关因素的基础上,给出了一种新的威胁评估方法———静态威胁和动态威胁相结合的综合威胁,并对静态威胁和动态威胁中的因素进行了分析,对相关的指标进行了量化。根据防空作战中的实际情况建立了相应的数学模型,利用模糊决策和模糊综合评价理论和方法,给出了相应的算例,证明了此模型的有效性。该模型也可为其它兵种的防空威胁评估所借鉴。

防空作战中目标威胁评估的一种新方法

在传统威胁评估的基础上给出了一种新的威胁评估方法—静态威胁和动态威胁相结合的综合威胁评估方法。利用模糊决策和模糊综合评判理论和方法,建立了相应的数学模型。并且给出了相应的算例。

民航空防安全预警机制创新研究:基于“曝点-态势”威胁评估方法

民航空防安全威胁预警机制创新主要体现在"双层动态威胁评估模型"和"双重互补预警响应机制"两个方面。"双层动态威胁评估模型"依凭民航空防安全情报系统,对具体威胁情报进行信息要素分解和属性特征赋值,构建曝点威胁评估函数,并基于曝点威胁和频数构建态势威胁评估模型。利用曝点威胁的动态变化规律,可以实现态势威胁评估实时动态化。"双重互补预警响应机制"通过把空防安全威胁区分为具体事件威胁和整体态势威胁以进行分类预警响应。

无人机路径规划中的环境和威胁模型研究

为了提高无人机执行任务时的突防能力,在进行飞行路径规划时必须对战场环境中的威胁环境进行评估,而威胁环境中的威胁估计与飞机被雷达或类似的传感器探测出的风险度有关,需要考虑的信息包括无人机传感器范围内的威胁位置和强度。路径规划算法依赖于路径规划空间的建模方式,包括环境建模和威胁源建模。目前针对规划空间环境和威胁模型的建模方法缺乏系统分类和论述。分析了战场环境的建模方法,研究了规划空间的离散建模方式,根据无人机飞行过程中可能遭遇的威胁类型进行威胁源类型的划分,并针对三种威胁类型分别建立威胁风险模型,为无人机在复杂环境下的路径规划实现做了参数准备。