基于模糊多属性决策的反装甲目标战场价值评估

信息化战场反装甲目标层出不穷,指挥员决策难度增大。针对反装甲目标信息的复杂性,应用模糊多属性决策理论,提出坦克分队进攻战斗中敌反装甲目标战场价值评估的方法。并通过确定各决策因素指标值和计算加权值,构建价值评估多属性决策模型,快速有效地确定分队本级范畴内的敌反装甲目标的战场价值,有利于分队指挥员迅速果断地实现其作战指挥决策。

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。

装甲目标3mm波段辐射亮温的平缓解

毫米波辐射计的无源被动探测技术具有很强的隐蔽性和很好的抗干扰性能,因此被应用于反装甲导弹和灵巧弹寻的制导等领域。为从测得的天线温变数据或天线温度分布函数中反演出目标的亮温分布,以有效地探测与识别目标,必须采用适应的反演方法得到尽可能好的反演解或与精确值相近的近似解。从样条空间出发给出了毫米波目标辐射亮温的平缓解,即一阶微分内积最小的解,并将其应用于毫米波辐射探测中。