基于体系破击的联合火力打击目标价值评估
发布时间：2021-10-11 12:23
针对体系破击战法中的目标选择问题,设计了适用于多属性指标融合的熵权理想点法。并从超网络体系架构出发,设计了以信息流循环效率为评估标准的目标体系价值评估算法。针对联合火力打击多目标同步打击特点,设计了目标组合的体系价值评估算法。在上述算法基础上实现了目标多属性评估,以及基于单目标和目标组合的体系价值评估。实验分析表明,该方法能够快速实现联合火力打击目标的价值量化评估,并且用量化数据验证了联合火力打击中应遵循的3条基本原则,结合目标属性表和体系关联网络找到体系破击的关键目标或目标组合,输入条件简单易行,具备工程应用的基础条件。
【文章来源】：系统工程与电子技术. 2020,42(12)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
联合火力打击目标体系超网络示例
分别以M101（空军作战指挥部）和M174（军事统一通信指挥部）为参照目标，计算KODA在超网络体系内的体系价值百分比以及价值排名，结果分析如图2所示。通过分析可知，M101作为内循环目标，其体系价值随着内循环参数增加而线性增大，M174作为外循环目标，作用性能恰好相反，内外循环的体系价值在KODA=0.15时交叉相等，此时内外循环的体系价值相同，基本符合实验预期；在体系排名变化方面，M101的排名随内循环参数增加而从25名跃升到1名，M174则从10名跌落至127名，且在KODA=0.15时交叉相等，两目标排名均为10名，考虑到内外循环的均衡性和战场实际，以M174的第2段排序波动期作为衡量指标（排名在35～40名之间），采用KODA=0.55;KTS=0.45的权重分值参与计算。
目标属性表中的目标属性共有4种，而熵权理想点法以降维量化方法将多元属性切换为单一融合属性，通过实验对比分析其能否反映4种属性的综合性能。其中防护能力由于同火力打击的优先度呈反比，因此其能力值越高，则火力打击优先度越低，具体计算中对防护能力取负值，本次分析一同作以比较。为了增强数值的可比较性，对T1～T4属性值预先归一化处理（分母取所有元素加和值），结果分析如图3所示。通过分析可知，从归一化结果看，T3和T4的属性偏离度较高，相对应的M111(Z空军基地）、M114（第3中队）、M121（参谋本部）目标属性值与最终融合分值差异度较大，熵权理想点法计算的融合分值在综合评分上趋近与各属性评分的大致走向，相比较而言在侦察情报类目标和防空火力打击目标的评估分值较高（C南部远程预警雷达站、L远程预警雷达站以及诸防空导弹阵地），表明上述目标对我方的综合威胁程度较高；为了检验熵权理想点法的对比优势，选取熵权法和理想点法作为对比算法，对比结果如图4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于功能链的融合网络功能抗毁性评估[J]. 李尔玉,龚建兴,黄健. 兵工学报. 2019(07)
[2]基于仿真大数据的体系分析方法研究[J]. 司光亚,王飞,刘洋. 系统仿真学报. 2019(03)
[3]考虑双层耦合复杂网络的装备重要度评估方法[J]. 刘彦,陈春良,昝翔,陈伟龙. 兵工学报. 2018(09)
[4]基于功能链的作战体系复杂网络节点重要性评价方法[J]. 李尔玉,龚建兴,黄健,孔江涛. 指挥与控制学报. 2018(01)
[5]基于PageRank算法的武器装备体系重要节点评估[J]. 李锴,吴纬,刘福胜,陈庚申,陈守华. 火力与指挥控制. 2017(11)
[6]考虑权重演化的装备重要度动态评估方法[J]. 昝翔,陈春良,张仕新,陈伟龙,张立君. 系统工程与电子技术. 2017(09)
[7]基于超网络模型武器装备体系抗毁性分析[J]. 王宏宇,吴纬,魏艳艳. 系统工程与电子技术. 2017(08)
[8]基于序关系-熵权法的低压配网台区健康状态评估[J]. 马纪,刘希喆. 电力系统保护与控制. 2017(06)
[9]Dynamic Weapon Target Assignment Based on Intuitionistic Fuzzy Entropy of Discrete Particle Swarm[J]. Yi Wang,Jin Li,Wenlong Huang,Tong Wen. 中国通信. 2017(01)
[10]给定任务和模式下指挥体系节点重要性评估方法[J]. 姜志鹏,张多林,邢清华,邓晓岷,马婧. 火力与指挥控制. 2015(06)
本文编号：3430502
【文章来源】：系统工程与电子技术. 2020,42(12)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
联合火力打击目标体系超网络示例
分别以M101（空军作战指挥部）和M174（军事统一通信指挥部）为参照目标，计算KODA在超网络体系内的体系价值百分比以及价值排名，结果分析如图2所示。通过分析可知，M101作为内循环目标，其体系价值随着内循环参数增加而线性增大，M174作为外循环目标，作用性能恰好相反，内外循环的体系价值在KODA=0.15时交叉相等，此时内外循环的体系价值相同，基本符合实验预期；在体系排名变化方面，M101的排名随内循环参数增加而从25名跃升到1名，M174则从10名跌落至127名，且在KODA=0.15时交叉相等，两目标排名均为10名，考虑到内外循环的均衡性和战场实际，以M174的第2段排序波动期作为衡量指标（排名在35～40名之间），采用KODA=0.55;KTS=0.45的权重分值参与计算。
目标属性表中的目标属性共有4种，而熵权理想点法以降维量化方法将多元属性切换为单一融合属性，通过实验对比分析其能否反映4种属性的综合性能。其中防护能力由于同火力打击的优先度呈反比，因此其能力值越高，则火力打击优先度越低，具体计算中对防护能力取负值，本次分析一同作以比较。为了增强数值的可比较性，对T1～T4属性值预先归一化处理（分母取所有元素加和值），结果分析如图3所示。通过分析可知，从归一化结果看，T3和T4的属性偏离度较高，相对应的M111(Z空军基地）、M114（第3中队）、M121（参谋本部）目标属性值与最终融合分值差异度较大，熵权理想点法计算的融合分值在综合评分上趋近与各属性评分的大致走向，相比较而言在侦察情报类目标和防空火力打击目标的评估分值较高（C南部远程预警雷达站、L远程预警雷达站以及诸防空导弹阵地），表明上述目标对我方的综合威胁程度较高；为了检验熵权理想点法的对比优势，选取熵权法和理想点法作为对比算法，对比结果如图4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于功能链的融合网络功能抗毁性评估[J]. 李尔玉,龚建兴,黄健. 兵工学报. 2019(07)
[2]基于仿真大数据的体系分析方法研究[J]. 司光亚,王飞,刘洋. 系统仿真学报. 2019(03)
[3]考虑双层耦合复杂网络的装备重要度评估方法[J]. 刘彦,陈春良,昝翔,陈伟龙. 兵工学报. 2018(09)
[4]基于功能链的作战体系复杂网络节点重要性评价方法[J]. 李尔玉,龚建兴,黄健,孔江涛. 指挥与控制学报. 2018(01)
[5]基于PageRank算法的武器装备体系重要节点评估[J]. 李锴,吴纬,刘福胜,陈庚申,陈守华. 火力与指挥控制. 2017(11)
[6]考虑权重演化的装备重要度动态评估方法[J]. 昝翔,陈春良,张仕新,陈伟龙,张立君. 系统工程与电子技术. 2017(09)
[7]基于超网络模型武器装备体系抗毁性分析[J]. 王宏宇,吴纬,魏艳艳. 系统工程与电子技术. 2017(08)
[8]基于序关系-熵权法的低压配网台区健康状态评估[J]. 马纪,刘希喆. 电力系统保护与控制. 2017(06)
[9]Dynamic Weapon Target Assignment Based on Intuitionistic Fuzzy Entropy of Discrete Particle Swarm[J]. Yi Wang,Jin Li,Wenlong Huang,Tong Wen. 中国通信. 2017(01)
[10]给定任务和模式下指挥体系节点重要性评估方法[J]. 姜志鹏,张多林,邢清华,邓晓岷,马婧. 火力与指挥控制. 2015(06)
本文编号：3430502
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