防空作战指挥辅助决策中目标不确定信息处理研究

论文摘要

防空作战指挥辅助决策系统是实现我军防空作战指挥科学决策,提高我军防空作战整体效能的一项关键内容,其中对不确定信息的处理问题是当前研究的热点与难点,主要包括对空中目标识别、态势估计和态势预测中不确定信息的处理问题。本文重点研究不确定信息条件下,空中目标识别中基于信息融合的目标二次识别问题,态势估计中目标战术意图判别问题,态势预测中目标战术行动类型判断、目标航迹预测以及目标行动后综合态势预测问题。针对目标识别中不确定信息处理问题,综合运用有序加权平均算子(OWA)、组合加权算术平均算子(CWAA)、离差最大化原则和信息熵,构建基于OWA算子和CWAA算子的两级式多传感器信息融合目标二次识别模型。针对态势估计中不确定信息处理问题,通过融合神经网络与模糊推理,构建基于神经网络—模糊推理(NN—FR)的空中目标战术意图推理模型;利用模糊概念因素分解方法,给出战术规则信息库中信息的模糊知识描述方法;利用构建基于模糊粗糙集的信息系统,提出基于模糊粗糙集的模糊推理规则约简方法。针对态势预测中不确定信息处理问题,阐述基于模板技术的目标战术行动类型判断模型;综合运用灰色BP神经网络模型与自回归时序AR模型,构建空中目标航迹灰色预测模型;利用具有非线性系统动力学特性的径向基函数神经网络,构建基于径向基函数神经网络信息融合的综合态势预测模型。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 防空作战指挥辅助决策系统研究现状
• 1.2.1 作战辅助决策系统研究现状
• 1.2.2 防空作战指挥辅助决策系统研究现状
• 1.3 不确定信息处理的主要理论和方法
• 1.3.1 模糊理论
• 1.3.2 灰色系统理论
• 1.3.3 概率统计方法
• 1.3.4 三种理论方法的比较
• 1.3.5 人工神经网络
• 1.4 研究内容和目标
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 研究目标
• 1.4.3 内容安排
• 第二章 空中目标识别中不确定信息处理
• 2.1 防空作战中目标识别
• 2.1.1 空中目标识别概述
• 2.1.2 空中目标识别中的不确定因素
• 2.2 基于多类型、多传感器信息融合的目标识别
• 2.3 基于多类型、多传感器信息融合的目标二次识别研究思路
• 2.4 基于OWA算子和CWAA算子的两级式多传感器目标二次识别模型
• 2.4.1 OWA算子和CWAA算子
• 2.4.2 基于OWA算子和CWAA算子的空中目标二次识别推理模型描述
• 2.4.3 基于CWAA算子的同种类型传感器之间的初级信息融合
• 2.4.4 基于OWA算子的不同类型传感器之间的二级信息融合
• 2.4.5 最终目标识别结果的判决规则
• 2.4.6 基于OWA算子和CWAA算子推理模型的仿真和对比试验
• 2.5 本章小结
• 第三章 态势估计中不确定信息处理
• 3.1 态势估计综述
• 3.1.1 态势估计的基本概念
• 3.1.2 态势估计的特点
• 3.1.3 态势估计功能描述
• 3.1.4 态势估计功能模型
• 3.2 态势估计中的不确定因素
• 3.2.1 态势估计中用到的知识
• 3.2.2 不确定信息对态势估计的影响
• 3.3 态势估计方法概述
• 3.4 防空作战指挥辅助决策中态势估计研究对象与思路
• 3.4.1 防空作战指挥态势估计的研究对象
• 3.4.2 研究思路
• 3.5 基于NN—FR的空中目标战术意图推理模型
• 3.5.1 双向联想存储（BAM）神经网络
• 3.5.2 模糊推理
• 3.5.3 基于NN—FR的目标战术意图推理模型描述
• 3.5.4 改进型BAM神经网络的构建
• 3.6 战术规则模糊信息库
• 3.6.1 战术信息库中知识的模糊表示
• 3.6.2 战术信息库中空中目标的战术意图分解
• 3.7 基于模糊粗糙集的推理规则约简
• 3.7.1 模糊粗糙集
• 3.7.2 模糊信息系统的决策规则及其约简
• 3.7.3 基于模糊粗糙集的推理规则约简方法
• 3.8 基于NN—FR的目标战术意图判别流程
• 3.9 基于NN—FR态势估计模型的仿真和对比实验
• 3.10 本章小结
• 第四章 态势预测中不确定信息处理
• 4.1 态势预测综述
• 4.2 防空作战指挥辅助决策中态势预测
• 4.2.1 影响防空作战指挥辅助决策中态势预测的主要因素
• 4.2.2 防空作战指挥辅助决策中态势预测功能模型
• 4.3 态势预测中不确定信息处理研究思路
• 4.4 基于模板匹配技术的空中目标战术行动类型判断
• 4.4.1 基于模式的战术行动知识库的建立
• 4.4.2 基于模板的知识推理算法
• 4.5 目标航迹灰色预测
• 4.5.1 空中目标航迹预测的特性分析
• 4.5.2 目标航迹灰色预测组合模型
• 4.5.3 基于灰色BP神经网络的趋势项计算
• 4.5.4 航迹预测中随机项的计算
• 4.6 基于信息融合的综合态势预测
• 4.6.1 综合态势描述
• 4.6.2 综合态势预测中指标聚类化简
• 4.6.3 不同类型单指标取值序列的预测
• 4.6.4 基于径向神经网络信息融合的综合态势预测描述
• 4.6.5 径向基函数神经网络的构建
• 4.7 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢