復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)的態(tài)勢(shì)自動(dòng)重構(gòu)是衡量現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)中指揮自動(dòng)化系統(tǒng)好壞的一個(gè)重要的方面。現(xiàn)代信息化的戰(zhàn)爭(zhēng)中，戰(zhàn)場(chǎng)的信息源非常的眾多，各種信息都在不斷的變化中，它們的不確定性，使得進(jìn)行戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的評(píng)估重構(gòu)是個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。在這種情況下，我們?cè)趺磳?duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)進(jìn)行一個(gè)全面的評(píng)估重構(gòu)是亟待解決的問(wèn)題。在態(tài)勢(shì)重構(gòu)的過(guò)程中，進(jìn)行察覺(jué)、理解、預(yù)測(cè)的過(guò)程是需要借助于大量的不確定的目標(biāo)信息，但是如何對(duì)這些實(shí)時(shí)變化的信息進(jìn)行合理的處理是我們整個(gè)態(tài)勢(shì)重構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)。 本文主要研究動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法在戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)自動(dòng)重構(gòu)中的應(yīng)用。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法被認(rèn)為是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)最強(qiáng)的不確定性處理理論，動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是由貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來(lái)的，具有良好的隨時(shí)間演化的能力，通過(guò)利用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行不斷學(xué)習(xí)，來(lái)降低整個(gè)態(tài)勢(shì)重構(gòu)過(guò)程中的不確定性。該方法為本文的研究提供了強(qiáng)有力的理論支持。本文完成的主要工作及內(nèi)容包括： （1）介紹態(tài)勢(shì)重構(gòu)方面相關(guān)知識(shí)，首先全面詳細(xì)的說(shuō)明的態(tài)勢(shì)重構(gòu)的定義，從態(tài)勢(shì)察覺(jué)、態(tài)勢(shì)理解和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)三個(gè)方面構(gòu)建了態(tài)勢(shì)重構(gòu)的功能模型，并且詳細(xì)的闡述了每個(gè)功能模塊需要完成的功能，接下來(lái)根據(jù)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)的環(huán)境建立了典型戰(zhàn)場(chǎng)要素模型，能夠...

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究目的和意義
    1.2 相關(guān)領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 態(tài)勢(shì)自動(dòng)重構(gòu)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 文獻(xiàn)綜述小結(jié)
    1.3 研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 態(tài)勢(shì)重構(gòu)理論介紹
    2.1 態(tài)勢(shì)重構(gòu)的簡(jiǎn)介
        2.1.1 態(tài)勢(shì)的概念
        2.1.2 態(tài)勢(shì)重構(gòu)的闡述
    2.2 態(tài)勢(shì)重構(gòu)的問(wèn)題分析
        2.2.1 態(tài)勢(shì)察覺(jué)
        2.2.2 態(tài)勢(shì)理解
        2.2.3 態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)
    2.3 典型戰(zhàn)場(chǎng)要素模型建立
        2.3.1 地面（海面）威脅模型
        2.3.2 空中威脅模型
        2.3.3 導(dǎo)彈模型
        2.3.4 環(huán)境中的山地山丘模型
        2.3.5 海船等艦船的模型
        2.3.6 海浪和沙丘等起伏面的模型
    2.4 態(tài)勢(shì)重構(gòu)推理算法
        2.4.1 態(tài)勢(shì)重構(gòu)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
        2.4.2 推理算法的特點(diǎn)
    2.5 結(jié)論
第3章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究
    3.1 概率網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 一般結(jié)構(gòu)
        3.1.2 主要用途
        3.1.3 定性和定量分析
    3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）
        3.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)
        3.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
    3.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（DBN）
        3.3.1 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念
        3.3.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
        3.3.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
    3.4 結(jié)論
第4章 態(tài)勢(shì)重構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及仿真
    4.1 推理模型
    4.2 評(píng)估模型
    4.3 網(wǎng)絡(luò)條件概率矩陣
    4.4 對(duì)比與分析
        4.4.1 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理方法態(tài)勢(shì)
        4.4.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理方法態(tài)勢(shì)
    4.5 結(jié)論
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說(shuō)明
致謝



本文編號(hào)：3805098