基于作战能力估计的通信对抗作战目标决策

针对复杂战场下的通信对抗作战目标决策问题,提出一种基于作战能力估计的解决方法。根据群体决策方法的特点,构建战场态势的动态物元表示模型,设计多层次能力聚合的通信对抗体系作战能力评估方法,给出基于决策风险态度因子的通信对抗作战目标决策方法。分析结果表明,该方法能形式化、统一化、动态化地表示战场的态势信息,易于计算,且能实现对作战目标决策的量化分析。     

海战场态势实时三维显示系统研究与实现

针对当前舰载指挥控制系统只能基于二维图形、图标显示战场态势的问题,提出和开发了基于UDP的海战场态势实时三维显示系统,将虚拟现实技术应用到作战指挥控制系统中,用三维视景实时显示战场态势变化过程、战场态势发展以及双方兵力对抗过程。系统对战场实体位置进行了从经纬度坐标到直角坐标的转换,并为战场实体建立了简单的行为模型。为满足实时渲染和实时显示的需要,系统对模型、场景范围、显示方式等都做了优化处理,减少计算量,同时减少对硬件的依赖。     

基于OSG空战态势显示系统设计

空战态势显示系统可以实时反映战场环境、体现作战元素行为、表现战斗综合形势,是现代空战模拟训练的重要组成部分。现有战斗态势显示系统用于空战态势显示在专业性和直观性面仍有诸多不足。本文在深入研究OSG(Open Scene Graph)平台基础上,构建了一种空战态势显示系统框架,并对系统显示元素进行了分析与设计。系统能够动态直观地反映战场当前态势,可为空战评估和空战决策提供有力支持。     

基于势场函数战场态势可视化分析方法研究

利用战场势场函数方法提出了基于人工势场、时变人工势场的态势分析评估模型,通过建立的多层时变人工势场分析方法得到战场空间态势的多视图评估,为战场敌我双方力量对比、威胁评估、敌方战术意图识别等判断以及为作战指挥决策提供决策支持。通过仿真战场态势想定平台生成剧情证明了基于势场函数可视化分析方法的可行性。     

FSM在海军作战仿真CGF中的应用

计算机兵力生成(CGF)是现代作战模拟仿真中的一项重要内容,特别是在对抗条件下,CGF还必须具有战术决策能力,知道如何根据当前的战场态势,按照己方的作战原则,动态更新自身的行为.文章结合海军对海突击作战的特点,将有限状态自动机(FSM)与行为规则相结合来实现对抗条件下CGF的行为仿真,该方法已运用到对海突击作战仿真软件中,应用表明:该方法可以较真实地仿真红蓝方的行为,具有相当的战术决策能力,取得了良好的效果,也为该系统后期基于Agent的行为仿真提供了一种行为规则表示方法.     

基于GRU-Attention神经网络的空中群组态势识别方法

现代空中战场中，对敌方空中作战群组意图判定的结果将直接影响我方对局势的掌握和决策的下达，因此空中群组态势的评估识别是现代战场的重要任务。空中作战群组通常会根据飞行任务执行相应意图，监测相关过程并从获取的数据中挖掘相应的特征，再通过智能化的方法进行学习预测。基于此，本文提出一种基于GRU-Attention神经网络的识别方法，将获取的行为事件库预处理后输入门控循环(GRU)神经网络挖掘事件中深层特征；注意力机制(Attention)为深层特征自动计算相应的权重分配；最后利用softmax层对输入的信息进行态势意图分类。实验结果表明GRU-Attention态势识别方法的准确率达到96.10%，验证了该方法的准确性、高效性和稳定性。该方法的提出对丰富神经网络识别方法体系和提高空中群组态势的评估识别准确率具有重要的理论意义和实践意义。     

雷达电磁环境仿真的一种设计与实现

本文研究了导弹作战战场雷达电磁环境仿真的设计与实现问题,建立了雷达电磁环境的数学模型和信号威胁等级识别模型,提出了一种可视化系统设计方法,在运用可视化技术的基础上,结合雷达数据库的建立,实现了导弹战场雷达电磁态势显示,其结果有助于战场指挥员快速理解战场电磁态势,为作战指挥提供相应的辅助决策支持.     

基于任务的作战实体资源裁减方法研究

知晓与自己任务相关的战场态势是指挥官进行快速决策的基础。基于任务的实体资源裁减是从战役全局资源视图产生基于任务的战术视图的一个重要研究内容,通过解决作战资源实体的聚类问题来生成战场态势图中的作战实体。该文通过对作战任务需求的描述,提出了基于任务的作战资源实体剪裁内容和裁减流程;随后提出的裁减测度参数和方法决定了实体裁减的粒度,也是衡量裁减算法复杂性的尺度;最后以一次联合战役为例,设计了从联合战役作战资源的全局视图裁减出基于任务的战术资源视图。     

基于案例推理方法在态势分析中的应用研究

提出使用基于案例推理方法建立战场和军事单元的层次推理模型。将多个军事实体在不同层次上与案例库进行比对,对数据融合中的中间层建立战场态势估计模型,在战场上给定的地理区域对探测到的每一个地面目标建立特征向量,包括时间、位置和目标类型等,并对特征向量分群处理,把每个群的目标类型,数量和态势参数列表。用分层的案例推理方法得到群中作战单元的目标类型,编队情况和作战意图,从而进行敌方作战态势估计,为指挥员决策提供依据。     

三维海战场雷达探测可视化研究与实现

雷达探测可视化是战场态势展示中的重要组成部分,是作战态势推演、态势评估等的必要依据。针对三维海 战场雷达探测可视化需求,深入研究了多干扰下雷达探测问题,给出了探测范围三维可视化模型和相应的绘制方法, 结合三维海战场环境、动态目标、干扰机干扰等战场态势要素,实现了三维海战场多干扰下雷达探测的动态绘制,从而 丰富了战场态势的展现内容,增强了三维海战场指挥决策能力。     

基于HLA无源干扰仿真系统的CGF建模的研究

在了解分析高级体系结构HLA的基础上,以无源干扰仿真系统为例,由计算机生成和控制多个CGF仿真实体,并通过对实体的动态建模、智能决策建模,和由RTI控制仿真系统的时空一致性,自主地对仿真环境中的战场态势做出最佳决策,并按智能决策发射干扰弹,组织有效对抗.建模理论和方法的研究在仿真技术领域一直占有主导地位,此无源干扰仿真系统的CGF建模,增加了虚拟战场环境的复杂度和逼真度,对武器研制的可行性分析、测试与评估、参与者的训练等发挥了重要的作用,达到了仿真与建模的高效性.     

虚拟环境中的空间立体声显示

介绍了虚拟环境中面向扬声器的空间立体声生成和定位的研究现状、矢量基幅值相移算法，讨论了有关声音仿真的若干问题。针对某大型分布式虚拟战场环境，构造并实现了DIS/HLA体系结构下实时3维空间立体声系统，分析了该系统中空间扬声器阵列声音显示的若干问题。提出了声觉信息显示包围球的概念，进而提出了一种以虚拟观察者／听者为中心的包围球内声源目标快速检索算法，解决了分布交互仿真中感兴趣区域大量实体声源的实时显示问题，该方法用于实际系统，效果良好。     

基于Petri网的装备战场抢修系统建模研究

为了提高装备战场抢修系统的决策效率和决策科学性,以信息化条件下战场环境和我军装备维修现状为基础,分析了我军装备战场维修能力和维修需求。利用petri网进行装备抢修系统建模的特有优势,建立了装备战场抢修决策过程的peril网模型,模型主要包括装备战场抢修决策流程、装备损伤评估和野战维修能力评估。最后用CPN—Tools工具对一个实例进行仿真,应用模型节约了维修时间,提高了资源利用率,验证了模型实用性和有效性。     

Robust graph neural network method for target entity type recognition in a battlefield environment北大核心CSCD

With the rise of new combat styles, such as information and algorithmic warfare, target entity recognition in battlefield data analysis plays an important role in decision making. Battlefield situation data are typical battlefield data containing many dynamic entities with close interactions. However, such data often contain strong noise due to hostile interference or concealment; hence, they require higher robustness than general time-series data. This paper proposes a new method based on graph neural networks to represent and process the unstructured data and mine the category information of hostile combat entities. First, the dynamic time warping algorithm was used to establish a new graph structure between combat entities based on their trajectory. Then, a robust graph neural network method was proposed and applied for the type identification of combat entities beyond the radar identification range according to the node attribute information of combat entities. Test results on the simulation data set obtained from the military simulation platform reveal that the proposed method maximizes the temporal characteristics of the entity data and associated attribute information of each node. Compared with the graph neural network and multilayer perceptron methods that rely on singletime relation, the proposed method has advantages in identification accuracy and robustness, expanding the radius of operational entity identification to a certain extent. © 2023, Editorial Department of CAAI Transactions on Intelligent Systems. All rights reserved.     

基于混合增强智能的战场态势认知研究

针对战场态势感知存在的不足,将其拓展到战场态势认知范畴,提出了混合增强认知战场态势的概念。通过分析当前态势认知所遭遇的瓶颈,给出了混合增强战场态势认知的基本架构,并进一步探讨了混合增强战场态势认知存在的主要矛盾,可为战场态势认知体系构建提供参考。     

基于变异S-粗集的序贯性决策方法在状态转移中的应用

针对战场态势评估中的状态转移模型,提出了基于变异S-粗集的策略选择方法.通过构建变异S-粗集的结构差离度、粒度贴近度的概念,并结合序贯决策方法,给出了根据当前战场状态和给定的一系列的被选方案、选取策略使得战场态势向希望状态转移的方法.最后通过实例给出了方法的具体应用.     

基于Skyline的战场态势系统研究与实现

传统的战场态势系统主要是基于实物或二维GIS开发,一般停留在二维层面上的展示。本文提出的基于Skyline的战场态势显示,利用Skyline提供的3D控件技术,对战场元素、作战单元进行真实建模,实现了真正意义上的三维战场可视化。同时,采用二、三维联动的方法,更加全面准确地展示战场环境,直观地反映出作战单元的动态性和交互性,为作战指挥及作战决策提供强有力的参考支持。