一、防空系统目标威胁评估与火力分配模型（论文文献综述）
袁翠红[1]（2020）在《末端防空武器系统中目标航迹融合与分配技术研究》文中研究指明末端防空武器系统作为空中防御的最后一道防线,具有非常重要的研究意义。随着高新科技的迅速发展,空袭武器越来越先进,使得空袭目标种类繁多且攻击强度增大,这对系统的实时性和精确性提出了更高要求。航迹融合与目标分配技术作为末端防空武器系统指挥控制中心的核心,对它们的研究成为该领域的重点和难点。本文依托“方案数字仿真条件建设”工程项目,以末端防空武器系统为研究背景对目标航迹融合与分配技术进行了重点研究。主要工作如下:1.对时间配准、时空配准、滤波进行了详细阐述。对基于统计学的航迹关联算法进行了分析讨论,并针对基于速度信息的航迹关联算法进行着重研究,通过仿真实验证明该算法的实用性。采用灰色关联算法进行多义性处理,并通过仿真实验证明该算法的有效性。对自适应航迹融合算法进行了研究讨论,通过与简单凸组合航迹融合与协方差加权航迹融合算法的仿真分析对比,证明了自适应航迹融合算法的实用性。2.主要研究了基于灰色系统理论与加权方法设计高效的目标威胁评估模型与合理的火力分配方案,使火力资源得到合理有效的分配,并加入人工干预目标分配功能,进一步提高系统的作战效能。3.利用Visual Studio 2013工具集建立指挥控制系统仿真平台,并对系统开发过程中的通信协议的选择、数据的传输方式、网络编程的实现、数据报文的传输格式、多线程技术、时间管理以及数据管理等进行了详细介绍。最后对系统的人机交互界面的设计进行了详细介绍。4.对航迹融合与目标分配技术进行仿真实验分析,证明本文对航迹融合与目标分配技术的研究满足方案数字仿真条件建设的技术指标要求。
孔江涛[2]（2019）在《面向目标体系分析的知识推理与复杂网络节点评估技术研究》文中研究指明现代战争的对抗,表现为作战力量及资源之间的系统较量。如何选择目标进行打击以达到有效击伤或瘫痪敌方体系是指挥决策的关键,因此使用体系思维进行目标分析事关军事行动成败。本文开展目标体系分析相关的理论和方法研究具有重要意义。传统的目标体系分析大多是基于建好的目标体系进行关键目标和部位的分析。但是现代战争对抗激烈,目标体系内部关系复杂且动态变化,同时受到战场“迷雾”影响,如何快速、高效、准确的构建出对方的目标体系和进行目标体系分析变得更具挑战性。为此,本文提出了支持动态迭代执行的目标体系分析方法流程,涉及使用基于图的知识表达方法对目标体系构建知识形式化描述,使用缺省推理方法自动构建目标体系结构关系模型（target architecture relationship model,TARM）,和基于TARM转化建立的目标体系复杂网络动力学模型进行目标体系关键节点分析。本文的主要工作和创新点如下:（1）提出基于图规则的灵活同态和高效的灵活同态搜索算法。使用基于图的知识表达方法对目标体系进行描述时,难以建立统一的概念关系偏序结构,为此,本文对传统的图同态进行改进,提出基于多概念关系偏序结构的灵活同态推理,提升规则使用灵活性。灵活同态搜索是使用图规则的基本操作,其为典型的NP难问题,为提高图规则使用效率,本文研究了三种技术,分别是通过强化学习优化规则前件节点的匹配顺序、使用节点统计数据优化概念关系备选节点比较序列、以及使用节点标签过滤灵活同态备选节点,它们组合形成了一种高效的同态混合搜索算法。灵活同态和同态混合搜索算法共同为TARM的快速推理构建奠定了知识表达基础。（2）提出基于层次结构优先序的缺省推理方法。战场不透明导致推理出的TARM具有多种可能,同时随着战争的推进,TARM也会发生变化,所以TARM的构建具有非单调性。本文对传统的缺省推理进行改进,提出了一种新的基于层次结构优先序的随机缺省推理方法。该方法建立了缺省规则图结构优先序,避免了基于严格全序的传统缺省推理导致的缺失部分可能TARM的问题。在进行推理时,该方法在缺省规则图结构优先序约束下,依概率随机选择缺省规则序贯推理,具有良好的并行性。面对多个可能的合理扩展,新方法在这些扩展间建立了基于期望准确率、期望精确度和期望召回率的优先序,用于确定稳健的缺省理论语义,使推理构建TARM的失败决策代价最小。（3）提出基于深度递归神经网络（recurrent neural network,RNN）的缺省推理方法。使用基于层次结构优先序的随机缺省推理方法得出所有可能TARM的计算复杂度高,为此,本文在我其上融入了RNN模型,提出使用RNN指导缺省规则的选择使用,以提高推理效率和针对性。通过对TARM的推理历史数据进行分类,建立相应的训练数据集用以训练RNN,训练好的RNN在图规则优先序的约束下为随机推理推荐使用规则,减少了无效规则使用次数,提高了推理生成合理扩展的效率。相比于基于层次结构优先序的缺省推理,融入RNN的缺省推理更具有针对性,能够更加高效地产生符合需求的TARM。同时,针对RNN训练数据生成计算复杂的问题,本文提出了训练数据简化处理方法,有效提高了训练数据准备的处理效率。（4）提出基于复杂网络动力学模型的节点评估方法。传统的基于复杂网络的节点分析方法大多是基于拓扑结构信息评估节点的重要性,忽略了节点自身特性。针对目标体系中各节点内在特性区别明显的实际特征,本文提出了基于复杂网络动力学模型的节点评估方法,具体包括扰动测试和破坏测试两种评估方式,通过动力学仿真实现了针对节点自身功能被破坏可恢复和被破坏不可恢复两种情况下的节点重要性评估,其中动力学模型是基于TARM转化建立出的。扰动测试和破坏测试包含了网络拓扑结构信息和节点自身特性,揭示了目标体系结构运行机理,所以基于复杂网络动力学模型的节点评估方法能更加全面地反映目标体系中不同节点的重要性。基于以上研究,本文设计并实现了目标体系辅助分析原型系统,在原型系统中实现了基于虚拟机（virtual machine,VM）的并行缺省推理框架,有效提高了TARM的推理构建效率。设计出了基于缺省规则结论的节点编码方式,有效降低了扩展准确率、精确度和召回率的计算复杂度。采用了基于HTML的图形化显示,使原型系统的人机交互更加友好。最后,基于典型目标体系分析案例,实验结果表明论文提出的方法合理、有效。
徐好,吴琳拥,毛谨[3]（2019）在《低空防御中目标威胁评估和火力分配技术》文中进行了进一步梳理战场的态势变化复杂,如何实时、准确地反映态势的变化而对来袭目标做出威胁评估和火力分配,是防空指挥中的重要环节。结合现代低空防御作战的特点和指挥自动化系统的工作过程,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析并且选定主要的目标属性,基于所选的目标属性依据灰色理论和加权方法,给出了基于灰色关联模型的威胁评估排序模型和火力分配规划模型。通过仿真实例结果验证了目标威胁评估模型和火力分配方案的有效性和可靠性。
梅子杰[4]（2018）在《多平台协同火力防空任务分配问题研究》文中进行了进一步梳理信息化空袭与防空对抗具有多层次、多维度、多样化特征。为了克服传统的单防空平台防御系统作战能力不足的缺点,适应现代化战争的多平台协同防空作战模式应运而生,并已经发展为主要的防空作战模式。多平台协同防空体系的核心内容是火力任务分配,它考虑各防空平台不同的作战能力,通过一定的最优分配原则调用各平台的作战资源进行协同防空,最大化拦截来袭目标,发挥系统整体效能。本文对多平台协同防空中的火力任务分配问题进行研究,旨在建立合理有效的协同防空作战模型,并给出满足指挥决策实时性要求的任务分配方法。本文主要工作如下:首先,建立多平台协同火力防空任务分配模型,设计防空想定场景与优化指标函数以及建立防空武器杀伤区与发射区模型。针对防空作战特点,充分考虑防空过程中的约束限制如时间窗口约束,协同制导约束,拦截可行性约束等,建立火力防空作战约束模型,保证解的合理性,并且与真实作战情景相符。其次,针对建立的数学模型,考虑模型中受不确定性影响的参数,分析不确定信息条件对这些参数造成的影响,并设计相应方法降低不确定性对决策的造成的干扰。对目标威胁度参数,使用逼近理想解的排序方法将不确定信息转化为确定信息;对于武器对目标的毁伤概率,建立武器与目标的不确定性模型,计算毁伤概率;对于其他难以定论的参数,使用基于集合的鲁棒优化方法,比较参数在劣势情况下的表现。最后,设计“有限集中-分布式自主协调”的决策控制结构,提出了多平台协同火力防空任务分配求解方法。在该结构下,防空平台内部采用构造性启发式算法快速得到分配结果,防空平台之间使用基于分配结果优劣性规则消解冲突,得到一致性分配结果。该决策控制结构可以有效减小单个平台信息处理量,避免单点故障。在分配过程中,采用滚动时域控制方法进行滚动优化,能及时处理分配过程中出现的动态事件,提高决策实时性。通过设计仿真实验,验证了本文建立的数学模型和使用的分配算法能提高多平台协同火力防空决策系统应对复杂多变战场环境的能力,具有实时性和有效性。
游尧[5]（2017）在《面向无人机编队空面任务的CNN/BN参数学习与决策方法研究》文中认为无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）编队空面任务决策作为编队协同作战的核心环节,战术决策方法则是确保无人机编队协同作战效果的关键。在现代空天地一体化作战背景下,空面任务环境日益苛刻,对无人机复杂动态不确定环境下的应对水平越来越高,需要研究适应性更强、参数学习效果更好、鲁棒性能更强的战术决策方法。本论文以无人机编队执行空面任务为研究背景,以实现编队快速、正确的态势评估与战术决策为目标,从问题建模、解模方法以及模型参数学习三个角度展开具体研究,提出了一些新的研究思路和方法,论文主要研究成果如下:（1）分析了典型空面任务场景要素,对无人机编队突防区域威胁进行建模分析,并在此基础上,对无人机编队空面任务特性展开研究。无人机空面任务区域威胁类型日益多样化,防空作战水平也越来越高,直接威胁到无人机编队安全飞行。论文首先结合典型空面任务场景,分析空面任务中常见要素组成及其特点;然后对雷达、地空导弹、高炮这三类影响无人机编队飞行安全的主要威胁进行建模,并分析三者结合下的弹炮混编防空系统布置特点;最后从信息的分布性、决策的不确定性、过程的动态性三个角度详细研究无人机编队空面任务特性。（2）分析了无人机编队空面任务作战流程,建立无人机编队空面任务过程关键数学模型,最后提出了基于人机协同、成员协同的编队空面任务战术自主决策机制。无人机编队空面任务过程是在有人驾驶飞机、无人机等多武器平台作用下的协同作战行为,编队成员必须合理分工协作,确保协同作战效能的最大化。论文首先对无人机编队空面任务作战过程进行描述,详细分析无人机编队空面任务作战系统及其作战流程,将编队作战流程划分为规划、巡航、突防、突击、汇合、退出等六个阶段;然后从数学建模角度分别建立无人机编队空面任务态势评估、战术决策模型,为研究编队态势评估与战术决策方法提供理论依据;最后提出无人机编队空面任务战术自主决策机制,以增强编队成员之间的协作能力。（3）针对无人机编队空面任务态势评估问题,提出了将空面任务态势可视化方法,以及建立了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的编队空面任务突防战术决策型,并设计训练环境学习决策模型参数。无人机编队行在突防阶段,面临地面弹炮混编防空系统的实时联合打击,不能盲目实施机动,需要对来自多源的探测信息进行有效融合处理,正确评估战场态势特征,进而采取相应的突防战术。论文首先利用STAGE Scenario 6.0推演平台得到态势评估数据集,将推演平台产生的态势样本信息处理后转化为可视化态势图;然后基于CNN建立编队空面任务突防战术决策模型,以及设计训练环境学习得到模型参数,并通过实验验证了模型的有效性。（4）结合无人机编队空面任务决策的不确定性特点,提出一种面向稀缺数据的贝叶斯网络（Bayesian network,BN）参数学习算法,并将所提算法用于编队空面任务攻击战术决策场景当中,提高编队在空面动态环境下的战术决策能力。无人机编队在空面任务过程中,攻击战术决策水平直接影响到编队能否安全飞行、顺利执行预定作战任务。论文首先结合概率推理理论,详细分析BN及其参数学习特点;然后针对稀缺数据下的BN参数学习问题,提出一种整合定性领域知识和进化策略的BN参数学习算法——CPEL,对比实验结果表明所提算法能够有效提高稀缺数据下的BN参数学习精度;最后提出面向多实体的编队空面任务攻击战术决策网络,并将所提算法用于稀缺数据下的决策模型建模中,取得了良好的学习效果。
刘鸿福,翁郁,王志强[6]（2016）在《弹炮结合防空系统作战部署建模与分析》文中提出对弹炮结合防空系统部署的依据和方法进行研究,在线形、扇形和环形3种基本的部署模型基础上,详细分析了弹炮结合防空系统的杀伤区范围及主要参数,并在此基础上解算了杀伤区的特征值计算模型,利用任务规划系统进行软件仿真,验证了模型的正确性。
王晓辉[7]（2016）在《防空导弹武器系统火控技术研究》文中提出防空导弹武器系统以其机动性强、使用灵活,性价比高等特点,在现代战争中发挥了较大的作用,深受各国的青睐。现代战场环境复杂多变,这就要求防空导弹武器系统能较早发现目标,及时对目标进行处理并辅助指挥员迅速、准确的作出判断,下达作战指令发射导弹攻击目标,因此,需要一套完整的火控系统,能完成目标信息接收、控制发射平台瞄准并跟踪目标,进行目标的射击诸元参数计算,形成导弹发射区参数,进行目标的威胁等级判断,形成火力分配方案,供指挥员决断。本文结合作者在从事某防空导弹武器系统火控系统的设计过程中,对防空导弹武器系统中涉及到的部分火控技术进行了深入研究。内容涉及到了火控区解算技术、辅助决策技术、目标分配技术等。本文第二章主要介绍了目标的射击诸元计算模型,包括防空导弹典型杀伤区的形状和主要参数、迎击杀伤区数学模型、尾追杀伤区数学模型、迎击发射区主要参数计算模型和尾追发射区主要参数计算模型;第三章描述了目标威胁评估模型设计,包括目标威胁评估考虑的因素、目标威胁程度评价方法和目标威胁等级划分。在目标威胁评估考虑的因素中,根据空袭兵器及其空袭样式的发展和地面防空作战射击指挥控制的任务需求,考虑了目标可能攻击要地、空袭目标的敌我和类型属性、目标拦截紧急程度三种因素。在目标威胁程度评价方法中给出了目标威胁程度计算方法。在目标威胁等级划分中按工程上常用方法对目标威胁等级进行了划分;第四章描述了火力分配模型的设计,介绍了作者在工程实践中的应用情况,包括火力分配模型的建立、火力分配方案的处理和工程实现情况。火力分配模型主要完成计算目标相对每个战斗车的射击诸元参数、评估战斗车拦截目标的射击有利度、形成火力分配预案、根据火力分配始线、终线对火力分配预案进行处理和将目标、战斗车指定到火力通道的功能。介绍了作者在某防空导弹武器系统的研制过程中,采用文中介绍的方法和参数对火控系统进行设计,根据目标参数计算目标诸元参数,结合威胁等级评估方法对各目标相对各战斗车的威胁等级进行评估,并生成辅助决策方案供指挥员决断。实现了由火控系统自动分配目标或由指挥员手动分配目标。在上述题目中,对火控系统研制过程中碰着的目标威胁评估、火力分配算法等现实问题,结合战斗车的特点选取了具体参数并提出了解决方案。经软件仿真和系统试验,证实本文采用的相关技术是可行的,并具一定的工程意义。
贾健[8]（2016）在《多平台防空协同任务分配问题研究》文中认为协同防空作战作为一种与信息化战争形式相适应的作战方式,已逐渐成为现代防空战场的主导作战方式。任务分配是指挥决策系统的核心内容,如何合理调动处在不同平台的防空资源进行协同防空,最大化发挥系统的整体作战效能,成为其取得防空作战胜利的关键所在。本文以现代防空作战为背景,对防空任务分配技术进行了研究,旨在给出一种针对多平台协同防空的任务分配方法,以满足作战指挥决策的合理性和实时性要求。本文的主要工作如下:首先,对多平台防空协同任务分配问题进行问题描述并建立了相应的数学模型。建立了目标导弹威胁能力与平台作战能力模型,从目标拦截可行性,火力单元约束,协同制导约束以及时间窗口四个方面构建了约束模型,并针对本文的应用背景设计了相应的优化指标函数。该模型不仅考虑了协同作战模式下的协同制导要求,还充分考虑了目标的动态特性。然后,对弹道导弹目标跟踪与轨迹预报问题展开研究。该问题是防空任务分配的依据,其准确性直接关系到任务分配的合理性。建立了弹道导弹再入段跟踪模型并对其采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）的的方法进行跟踪滤波,用椭圆轨道法和龙格库塔法分别进行弹道预报,根据轨迹预报和时间窗口约束对拦截导弹的发射时间及方式的确定。最后,提出了多平台防空协同任务分配问题的求解方法。指挥决策系统采用“有限集中指挥-分布式自主协调”的控制结构,建立了基于模型预测控制的（Model Predictive Control,MPC）的系统模型。在中心指挥层,决策中心依据轨迹预报对目标进行初步筛选然后将相应目标信息送往各个防空平台,并只在紧急情况下做必要干预。在平台指挥层,平台内部运用启发式方法对平台内部防空资源进行集中任务分配,各平台之间采用基于一致性分布式拍卖的方法进行冲突消解,经过多次通讯协调,最终形成统一的分配列表。该方法能有效减少信息处理量,避免单点故障。仿真结果表明,本文采用的求解方法和处理策略能够取得较好的分配效果,同时算法有较强实时性,能够满足防空指挥决策系统的要求。
陈志平[9]（2015）在《地面防空指挥控制系统的设计与实现》文中指出随着现代军事技术的快速发展,地面防空指挥控制系统逐渐成为防空作战中必不可少的一环。地面防空指挥控制系统旨在提供一个行之有效的作战指挥平台,帮助作战指挥人员进行信息交互,并提供辅助决策工具为指挥人员的火力分配提供参考和依据,帮助其更好地把握战场态势和做出决策。本文的主要工作包括：1、按照软件工程的开发流程,对地面防空指挥控制系统进行了研究与设计。对地面防空指挥控制系统的总体需求进行了详尽的分析,在此基础上进行了系统总体设计,并将系统划分为四个主要的功能模块。2、提出了一个基于拦截窗口计算的地面防空辅助决策模型,以帮助指挥人员更好地进行火力分配。首先介绍了该模型的基本结构和相关决策要素,并简述了该模型的决策处理过程。随后设计一种简单易用的算法对包括航路捷径、拦截窗口在内的诸要素进行求解。最后的仿真实验结果表明该模型具有很好的实用性,可以作为指挥人员进行火力分配的参考和依据。3、本文针对每一个功能模块进行了详细设计,描述了主要的操作流程,并给出了具体的实现细节,并结合实现的系统对每一个功能模块的实现进行了阐述。利用QT5.2工具,依托态势框架平台完成了火力单元控制插件、模拟火力单元插件、辅助计算插件和席位配置管理插件的开发,成功完成了地面防空指挥控制系统的设计与实现工作。
张峰,关永胜[10]（2015）在《基于排队论的多通道防空武器系统作战效能研究》文中研究指明对于由多个同类型的单通道火力单元组成的防空武器系统,运用排队理论建立了防空武器系统作战效能分析模型。将对空作战过程视为具有两个服务阶段的先到先服务的排队系统,并将空袭目标持续入侵视为泊松到达。在作战过程中,只有空闲的火力通道才能对入侵的空袭目标进行服务,一旦目标在通过防空区的过程中未被服务或未被击中则突防成功。基于作战想定和计算分析,研究了防空武器系统的作战效能,为辅助作战指挥决策,优化火力单元配置等提供了一定的参考依据。
二、防空系统目标威胁评估与火力分配模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、防空系统目标威胁评估与火力分配模型（论文提纲范文）
（1）末端防空武器系统中目标航迹融合与分配技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 航迹融合技术研究现状 |
| 1.2.2 目标分配技术研究现状 |
| 1.3 研究目的,内容与要求 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术指标 |
| 1.4 论文整体结构 |
| 第2章 航迹融合技术 |
| 2.1 数据预处理 |
| 2.1.1 空间配准 |
| 2.1.2 时间配准 |
| 2.1.3 α-β递推式滤波 |
| 2.2 航迹关联 |
| 2.2.1 航迹关联概述 |
| 2.2.2 航迹关联算法 |
| 2.2.3 复杂情况下的航迹关联分析 |
| 2.2.4 多义性处理 |
| 2.2.5 复杂环境下基于速度信息的航迹关联仿真实验 |
| 2.2.6 基于灰色关联的多义性处理仿真实验分析 |
| 2.3 航迹融合 |
| 2.3.1 航迹融合方式 |
| 2.3.2 航迹融合算法 |
| 2.3.3 仿真试验分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 目标分配技术 |
| 3.1 威胁评估 |
| 3.1.1 威胁评估概述 |
| 3.1.2 威胁评估指标体系 |
| 3.1.3 熵权法求取权重 |
| 3.1.4 灰色关联算法 |
| 3.2 基于最大威胁的目标分配 |
| 3.2.1 目标分配准则 |
| 3.2.2 火力分配模型 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 指挥控制系统软件设计 |
| 4.1 系统组成 |
| 4.2 系统工作流程 |
| 4.3 数据通信设计与实现 |
| 4.3.1 数据交互关系 |
| 4.3.2 通信协议的选择 |
| 4.3.3 数据传输方式 |
| 4.3.4 Windows网络编程 |
| 4.3.5 数据报传输格式 |
| 4.3.6 多线程技术 |
| 4.4 时间管理 |
| 4.4.1 时统方案 |
| 4.4.2 时间进程管理 |
| 4.5 数据管理 |
| 4.6 人机交互界面设计 |
| 4.6.1 Open GL概述 |
| 4.6.2 指挥控制系统人机交互界面设计 |
| 4.6.3 模拟雷达目标探测系统发送上级空情 |
| 4.6.4 主控台人机交互界面 |
| 4.6.5 火控系统接收目标分配界面 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统仿真实验及结果分析 |
| 5.1 系统硬件配置 |
| 5.2 系统功能仿真测试 |
| 5.2.1 系统测试 |
| 5.2.2 发布态势装订信息 |
| 5.2.3 系统功能测试 |
| 5.3 航迹融合仿真实验及结果分析 |
| 5.3.1 平行航迹融合仿真试验 |
| 5.3.2 复杂情况下航迹融合仿真实验 |
| 5.3.3 系统最大处理航迹数目仿真实验 |
| 5.4 目标分配仿真实验及结果分析 |
| 5.4.1 目标初始分配 |
| 5.4.2 目标再分配 |
| 5.4.3 人工干预 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1.结论 |
| 2.展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果及科研情况 |
| 致谢 |
（2）面向目标体系分析的知识推理与复杂网络节点评估技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 目标体系分析的内涵 |
| 1.1.2 开展目标体系分析研究的需求 |
| 1.1.3 开展目标体系分析研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 静态目标体系分析方法 |
| 1.2.2 动态目标体系分析方法 |
| 1.2.3 目标体系分析方法总结 |
| 1.2.4 目标体系分析方法的发展趋势 |
| 1.3 目标体系分析的核心技术分析 |
| 1.3.1 知识表达 |
| 1.3.2 非单调推理 |
| 1.3.3 深度神经网络 |
| 1.3.4 基于复杂网络的节点评估 |
| 1.4 论文的主要贡献 |
| 1.5 论文的结构安排 |
| 第二章 基于图的目标体系分析领域知识表达 |
| 2.1 基于图的知识表达简介 |
| 2.1.1 基本图的定义 |
| 2.1.2 基本图的语义 |
| 2.1.3 基本图的同态 |
| 2.2 目标体系建模多视图产品和规则设计 |
| 2.2.1 能力牵引的目标体系描述视图 |
| 2.2.2 目标体系结构关系模型构建规则的设计 |
| 2.3 基于灵活同态的推理研究 |
| 2.3.1 多视图条件下的概念关系偏序结构 |
| 2.3.2 多概念关系偏序结构下的灵活同态 |
| 2.4 灵活同态混合搜索方法研究 |
| 2.4.1 基本图数据存储和基本递归同态搜索算法框架 |
| 2.4.2 基本图规则灵活同态节点匹配顺序优化 |
| 2.4.3 基本图规则概念和关系备选节点筛选顺序优化 |
| 2.4.4 基于节点标签的备选节点过滤技术 |
| 2.5 性能测试分析 |
| 2.5.1 数据准备和参数设置 |
| 2.5.2 优化灵活同态节点匹配顺序的性能表现 |
| 2.5.3 两阶段概念和关系备选节点筛选顺序的性能表现 |
| 2.5.4 节点标签过滤技术的性能表现 |
| 2.5.5 综合多种技术的灵活同态搜索算法的性能分析 |
| 2.5.6 与现有子图同构搜索算法的比较分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于层次结构优先序缺省推理的目标体系建模 |
| 3.1 缺省推理简介 |
| 3.2 构建目标体系结构关系模型的缺省规则建模 |
| 3.3 传统缺省推理解决目标体系结构关系模型推理构建的不足 |
| 3.4 基于层次结构优先序的缺省推理 |
| 3.4.1 缺省规则的图结构优先序 |
| 3.4.2 基于缺省规则图结构优先序的随机推理 |
| 3.4.3 基于期望准确率、期望精确率和期望召回率的优先序 |
| 3.4.4 基于层次结构优先序缺省推理的使用说明 |
| 3.5 性能测试分析 |
| 3.5.1 验证案例的设计说明 |
| 3.5.2 验证案例的建立 |
| 3.5.3 传统缺省推理优先序的不足 |
| 3.5.4 层次结构优先序缺省推理的实现 |
| 3.5.5 语义稳健性的仿真验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于深度递归神经网络的目标体系缺省推理优化 |
| 4.1 面向能力的目标体系结构关系模型构建 |
| 4.1.1 以能力为导向构建目标体系的优势 |
| 4.1.2 能力导向的目标体系构建流程 |
| 4.2 基于深度递归神经网络的缺省推理框架 |
| 4.3 指导缺省推理的深度递归神经网络设计 |
| 4.4 简化深度递归神经网络训练数据的研究 |
| 4.5 基于深度递归神经网缺省推理的时间复杂度分析 |
| 4.6 性能测试分析 |
| 4.6.1 验证案例的设计说明 |
| 4.6.2 验证案例中缺省规则的设计 |
| 4.6.3 验证案例中指导缺省推理RNN的设计 |
| 4.6.4 验证案例中指导随机推理RNN的训练 |
| 4.6.5 RNN指导随机推理的实验分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于复杂网络动力学模型的目标体系关键节点分析 |
| 5.1 目标体系的无向加权网络及其动力学模型的构建 |
| 5.2 目标体系复杂网络的动力学模型稳定性分析 |
| 5.3 基于动力学仿真的无向加权网络关键节点分析方法研究 |
| 5.3.1 基于无向加权复杂网络动力学模型的节点评估指标 |
| 5.3.2 基于扰动测试的关键节点分析方法 |
| 5.3.3 基于破坏测试的关键节点分析方法 |
| 5.4 面向目标体系分析的复杂网络关键节点分析方法研究 |
| 5.4.1 基于关注节点的目标体系关键节点分析 |
| 5.4.2 跨动力学模型的目标体系关键节点分析 |
| 5.5 性能测试分析 |
| 5.5.1 扰动测试的合理有效性分析 |
| 5.5.2 破坏测试的合理有效性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 原型系统设计与案例验证 |
| 6.1 目标体系分析原型系统设计 |
| 6.1.1 融合混合灵活同态搜索的并行缺省推理框架 |
| 6.1.2 缺省理论扩展节点的编码设计及使用 |
| 6.2 基于典型案例的原型系统验证 |
| 6.2.1 基于灵活同态的缺省规则设计及使用 |
| 6.2.2 基于分布并行计算的目标体系结构关系模型推理构建 |
| 6.2.3 基于RNN的随机推理进行目标体系构建的性能分析 |
| 6.2.4 基于节点编码的层次结构优先序缺省理论语义确定 |
| 6.2.5 基于复杂网络动力学模型的目标体系关键节点分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 下步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（3）低空防御中目标威胁评估和火力分配技术（论文提纲范文）
| 1 威胁目标评判准则及指标函数 |
| 1.1 威胁程度评判准则 |
| 1) 进入角度(如图2) |
| 2) 目标的航路捷径 |
| 3) 目标到达防空阵地近界时间 |
| 4) 飞行高度威胁 |
| 1.2 灰色关联算法 |
| 1) 确定因素集 |
| 2) 计算关联系数[1] |
| 3) 关联度评价 |
| 2 火力分配 |
| 2.1 目标分配指示 |
| 2.2 优先级火力单元判断模型 |
| 3 仿真实验 |
| 4 结束语 |
（4）多平台协同火力防空任务分配问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 多平台协同防空的作用 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多平台协同作战研究现状 |
| 1.2.2 火力防空任务分配模型 |
| 1.2.3 火力防空任务分配算法 |
| 1.2.4 问题研究难点 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 多平台协同火力防空任务分配问题建模 |
| 2.1 多平台协同火力防空想定 |
| 2.1.1 协同火力防空任务分配问题描述 |
| 2.1.2 防空场景想定和目标函数设计 |
| 2.2 来袭目标与防空平台作战模型 |
| 2.2.1 来袭目标类型 |
| 2.2.2 目标轨迹预测 |
| 2.2.3 主要防空作战资源 |
| 2.2.4 防空武器杀伤区与发射区模型 |
| 2.3 火力防空任务约束模型 |
| 2.3.1 拦截可行性判断 |
| 2.3.2 多平台协同火力防空约束模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 不确定环境下的火力分配 |
| 3.1 不确定信息条件下目标威胁度评估 |
| 3.1.1 威胁度评估属性的不确定性特征 |
| 3.1.2 基于逼近理想点方法的混合型多属性决策 |
| 3.2 不确定条件下武器对目标毁伤概率 |
| 3.2.1 武器落点的不确定性模型 |
| 3.2.2 目标位置的不确定性模型 |
| 3.2.3 毁伤概率的计算 |
| 3.3 其他情况下的不确定性因素分析 |
| 3.3.1 鲁棒优化基本理论 |
| 3.3.2 基于集合的鲁棒优化方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多平台协同火力防空任务分配算法 |
| 4.1 多平台协同防空系统结构 |
| 4.2 单阶段多平台协同决策过程 |
| 4.2.1 启发式知识 |
| 4.2.2 约束处理 |
| 4.2.3 构造性启发式算法流程 |
| 4.2.4 分布式冲突消解方法 |
| 4.3 多阶段多平台协同决策过程 |
| 4.3.1 滚动时域优化方法 |
| 4.3.2 执行域内打击结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 仿真实验及分析 |
| 5.1 仿真设定 |
| 5.1.1 基本概念定义 |
| 5.1.2 仿真任务设定 |
| 5.1.3 仿真参数设置 |
| 5.2 实验结果和分析 |
| 5.2.1 有限弹药情景下拦截成功率测试 |
| 5.2.2 可填充弹药情景下拦截效率测试 |
| 5.2.3 计算时间测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（5）面向无人机编队空面任务的CNN/BN参数学习与决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 无人机 |
| 1.1.2 编队空面任务 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 态势评估 |
| 1.2.2 战术决策 |
| 1.3 论文研究内容与创新点 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.3.3 论文主要贡献 |
| 第二章 无人机编队空面任务特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无人机编队典型空面任务 |
| 2.2.1 典型空面任务描述 |
| 2.2.2 空面任务要素分析 |
| 2.3 无人机编队威胁空间建模 |
| 2.3.1 雷达威胁 |
| 2.3.2 地空导弹威胁 |
| 2.3.3 高炮威胁 |
| 2.3.4 弹炮混编防空系统 |
| 2.4 无人机编队空面任务特性分析 |
| 2.4.1 空面任务信息的分布性 |
| 2.4.2 空面任务决策的不确定性 |
| 2.4.3 空面任务过程的动态性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 无人机编队空面任务过程建模与决策机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无人机编队空面任务作战过程 |
| 3.1.1 无人机编队空面任务作战系统 |
| 3.1.2 无人机编队空面任务作战流程 |
| 3.3 无人机编队空面任务过程建模 |
| 3.3.1 态势评估 |
| 3.3.2 战术决策 |
| 3.4 无人机编队空面任务战术自主决策机制 |
| 3.4.1 人机协同指挥结构 |
| 3.4.2 空面任务战术自主决策机制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于CNN的无人机编队空面任务突防战术决策方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CNN |
| 4.2.1 深度学习网络 |
| 4.2.2 CNN结构及原理 |
| 4.2.3 CNN学习训练 |
| 4.3 基于CNN的无人机编队空面任务突防战术决策模型 |
| 4.3.1 态势可视化 |
| 4.3.2 模型结构 |
| 4.4 Keras平台及框架搭建 |
| 4.4.1 Keras平台简介 |
| 4.4.2 Keras框架搭建 |
| 4.5 战术决策模型参数学习 |
| 4.5.1 实验数据预处理 |
| 4.5.2 学习结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于BN的无人机编队空面任务攻击战术决策方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 BN |
| 5.2.1 基本概念与定义 |
| 5.2.2 BN表示 |
| 5.2.3 BN学习 |
| 5.3 适于稀缺数据下BN参数学习的CPEL算法 |
| 5.3.1 算法框架 |
| 5.3.2 性能分析 |
| 5.4 基于BN的无人机编队空面任务攻击战术决策模型 |
| 5.4.1 攻击战术决策网络建模 |
| 5.4.2 基于CPEL算法的决策模型参数学习 |
| 5.5 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 进一步研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）弹炮结合防空系统作战部署建模与分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 弹炮结合防空系统的杀伤区建模 |
| 1.1 火力防区划分与建模 |
| 1.2 火力分配原则与建模 |
| 2 兵力部署模型的构建与效能分析 |
| 2.1 兵力部署模型 |
| 2.2 模型理论分析 |
| 3 实验与分析 |
| 4 结束语 |
（7）防空导弹武器系统火控技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研制背景及意义 |
| 1.2 国内外发展概况 |
| 1.3 本文内容安排 |
| 第二章 目标褚元参数计算模型 |
| 2.1 典型杀伤区的形状和主要参数 |
| 2.1.1 垂直杀伤区的形状和主要参数 |
| 2.1.2 水平杀伤区的形状和主要参数 |
| 2.2 典型迎击杀伤区数学模型 |
| 2.3 典型尾追杀伤区数学模型 |
| 2.4 迎击发射区主要参数计算模型 |
| 2.4.1 迎击发射区远(近)界斜距 |
| 2.4.2 目标飞抵迎击发射区的远界时刻和近界时刻 |
| 2.4.3 迎击发射区纵深 |
| 2.4.4 目标在迎击发射区的停留时间 |
| 2.5 尾追发射区主要参数计算模型 |
| 2.5.1 尾追发射区远(近)界斜距 |
| 2.5.2 目标飞抵尾追发射区远界时刻和近界时刻 |
| 2.5.3 尾追发射区纵深 |
| 2.5.4 目标在尾追发射区的停留时间 |
| 第三章 目标威胁评估模型设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 目标威胁评估考虑的因素 |
| 3.2.1 目标可能攻击要地 |
| 3.2.2 空袭目标的类型 |
| 3.2.3 目标拦截紧急程度 |
| 3.3 目标威胁程度评价方法 |
| 3.4 目标威胁等级划分 |
| 第四章 火力分配模型设计及工程实现 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 模型 |
| 4.2.1 优选拦截目标的战斗车 |
| 4.2.2 寻找可分配战斗车集合 |
| 4.2.3 选择拦截目标的战斗车 |
| 4.2.4 评价战斗车对目标的射击有利度 |
| 4.2.5 战斗车优先级排序 |
| 4.2.6 指定拦截战斗车 |
| 4.3 火力分配方案处理 |
| 4.3.1 火力分配的边界 |
| 4.3.2 火力分配方案执行 |
| 4.4 工程实现 |
| 第五章 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）多平台防空协同任务分配问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多平台防空协同机制 |
| 1.2.2 作战任务分配模型 |
| 1.2.3 作战任务分配算法 |
| 1.2.4 问题研究难点 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 多平台防空协同任务分配问题建模 |
| 2.1 目标导弹威胁能力与平台作战能力模型构建 |
| 2.1.1 目标导弹威胁评估模型 |
| 2.1.2 地空导弹杀伤区和发射区模型 |
| 2.1.3 单发导弹杀伤概率模型 |
| 2.2 多平台防空协同任务分配模型 |
| 2.2.1 防空任务分配问题描述 |
| 2.2.2 优化函数设计 |
| 2.3 多平台防空系统约束模型 |
| 2.3.1 目标拦截可行性约束模型 |
| 2.3.2 防空平台火力单元约束模型 |
| 2.3.3 防空平台协同制导约束模型 |
| 2.3.4 时间窗口约束模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 弹道导弹目标跟踪与轨迹预报 |
| 3.1 坐标系 |
| 3.1.1 坐标系定义 |
| 3.1.2 坐标系间的转换 |
| 3.2 弹道导弹跟踪滤波 |
| 3.2.1 弹道导弹滤波建模 |
| 3.2.2 再入段跟踪滤波算法 |
| 3.2.3 弹道滤波仿真 |
| 3.3 弹道导弹轨道预报 |
| 3.3.1 椭圆轨道预报 |
| 3.3.2 龙格库塔预报法 |
| 3.3.3 弹道预报仿真 |
| 3.4 拦截导弹发射时间安排 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多平台防空协同任务分配问题求解 |
| 4.1 多平台防空协同任务分配系统结构与建模 |
| 4.1.1 多平台防空协同任务分配的分布式求解框架 |
| 4.1.2 基于MPC的系统建模 |
| 4.2 多平台防空协同任务分配算法 |
| 4.2.1 分配算法整体流程 |
| 4.2.2 平台内部资源的集中分配 |
| 4.2.3 基于一致性分布式拍卖的平台间的冲突消解 |
| 4.3 仿真实验及分析 |
| 4.3.1 仿真设定 |
| 4.3.2 仿真实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（9）地面防空指挥控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 防空系统发展现状 |
| 1.2.2 火力分配辅助决策模型 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 关键技术 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 需求分析和系统设计 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.1.1 地面防空指挥控制系统 |
| 2.1.2 火力单元控制 |
| 2.1.3 模拟火力单元 |
| 2.1.4 辅助计算 |
| 2.1.5 席位配置管理 |
| 2.2 系统设计 |
| 2.2.1 主系统架构 |
| 2.2.2 系统架构 |
| 2.2.3 功能模块设计 |
| 2.2.4 系统组成 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 详细设计 |
| 3.1 火力单元控制模块的详细设计 |
| 3.2 模拟火力单元模块的详细设计 |
| 3.3 辅助计算模块的详细设计 |
| 3.4 席位配置管理模块的详细设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 辅助决策模型设计 |
| 4.1 辅助决策模型 |
| 4.2 决策要素计算 |
| 4.2.1 航路捷径计算 |
| 4.2.2 拦截窗口计算 |
| 4.3 仿真实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 火力单元控制的实现 |
| 5.1.1 设置部队等级 |
| 5.1.2 设置指挥所等级 |
| 5.1.3 开关警报命令 |
| 5.1.4 设置战勤状态 |
| 5.1.5 开关制导雷达辐射 |
| 5.1.6 设置制导雷达责任扇区 |
| 5.2 模拟火力单元的实现 |
| 5.2.1 接收作战命令 |
| 5.2.2 上报部队状态 |
| 5.3 辅助计算的实现 |
| 5.3.1 战术计算工具 |
| 5.3.2 拦截窗口计算 |
| 5.3.3 拦截窗口显示 |
| 5.4 席位配置管理的实现 |
| 5.4.1 A类席位配置管理 |
| 5.4.2 B类席位配置管理 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、防空系统目标威胁评估与火力分配模型（论文参考文献）
- [1]末端防空武器系统中目标航迹融合与分配技术研究[D]. 袁翠红. 北京工业大学, 2020(06)
- [2]面向目标体系分析的知识推理与复杂网络节点评估技术研究[D]. 孔江涛. 国防科技大学, 2019(01)
- [3]低空防御中目标威胁评估和火力分配技术[J]. 徐好,吴琳拥,毛谨. 指挥控制与仿真, 2019(05)
- [4]多平台协同火力防空任务分配问题研究[D]. 梅子杰. 北京理工大学, 2018(07)
- [5]面向无人机编队空面任务的CNN/BN参数学习与决策方法研究[D]. 游尧. 国防科技大学, 2017(02)
- [6]弹炮结合防空系统作战部署建模与分析[J]. 刘鸿福,翁郁,王志强. 现代防御技术, 2016(06)
- [7]防空导弹武器系统火控技术研究[D]. 王晓辉. 西安电子科技大学, 2016(07)
- [8]多平台防空协同任务分配问题研究[D]. 贾健. 北京理工大学, 2016(11)
- [9]地面防空指挥控制系统的设计与实现[D]. 陈志平. 东南大学, 2015(05)
- [10]基于排队论的多通道防空武器系统作战效能研究[J]. 张峰,关永胜. 中国电子科学研究院学报, 2015(03)