面向兵棋对抗推演的战场事件数据聚合研究

战场事件是兵棋对抗推演中推演人员了解战场情况、掌握对方各方动向的重要依据。针对兵棋推演中部分战场事件聚合不充分、大量短时频发干扰推演人员关切的问题,在分析战场事件聚合军事需求、提出基本聚合算子和聚合效果评价方法的基础上,设计总体解决途径,并从战场事件元数据构建、量化战场事件关联、消解战场事件共域关系、建立战场情况生成模型、设计战场事件回放引擎等关键技术方面展开研究。基于某型兵棋系统的推演结果表明,提出的方法可有效解决战场事件的聚合问题。

基于战场态势模型的单实体事件识别算法

基于作战实体的形式化定义,构建高度抽象化的战场态势描述模型。基于此模型定义了作战活动和战场事件模式,并提出了以作战实体特征变化向量作为战场事件识别特征的事件识别方法。针对瞬时发生的战场时刻事件识别问题,设计了基于特征属性变化量的事件识别算子,分别对作战实体在各维特征属性上的变化量进行识别,并对各特征属性的事件识别算子识别结果进行加权处理,从而确定待识别事件与作战实体在特征属性上的变化量间的隶属度。此外,研究时刻单实体事件识别算法,并采用算例验证了算法的可行性。

基于本体的战场信息表示方法研究

提出了一种基于本体的战场信息表示方法,与现有的信息描述方法不同,该方法侧重于对战场信息内容和语义的表示,突出了战场事件、实体和关系。在对战场信息进行一体化描述的同时,增强了信息的可理解性、互操作性,尤其是对于基于语义的作战任务需求信息的挖掘和信息质量综合评估具有重要作用。

基于直觉模糊神经网络的机动事件检测方法

战场事件检测在态势评估的各个推理层次上都起着重要作用,是态势评估的基础。已有文献对简单的战场事件提出了相应检测方法,但并不能满足对复杂多变的现代战场进行态势评估的需求。针对战场事件类型的多样性和发生的频繁性,设计了战场事件体系结构,定义了防空作战中空中目标的战术机动事件,并设计了直觉模糊神经网络对战术机动事件进行检测。仿真实验结果表明了该检测方法的可行性和有效性。

战场误伤与雷达敌我识别系统及其启示

基于现代战争尤其是伊拉克战争、海湾战争所发生的多起友军误伤事件原因分析 ,得出 :正确、有效的敌我目标识别及性能可靠的敌我目标识别系统是减少战场误伤的重要因素。介绍了雷达敌我识别系统涵义、分类及其工作原理 ,阐述了雷达敌我识别系统现状和发展趋势 ;最后 ,立足打赢现代高技术条件下局部战争 。