水声对抗器材对抗鱼雷战斗使用效果评估

从潜艇作战的角度分析了影响水声对抗器材战斗使用效果的评估指标,在此基础上分别根据字典序法和改进的层次分析法给出了2种评估水声对抗器材战斗使用效果的方法,同时建立了水声对抗模型和仿真流程图,并依照这2种方法对2个实例进行评估,评估结果符合水声对抗作战一般规律,可为该领域提供一定参考.     

潜艇使用噪声干扰器规避鱼雷攻击最优航向仿真研究

潜艇使用噪声干扰器后的航向规避关系到水声对抗的效果和潜艇的规避成功概率.为了提高潜艇规避概率,该文建立了声自导鱼雷蛇行弹道搜索模型,根据噪声干扰器原理和鱼雷主动声纳探测原理,分析了潜艇在使用噪声干扰器的条件下, 潜艇目标强度和潜艇航向对鱼雷主动声纳探测的影响.仿真结果表明,潜艇在不同距离使用噪声干扰器时的最优航向(方位±舷角)随潜艇与鱼雷之间初始距离变化而不同,呈现分段变化规律,其最优舷角范围在110°～130°之间.该结果旨在为水声对抗中的潜艇机动决策提供参考.     

潜艇规避鱼雷攻击的仿真建模

为了满足挪威皇家海军（ＲＮｏＮ）对新型潜艇的性能需求，挪威的有关部门（ＦＦＩ）开发了一个仿真工具，用以研究鱼雷对常规潜艇的攻击，并考核包括规避和水声对抗在内的对策。仿真平台是潜艇、鱼雷和水声对抗器材，采用的是一个简单而且一目了然的非声模型。由于鱼雷的多样性和复杂性，本文只研究典型的导引和搜索方式特性。除了实用仿真程序外，还开发了一些仿真过程程序。研究表明，即使采用相对简单的模型，也可获得有价值的结     

反鱼雷方案对抗效能定量评价模型

针对潜艇反鱼雷方案的对抗效能分析只能定性而不能定量的问题,提出了潜艇反鱼雷方案的对抗效能定量分析模型,包括潜艇的机动规避模型、噪声干扰器的对抗模型、自航式声诱饵的对抗模型、鱼雷的搜索和攻击模型等。蒙特卡洛仿真表明,该模型可对潜艇反鱼雷方案进行定量评价,并且与定性分析结果吻合。     

潜艇水声对抗及其发展趋势

潜艇水声对抗是潜艇积极防御作战的主要内容,实施水声对抗能够有效提高潜艇在作战中的生存能力。根据反潜装备和技术的发展,分析了现代潜艇水声对抗作战样式,并重点对未来潜艇水声对抗装备作战样式的发展趋势进行了研究。     

潜艇机动性能对使用干扰器规避主动声自导鱼雷对抗效果的影响分析

潜艇的鱼雷防御性能主要包括潜艇的水声对抗性能和其自身性能。潜艇规避鱼雷时,针对潜艇自身机动性能对潜艇生存概率的影响问题,建立了仿真所需要的鱼雷声学模型和实体机动模型,构建了干扰器作用下的鱼雷发现距离模型。通过仿真得到了不同最大航速、不同加速性能时潜艇的生存概率,分析了潜艇机动性能对潜艇生存概率的影响,结论是潜艇的机动性能对潜艇防御鱼雷有着一定的影响,可以通过提高潜艇自身机动性能来提高潜艇防御鱼雷的能力。     

《鱼雷技术》相关文章导航

1．反鱼雷鱼雷拦截概率影响因素仿真分析．由大德,徐德民．2010,18（4）2．水声对抗器材对抗鱼雷战斗使用效果评估．王栋,郑援,孙飞龙．2009,17（3）3．基于LMBP神经网络的声诱饵对抗鱼雷效能评估．陈军,王汝夯．2008,16（5）4．法国海军潜艇反鱼雷对抗系统．李凝,杨飚．2008,16（5）5．舰艇使用悬浮式深弹对抗声自导鱼雷规避策略分析．林贤杰,贾跃,赵学涛．2008,16（4）6．反鱼雷鱼雷拦截弹道及拦截概率．李晓宁,明星,朱若寒．2008,16（3）7．对抗尾流自导鱼雷的防御技术．易红,何辰,陈春玉．2007,15（4）     

基于灰色层次分析法的水声对抗系统效能评估

为解决水下信息模糊与数据缺失对水声对抗系统效能评估的影响,提出水声对抗系统效能灰色-层次分析评估方法,通过分析舰艇水声对抗的任务使命、结构和功能,对影响水声对抗系统效能的相关因素进行属性划分,建立水声对抗系统效能评估指标体系,给出评估不同对抗策略下对抗效果优劣的具体过程。仿真实例表明,该方法能够实现不同对抗策略下对抗效果的量化分析,为水声对抗策略的优化和使用效能的提高提供了参考依据。     

水声对抗试验航路优化模型研究

根据水声对抗试验航路优化参数,利用运筹学中的优化方法确定试验航路优化策略,将鱼雷试验中的对抗问题归结为有约束的非线性规划的目标函数优化问题,并利用MATLAB的优化工具箱函数进行仿真计算,结果表明,利用该方法得出的结论与潜艇实际水声对抗作战的优化策略基本相符.     

潜艇对抗自导鱼雷的试验航路优化模型研究

根据水声对抗试验航路优化参数，利用运筹学中的优化方法确定试验航路优化策略，将鱼雷试验中的对抗问题归结为有约束的非线性规划的目标函数优化问题，并利用MATLAB的优化工具箱函数进行仿真计算，结果表明，采用该方法得出的结论与潜艇实际水声对抗作战的优化策略基本相符。     

鱼雷多目标威胁评估建模与仿真

使用水声对抗器材诱骗、干扰鱼雷是现代潜艇最重要的反鱼雷措施之一,鱼雷攻击潜艇时会出现潜艇与各种对抗器材共存的现象,在一定时间及空间范围表现为多目标.由于鱼雷必须对多目标的攻击价值进行评价,优选威胁度高的目标进行攻击,以保证鱼雷作战效能.基于此,分析了鱼雷多目标的威胁因素及其对威胁评估的影响,提出了威胁因素的量化方法,建立了鱼雷多目标威胁评估的模型,为鱼雷多目标作战优选打击提供了一种方法,具有一定的工程应用价值.     

基于潜艇分布式建模的目标识别方法

为了使鱼雷更好地识别潜艇结构,从而有效区分潜艇和声诱饵,提出了一种基于分布式目标建模的潜艇目标识别方法。该方法在分布式目标建模理论的基础上,建立了潜艇分布式目标模型,并把分布式信号参数估计（DSPE）方法应用到潜艇分布式模型方位估计中,同时利用平面阵进行了计算机仿真,得到了潜艇回波的3D方位谱。仿真结果表明,该方法能很好的对潜艇结构进行识别,有助于鱼雷实施正确的攻击。     

自航式声诱饵的优化弹道模型及对抗效能研究

当鱼雷来袭时,为了提高防御效果潜艇可投放自航式声诱饵进行对抗.根据潜艇投放自航式声诱饵对抗鱼雷的过程,建立了自航式声诱饵的优化弹道模型、潜艇的机动规避模型、鱼雷的搜索和攻击弹道模型、对抗过程中的声探测模型,在此基础上仿真分析了自航式声诱饵直航转角式弹道参数设计对潜艇生存概率的影响.结果表明:对诱饵直航段距离和转角进行合理设计可显著提高鱼雷来袭时潜艇的生存概率.     

基于亮点模型的潜艇目标回声过渡特性分析

研究潜艇目标回声的近、远场过渡特性对于主动声纳探潜、探测和水声对抗具有实际意义。计算目标回声强度随距离变化曲线是分析目标回声近、远场过渡特性的一种有效方法。理论分析和试验研究均表明,在鱼雷自导频率下,目标回波可近似看成是目标亮点回波相干叠加的结果。该文提出了一种基于亮点模型的潜艇目标回声过渡特性分析方法,通过亮点模型计算不同距离情况下的潜艇目标的回声强度值,进而分析潜艇目标回声的近、远场过渡特性,并与板块元算法计算回声强度值分析潜艇目标过渡特性进行了对比。仿真结果表明,该方法简单,高效。     

软杀伤武器环境下鱼雷多目标跟踪方法

针对日益复杂水声对抗环境下鱼雷多目标跟踪中出现目标误跟或失跟现象,分析了水下软杀伤武器的对抗方式,提出了一种基于识别、跟踪、优选的一体化鱼雷多目标跟踪方法。该方法首先利用识别来排除干扰式武器的影响,然后对潜艇和声诱饵进行目标跟踪,最后通过优选确定鱼雷的攻击目标。仿真结果表明,该方法可有效解决鱼雷跟踪过程中短时的数据丢失问题,并实现组合使用软杀伤武器情况下的鱼雷反对抗。     

基于熵权法的潜射反舰导弹作战效能灰色关联评估方法

为了提高潜射反舰导弹系统的作战效能,提出一种潜射反舰导弹效能综合优化评估方法。运用信息熵和灰色关联分析理论对潜射反舰导弹作战效能进行综合评估,论述基于熵权法的潜射反舰导弹效能灰色关联评估方法的具体评估过程,并结合潜射反舰导弹系统进行应用分析,有效解决了潜射反舰导弹效能评估中存在着指标信息不确定和指标间关系不明确的问题。该方法为潜射反舰导弹系统的论证、设计和改进提供了科学的理论决策依据。     

基于方位走向的潜艇亮点分布特征提取与仿真

针对传统的潜艇目标回波亮点特征提取方法,只计算有限个峰值点处的方位值来分析目标亮点特征,存在鲁棒性较差的不足,本文基于目标回波与背景干扰相比幅值较大,子回波所体现的方位/距离信息相近等特征,同时结合双通道短时互谱法,提出了一种基于方位走向的潜艇目标回波亮点特征提取方法.首先,采用双通道短时互谱法提取目标回波方位走向特征.然后,通过采用能量判决和利用子回波方位/距离信息,对子回波序列进行分类,从而得到潜艇目标回波亮点的空间分布特征.经仿真验证,该方法与传统方法相比具有更好的鲁棒性.本文的研究结果可为分析潜艇目标声学特性与水声对抗提供参考.     

基于云理论和组合赋权方法的反潜巡逻机搜潜效能评估技术研究

针对传统效能评估方法的局限和不足,提出了一种基于云理论和组合赋权方法的反潜巡逻机搜潜效能评估方法;对于因素指标的权重分配问题,将层次分析法和熵权法相结合,依据方差最大化原理提出了一种主客观结合的组合赋权方法;应用云理论进行效能评估,介绍了云的数字特征,引入云权重参与评估,并通过云计算得到最终评估结果。通过实例计算及 Matlab 仿真,直观明确地体现了各搜潜方案搜潜效能的优劣。     

基于LMBP神经网络的声诱饵对抗鱼雷效能评估

根据实际情况，补充调整建立了声诱饵对抗鱼雷效能评估指标体系。结合专家调查法和仿真试验，采用基于LM快速算法的BP神经网络（LMBP）综合评估法对声诱饵对抗鱼雷效能进行评估，并对LM算法和常用的Traingdx算法进行了对比分析，证明LM算法误差更小、训练速度更快。最后，通过实例证明将BP神经网络评估方法应用于水声对抗效能评估切实可行。该方法能综合考虑专家经验和试验数据等主客观因素，最大限度减少单纯主观或客观赋权带来的误差，通过神经网络的“自学习”得出明确的综合评估值，具有较强的实用性和通用性。