信息環(huán)境下智能火力與指揮控制系統(tǒng)是建立在航空火力與指揮控制系統(tǒng)發(fā)展基礎(chǔ)之上,與信息化、網(wǎng)絡化作戰(zhàn)理念相互適應,滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭軍事需求,與新一代戰(zhàn)斗機同步發(fā)展的新型分布式火力與指揮控制系統(tǒng)。本論文立足于信息環(huán)境下智能火力與指揮控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)研究,結(jié)合目前先進的體系結(jié)構(gòu)思想和技術(shù),構(gòu)建信息環(huán)境下智能火力與指揮控制系統(tǒng)的體系模型,研究支撐該體系模型的體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)。論文的主要工作和創(chuàng)新點如下:1)在分析航空火力與指揮控制系統(tǒng)發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上,研究了傳統(tǒng)的火力與指揮控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡中心戰(zhàn)下的火力與指揮控制系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),指出了它們無法適用于信息網(wǎng)絡時代的原因,闡述了信息化、網(wǎng)絡化下新一代戰(zhàn)斗機對火力與指揮控制系統(tǒng)的軍事需求,提出了一種信息環(huán)境下以信息完全共享、分布式的一體化網(wǎng)絡智能火力與指揮控制系統(tǒng)的概念,構(gòu)建了信息環(huán)境下智能火力與指揮控制系統(tǒng)體系架構(gòu),研究了其組成和特征,并介紹了相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)。2)針對多傳感器信息融合所面臨的不確定性信息表達和處理問題,建立了多源傳感器智能信息融合系統(tǒng)的功能模型、結(jié)構(gòu)模型、數(shù)學模型,提出了一種基于改進的證據(jù)理論的智能信息融合算法。首先針對D-S證據(jù)理論不能有效處理沖突證據(jù)的問題,研究了國內(nèi)外典型文獻提出的各種改進方法,分析了現(xiàn)有的證據(jù)沖突衡量方法的不足,然后提出了新的證據(jù)沖突衡量方法——證據(jù)相似性測度,并利用證據(jù)相似性測度對各傳感器提供的證據(jù)信息進行加權(quán)修正,最后用Demspter組合規(guī)則進行融合。算例證明該算法擴展了證據(jù)理論在決策級信息融合中的應用,可以有效處理不確定信息,降低了沖突信息對最終融合結(jié)果的影響,提高了融合結(jié)果的可靠性和合理性,而且具有較快的收斂速度。3)針對信息環(huán)境下智能火力與指揮控制系統(tǒng)改變了傳統(tǒng)固定鏈路“煙囪式”的系統(tǒng)構(gòu)架,各個傳感器、武器、目標的火力通道可以靈活配置的問題,建立了傳感器、武器、目標調(diào)度決策的分布式集中火力聯(lián)盟分配模型,并提出了一種改進的遺傳離散粒子群優(yōu)化算法。首先為了對傳感器資源進行合理科學分配,建立了表征傳感器單元綜合探測性能的能力函數(shù),然后針對存在多約束條件的傳感器單元、武器和目標的分配問題,為了避免傳統(tǒng)算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷,建立分布式集中火力聯(lián)盟優(yōu)化模型,設計了帶有交叉、變異算子的改進的遺傳離散粒子群優(yōu)化算法。仿真算例表明,與傳統(tǒng)算法相比,算法收斂速度更快,全局尋優(yōu)能力更強。4)針對信息環(huán)境下制導武器的協(xié)同控制問題,重點研究了協(xié)同制導過程中的制導權(quán)交接策略、交接流程和交接算法。首先分析了協(xié)同制導的必要條件和協(xié)同制導樣式,然后根據(jù)己方飛機對導彈的態(tài)勢優(yōu)勢、己方飛機對目標的探測能力和己方飛機受到的威脅度建立制導優(yōu)勢模型,并在此基礎(chǔ)上提出了基于改進拍賣算法的協(xié)同制導制導權(quán)分配算法,最后詳細研究了中制導制導權(quán)交接的原則、方法和流程,提出了相應的目標制導信息、制導律的交接算法。仿真實驗表明,本文提出的算法有效可行,能夠?qū)崟r地計算制導優(yōu)勢和進行制導權(quán)分配,有效地完成多機協(xié)同制導;同時能夠平滑中制導交接引起的導彈非正常過載突變,確保交接過程彈道穩(wěn)定,為協(xié)同制導作戰(zhàn)的研究和作戰(zhàn)應用提供強有力的支撐。
【學位單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：E926
【部分圖文】：

圖 3-3 顯示了沖突系數(shù)k 、證據(jù)距離d 、Pignistic 概率距離difBetP、余弦相似度cos、關(guān)聯(lián)系數(shù)r 與相似性測度sim 隨著子集 A變化而變化的趨勢。圖3-3 證據(jù)沖突衡量方法的比較按常理分析，當 子集大小是 5 時，原始證據(jù) 1 中焦元A 1 ,2,3,4, 5 與原始證據(jù) 2 中唯一的焦元相同，并且 1m 1, 2,3, 4, 5 0.8， 2m 1, 2,3, 4,5 1。這時兩個證據(jù)間的沖突程度應該較小，而且是最小的。從圖 3-3 可看出：沖突系數(shù) 、證據(jù)距離 、 概率距離difBetP值的大小與證據(jù)沖突程度正相關(guān)，余弦相似度 、關(guān)聯(lián)系數(shù)r 、相似性測度 值的大小與證據(jù)沖突程度負相關(guān)。沖突系數(shù) 的值在 子集從小到大的變化過程中先是保持不變，隨后緩慢增大，而且數(shù)值一直較大，說明證據(jù)間的沖突程度一直較高。這明顯不符合常理。證據(jù)距離

第三章 基于改進的證據(jù)理論的智能信息融合算法研究比3.4.1節(jié)中使用傳統(tǒng)D-S證據(jù)理論得到的融合結(jié)果，可以看出本文解決傳統(tǒng)D-S證據(jù)理論中存在的“一票否決”問題和“魯棒性”問證據(jù)進行合理地融合。2 算例二仿真驗證單一傳感器多周期信息融合，現(xiàn)假設有一個機載雷達傳感目標進行探測識別。設辨識框架 A: 轟炸機，B :戰(zhàn)斗機 ，機對探測目標所獲取的信息轉(zhuǎn)化為辨識框架下的基本概率賦值，得到下的證據(jù)。假設在20個掃描周期內(nèi)，獲得的證據(jù)相同，其 0.7, m( B) 0.1, m( ) 0.2。利用D-S方法[91]、Yager方法[93]、Murp文方法分別融合這20條證據(jù)，結(jié)果如圖3-7~圖3-10所示。

m( B) 0.1, m( ) 0.2。利用D-S方法[91]、Yager方法[93]、Murp文方法分別融合這20條證據(jù)，結(jié)果如圖3-7~圖3-10所示。圖3-7 D-S方法融合結(jié)果

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本文編號：2822286