基于组合赋权-TOPSIS法的空中目标威胁评估仿真

针对空战目标威胁评估问题,基于组合赋权-TOPSIS方法,建立了基于组合赋权-TOPSIS的威胁评估模型,采用组合赋权法求解指标权重,采用TOPSIS法对威胁目标排序。最后通过实例对建立的模型进行验证,仿真结果表明,该空中目标威胁评估方法是合理有效的。     

基于改进CRITIC-LRA和灰色逼近理想解排序法的空战威胁评估

针对当前空战威胁评估过程中采用主观赋权法确定指标权重时具有主观性、忽视指标间内在关联关系的问题,提出一种基于改进CRITIC-线性回归分析(LRA)确定指标权重的计算方法。根据CRITIC法的缺陷,引入基尼系数和肯德尔系数实现对CRITIC法的改进并确定指标初始权重;利用1阶LRA计算评估指标关联关系,通过削减指标权重降低指标关联性,实现对指标权重的修正,降低指标关联对评估造成的影响;为了克服逼近理想解排序法中采用欧式距离作为距离测度的缺点,采用指标间加权灰色关联度代替欧氏距离,计算相对贴近度,实现目标威胁排序。威胁评估算例表明,所提方法能够充分体现目标威胁区分度和对目标进行威胁排序,评估结果科学有效。     

基于DVIKOR的空战多目标威胁评估

针对多属性与个体属性之间的平衡问题以及传统空战威胁评估难以与动态态势相结合的缺陷,提出基于动态多准则妥协解排序法(DVIKOR)的空战多目标威胁评估方法。建立基于Entropy法的空战态势多属性权重解算模型,避免属性权重确定的主观随意性问题;建立基于泊松分布的时序序列权重解算模型,处理多时刻空战态势信息。在此基础上,建立基于DVIKOR的空战多目标威胁评估模型,综合考虑最大化群体效应和最小化个体遗憾。仿真结果表明该方法能综合考虑空战多属性与个体属性的特点与优势,实现空战多目标威胁评估的多属性平衡与优化,并融合多时刻的空战态势信息,使其评估结果更加真实合理。     

基于综合集成赋权法的飞行机务保障能力评估指标权重确定

为提高指标权重的精确性,避免单一赋权方法在赋权中存在的局限性,采用基于综合集成赋权法,将主观赋权法(德尔菲法)和客观赋权法(熵值法)进行综合.在考虑主客观赋权法的优缺点及评估对象特点的前提下,利用德尔菲法和熵值法分别得到2个权重向量,采用基于最小二乘法和相对熵的综合集成赋权法给出综合权重.结果表明:该方法可在一定程度上提高指标权重的精确性,为评估指标权重的可靠性和准确性打下了基础.     

武器装备各组件权重及战损量化值求解方法

指出了目前主客观赋权法中存在的问题，采用向量夹角余弦方法确定装备各组件损伤评估指标的权重，并综合得出了装备的损伤量化值，结合给出的应用案例，证明了该方法具有所需信息量小、主客观综合性强、评估结果易于仿真实现等优点，并可有效地避免层次分析法中，主观判断所带来的随意性和客观赋权法中权重有时与目标对应的实际重要程度相悖的问题。     

目标威胁评估的动态突变排序法

针对目标威胁评估过程难以与目标动态态势相结合以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将时间序列赋权与突变理论相结合,提出了目标威胁评估的动态突变排序法。该方法采用泊松分布逆形式对时间序列进行赋权,综合考虑了当前时刻和之前时刻的目标关联信息;在突变理论基础上抽象出了突变排序的思想,将目标威胁评估指标体系中下层指标对上层指标的作用归因为控制变量对状态变量的作用,并采用归一化公式对作用程度进行求解,依此方式由底层往上逐层推进最终得到目标威胁评估值。实例仿真结果表明,动态突变排序法不需确定各指标权重,计算过程简洁高效,可操作性强,且综合考虑了目标的动态威胁态势,评估结果更加合理,具有一定的实用价值。     

基于改进灰色关联法的高超声速目标威胁评估模型

针对传统灰色关联分析法在确定权重系数时没有综合考虑样本数据中的确定性和不确定性信息以及没有统一主客观赋权的问题,提出了基于改进灰色关联分析(GRA)法的高超声速目标威胁评估模型。该模型结合高超声速目标与空气动力学目标和弹道导弹类目标的共性特点以及其自身特点,确定了高超声速目标威胁评估指标;综合考虑了主观和客观因素,运用群决策层次分析法(AHP)和熵权法分别求解出威胁评估指标的主客观权重,并融合得到组合权重,更加突出体现指标的模糊性和不确定性,使评价结果更具可信度。仿真表明,该模型的排序结果与专家结果基本一致,对抗击高超声速目标作战决策具有一定的指导意义。     

基于组合赋权逼近理想解法的岸-海联合防空目标威胁评估

为正确评估敌方来袭目标对岸海联合防空网络的整体威胁,构建来袭目标威胁评估的指标及其隶属度表 示,基于群组AHP 和改进熵权法给出指标的主客观组合权重。通过逼近理想解法给出来袭目标相对单防御平台和整 个防御网络的威胁度。仿真结果表明,所构建威胁评估体系具备有效性。     

基于前景理论的空战目标威胁评估

空战目标威胁评估是目标分配与火力分配的基础。针对目标威胁评估研究存在确定指标权重时未考虑指标间的相关性,采用单一灰色关联分析（GRA）方法和逼近理想点（TOPSIS）方法不能准确反映目标威胁大小,以及未考虑飞行员决策时面临损失和收益时的不同态度等问题,在综合GRA和TOPSIS的基础上,提出一种基于前景GRA-TOPSIS的空战目标威胁评估模型。提出灰色关联深度的概念,结合极大熵确定指标权重;利用指标之间的灰色关联度变权方法对指标权重进行修正,避免指标之间的相关性影响;利用GRA方法分析目标指标序列的曲线形状相似性,结合TOPSIS方法分析位置的相似性,基于前景理论,将飞行员面临收益以损失的态度融合到目标威胁评估中,得到能够体现飞行员特质的目标威胁评估结果。通过仿真验证了所提方法的有效性以及合理性。     

基于AHP与熵权法的空中目标威胁评估方法

针对传统目标威胁评估方法主观性强、赋权方法单一的问题,提出了基于层次分析法(AHP)与熵权法的空中目标威胁评估方法。建立了目标威胁评估指标体系,分别基于层次分析法与熵权法求解了各项指标的权重系数。在此基础上,结合目标属性矩阵构建了总偏差最小原则下的组合赋权模型,并将其应用于多属性决策方法中,获得了对各目标威胁程度的综合评判。通过算例表明,该方法兼顾了专家经验与战场数据的客观特征,赋权更为合理,评估结果更加真实可信。     

空战中的多目标威胁评估方法

针对传统空战多目标威胁评估难以满足准确性、实时性的缺陷与不足,提出基于模糊集与证据理论相结合的空战多目标威胁评估方法.该方法通过合理设置隶属度函数计算各威胁指标的威胁度基本概率赋值,使用改进的证据合成规则代替传统Dempster组合规则对其进行指标间融合及时域融合;采用加权求和的方法计算空中目标的威胁值并排序.最后给出仿真算例,验证了该方法的有效性.     

基于Entropy-TOPSIS 方法的目标威胁动态评估与仿真

为解决在目标威胁评估方法中,确定各属性的权重时受主观因素和高机动目标影响大的问题,提出一种 改进的多属性决策目标威胁评估方法。综合模糊理论和多属性决策理论,通过构造隶属度函数规范化属性值,基于 熵值法求解属性权重,应用TOPSIS 理论进行目标威胁评估,构建不同的态势实例,采用静态数值计算和动态模拟 仿真的方法对算法进行验证。仿真实验结果验证了该方法的合理性和有效性。     

基于组合赋权方法的多目标威胁评估

多目标威胁评估是一个多属性决策问题,关键是如何确定各属性的权重.文中综合各种赋权法的特点,以离差平方和为准则建立最优赋权模型,有利于提高威胁排序的准确性.     

基于专家集成赋权-灰色聚类法的引信抗干扰效能评估

针对无线电引信抗干扰效能评估课题中专家权重确定方法单一、指标隶属度确定随意,易导致效能误判的问题,提出一种基于专家集成赋权-灰色聚类的抗干扰效能评估方法。该方法首先基于已有理论成果建立了评估指标体系;而后采用基于判断矩阵相似度和信息熵的集成赋权法分配不同专家相应的权重值,进而得到各指标权重即灰色聚类权;最后,通过灰色聚类法对各指标按聚类权进行量化评估。应用实例表明,提出的专家集成赋权-灰色聚类评估方法的可行性、优越性。     

基于攻防双方威胁度结合的空袭目标威胁评估

针对传统方法在确定空袭目标威胁度时仅考虑空袭目标属性的问题,提出了改进的办法：首先计算空袭目标的威胁度,再结合被攻击目标的属性对威胁度影响来确定空袭目标的综合威胁度。同时,该法使用群组AHP方法和熵结合的方法来确定双方各威胁度属性的组合权重,以减少确定权重时的主观性。运用改进的方法研究防空作战威胁评估问题,建立多属性决策数学模型,并进行仿真研究。和其他文献算法进行对比,仿真结果表明该算法合理有效。     

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。     

一种多机空战目标威胁评估模型

文中建立了基于模糊理论的目标威胁的评估模型,分析了空战目标因素,提出了用层次分析法确定不同因素在威胁评估中的相对权值的方法,最后用接近理想点法实现对目标威胁的量化评估和排序。     

改进的空战目标威胁评估与目标分配算法

威胁评估和目标分配算法是现代作战飞机火控计算的重要组成部分。针对现代空战的复杂性和实时性的特点,在融合空战态势和空战效能的威胁指数模型的基础上,建立了对敌优势模型,改进了现有的威胁评估方法。根据目标威胁矩阵和对敌优势矩阵,以最大程度保存自己为目标,按照以优攻劣的原则建立了目标分配算法。以一个算例,利用建立的算法模型对某空战态势进行了计算,计算结果验证了该模型的可用性和有效性。     

无人机协同作战的目标分配算法研究

针对当前无人机作战能力不强、实战经验不足、不能进行高强度空战的问题,对无人机所处的战场态势进行评估。在综合考虑了我机攻击态势和敌方抗击能力2个主要因素的基础上,采用威胁指数法,以单机对敌的优先权为基础,选择打击威胁度高的目标。增加了地面目标的威胁,并根据基于态势的目标分配方法实现目标分配,最大限度地保证我方无人机的安全。仿真结果表明:该方法较好地解决了当前无人机协同作战的目标分配问题,最大限度地发挥了无人机协同作战的效能。     

基于Rough集和回归型SVM的超视距空战威胁评估

针对现有超视距空战威胁评估方法的不足,提出了基于Rough集和回归型SVM的超视距空战威胁评估方法。该方法结合对超视距空战过程和影响参数的分析,构造了参战双方战机的态势、效能、事件、目标战役价值等优势函数,将导弹射程作为距离因素的一种引入威胁评估优势函数模型中,改进了距离优势函数,优化了方位角、进入角、能量、效能等优势函数,并将目标战役价值作为威胁评估的因素;然后采用Rough集的知识简约方法简约了各优势函数中的冗余信息,并采用回归型SVM实现了最终的威胁评估排序;经仿真计算验证,该方法合理、有效。