多阶段传感器-武器联合任务管理方法

发布时间：2021-03-02 01:41

　　针对动态环境下的传感器-武器联合任务管理问题展开研究。根据在动态作战过程中出现的有效新目标、有效空闲传感器和武器数量设定阶段门限,以决定进入下一阶段的时机,从而构建多阶段的作战过程。从打击方案质量及系统响应时间的角度出发,分析构建分布式作战体系对系统作战效能的影响,使系统在每个任务管理阶段可以决定响应流程。通过仿真实验验证了所构建的分布式作战体系与设定的阶段门限可以明显提升系统的作战效能。 

【文章来源】：国防科技大学学报. 2020,42(04)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图1 分布式作战体系结构

综上分析,动态多阶段交战过程任务管理流程如图2所示。需要注意的是,所提出的联合任务管理方法不考虑实际物理作战网络带宽限制以及延时,需要保证所有作战节点之间连通,且多数作战单元具有较强信息处理能力,所提出的方法适用于防空背景下的动态传感器武器联合任务管理。2 多阶段联合任务管理方法

从图3中可以清晰地获得构建分布式作战体系能够提升系统性能时问题规模的临界点。图3作出了设定武器、传感器数量为新目标数量两倍时,系统响应时间、打击方案质量关于问题规模的曲线。如横坐标为10,则新目标、武器、传感器数量依次为10、20、20。从图3中可以看出,当问题规模较小,集中式体系无论在防御效果还是响应时间上都优于分布式体系,此时对应α和β都小于0的情形。随着问题规模的增大,分布式在两方面都表现都超过集中式体系,此时对应α和β都大于0的情形。在过渡期间存在一小段区间两指标一个大于0、一个小于0的情况,在这小段区间不会出现两者极端大或极端小的情况,因此认为用综合临界指标作为是否构建分布式体系的标准是合理的。更一般情况下临界指标σ值如表3所示,采用最小二乘法对σ值与问题规模进行曲线拟合,获得σ与武器数量w、传感器数量s及目标数量t之间的关系,如式(7)所示,此式适用于本文研究背景下σ值与问题规模的对应关系。在动态任务管理中,进入下一阶段后,根据当前问题规模计算σ值,判断是否构建分布式体系。


本文编号：3058363