基于灰色层次分析法的有人/无人协同作战效能评估

当前和今后相当长一段时期内,战场的机械化、信息化、智能化将长期并存、并行发展。有人/无人协同作战可以通过各无人系统与有人系统之间的资源调度、态势统一、任务整合来进一步提高作战系统的作战效能。基于灰色层次分析法,结合径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络进行数据整理,对有人/无人协同作战效能进行科学评估,提出了一种新的评估模型,为优化协同作战体系结构和提高协同作战能力提供了理论依据。围绕有人/无人协同作战的作战任务和能力需求构建了相关评估指标体系,基于灰色层次分析法与RBF神经网络设计了有人/无人协同作战评估模型,并进行了仿真实验分析。仿真结果表明,该方法能够实现对有人/无人协同作战效能客观有效的评估。     

基于UML的联合作战装备保障指挥决策信息流模型建立

以联合作战装备保障指挥决策中的信息传递过程为基础,结合联合作战装备保障特点,分析了联合作战装备保障指挥决策流程,采用UML对装备保障指挥决策流程中的信息传递情况进行了描述,建立了装备保障指挥决策信息流静态和动态模型,可以为联合作战装备保障指挥自动化系统模型库的开发提供一定的参考.     

非相似立体视觉模型构建与验证

将非相似成像理论引入到立体视觉理论中,探索了一种非相似立体视觉机制,建立了空间目标三维定位模型和深度精度模型。根据流行的非相似等距投影理论,对非相似立体视觉三维定位方程进行了数理推导,并实验验证了所建模型的有效性。结果表明:利用三维定位模型可以准确地获取大空域场景中不同深度的多个目标位置信息,定位误差随着目标深度的增大而缓慢变大,在30 m深度处的定位误差达到1.32 m,误差变化规律与深度精度模型结果吻合良好,且误差值远小于相似立体视觉模型的定位误差。所建模型的优势是无需对非相似畸变图像进行校正,便可较好地得到空间目标的三维坐标,研究工作对于拓展非相似成像理论在大空域态势感知、目标侦察等领域的应用具有重要意义。