摘要：防空作战决策活动具有极强的风险性。以决策者面对风险的态度为突破点,通过建立效用曲线并在最大效用原则下对有关决策问题进行优化,在一定程度上可大大降低决策方案的风险性。同时对于防空体系设计也具有一定的参考价值。

摘要：为了研究高炮武器系统的防空作战能力,开发了人在回路的飞行控制模型,对高炮武器系统进行了建模与设计,对弹目碰撞检测算法进行了优化,设计实现了基于MATLAB/Simulink和VRML的高炮防空作战虚拟仿真系统,能够对整个防空作战过程进行三维动态演示并评估高炮防空作战的毁歼概率。仿真系统采用模块化设计,并结合了VRML三维建模能力和MATLAB数据计算能力的优势,便于系统的功能扩展和模型重用。仿真结果验证了系统的合理性和实用性。

摘要：仿真模型重用是当前仿真领域的热点问题,其在工程领域的实现能够极大提高开发效益。鉴于各类现代防空作战行动中的相似性,采用DEVS方法为其建立分层耦合的离散事件模型(DEM),在事件驱动层面对各类应用情景中的模型状态转移做了统一的、规范的描述,并针对不同的应用情景引入行为模型(BM)建模,在行为表示层面上描述模型状态转移的具体算法,最后设计了BM和DEM结合的动态链接方式,给出仿真程序组成示例,实现了从事件驱动层到行为表示层的模型重用。

摘要：为研究具有多输入、非线性特点的近程防空系统作战效能和优化问题,在基于ABMS理论的Anylogic软件环境中构建了通用近程防空系统作战仿真推演模型,并提出了一种基于自然科学领域常用的正交试验设计的通用近程防空武器系统作战效能评估和优化方法,解决了常规评估方法动态评估能力不足和仿真平台方法运算量大的问题。以平原地区弹炮结合防空系统为例,通过正交试验方法得到的数据训练出效能评估BPNN,并将其作为优化算法的目标函数,通过NSGAⅡ算法得出仿真推演模型的最优输入决策向量,结果与正交试验分析得到的最优解接近一致。仿真试验表明,采用ABMS和正交试验相结合的方法建立的评估体系不仅具备动态评估能力,也可以较快的分析速度得到评估体系的最优决策向量,为防空作战运用提供合理建议。

摘要：提出一种基于分层着色Petri网的舰艇防空作战仿真模型.在分析舰艇防空作战信息活动的基础上,建立了层次化的着色Petri网防空仿真模型.该模型由目标活动模型和防空活动模型两大部分组成,目标活动模型管理目标信息和目标控制信息,防空活动模型包括警戒探测、决策控制和防御交战三个子模型,每个子模型根据需要进行逐级分解.运用该模型分析警戒雷达扫描周期变化对于防空作战效果的影响,着色Petri网仿真实验结果表明:缩短雷达扫描周期可以减小系统预警时延,实现对超音速空中目标的尽早发现与确认,增加舰空导弹拦截目标批数.

摘要：为了研究多个地空导弹武器系统对多个来袭目标防空作战目标分配问题,考虑了部署中存在的发射区部分重叠问题,通过分析来袭目标群在飞越发射区时,不同发射区对不同目标覆盖状态的变化,将整个目标分配区间分为若干个分配子区间,通过比较拦截方在各个分配子区间所能获得的最大毁伤效果值,得出最佳分配子区间及其对应的分配方案。设计了基于捕食搜索策略的遗传算法(PSGA),并经过示例仿真,验证了模型和算法的可行性。

摘要：防空作战态势可视化是防空指挥自动化系统的重要组成部分。针对防空作战态势显示需求．详细设计了可视化内容及其显示方案；制定了可视化图层设计准则；确定了消息通信机制并设计了消息处理流程；最后利用组件式GIS（geographical information system）技术开发防空作战态势可视化分系统．实现了自动标绘替代手工标绘．战场态势与地理信息结合，能够高效、全面地显示防空作战态势，大大提高防空部队的战斗力和机动能力。

摘要：随着周边局势对抗强度不断升级,积极准备防空作战显得尤为必要.在介绍某方向防空作战面临的基本形势和防空作战的特点后,从预警探测、指挥控制、火力打击和战场评估等4个作战环节,分析了防空作战对天基信息支援的需求,提出了一种折中的天基信息支援模式,以及对天基信息支援装备和防空作战装备进行一体化设计的建议.

摘要：对于大规模空袭的各类无人机、弹道导弹、隐身导弹等复杂目标特性,单一探测手段已无法满足网络化战场环境的需求,多传感器协同探测是主要手段,其中任务规划是协同探测的关键。多传感器任务规划综合利用了多种传感器优势互补进行协同探测和跟踪,是提升防空作战的效果的主要途径。基于合作型协同进化算法的理念,提出了一种基于竞争型协同进化的多传感器任务规划算法。首先,建立了防空多传感器任务规划数学模型;其次,基于竞争型协同算法建立框架,并设计了新的编码方式,提出了交叉、变异以及冲突消解的策略;最后,仿真验证了所建立的模型、算法的合理性和效率,对未来防空作战提供技术支持。

摘要：为解决海上编队协同防空作战中多任务多平台的协同决策问题,提出基于遗传模糊逻辑树的协同防空作战规则反演方法。设计面向威胁判断、目标分配、火力控制等指控决策的级联式模糊推理系统,采用演化学习从博弈对抗中学习和反演协同作战规则。作战仿真测试表明,该方法能够适应战场的动态变化且决策时延低于1 s。基于遗传模糊逻辑树的作战规则反演缓解了深度强化学习等面临的可解释性问题和作战仿真中的奖励稀疏问题,同时反演生成的作战规则也为剖析战场规律提供了新的知识来源。