基于模糊动态贝叶斯网络的空战敌方作战企图识别方法

发布时间：2020-06-02 06:34

【摘要】：随着空间飞行器技术的发展，无人机已经成为现代战争中的热点。面对不确定的战场环境和突发事件，，研发具有高度自主性和智能决策能力的无人机成为提高空军作战能力的迫切需求和必然趋势。在无人机作战过程中，快速准确地对空中敌方目标的作战企图识别是无人机自主决策的首要问题之一，具有重要的研究价值。 本文引入模糊动态贝叶斯网络对空战环境下敌方目标的作战企图进行识别。首先对空战中敌方目标作战企图的各个因素进行分析，建立了作战企图识别的动态贝叶斯网络模型，然后根据连续变量的不同特点，构造和设置不同的隶属函数和参数对连续变量的观测值进行模糊分类，最后通过引入可能性概率转换理论转换为贝叶斯网络能够利用的证据信息用于推理。一方面，使得对敌方目标作战企图的推理过程具有前后连续性，更加符合客观实际。另一方面，根据相关变量的特征构造的模糊分类函数和可能性概率转换理论的结合有效地减少了主观判断带来的误差。仿真实验表明，该方法的推理结果与理论分析一致，为敌方目标作战企图识别提供了一种可行且有效的方法。
【图文】：

模型中的描述最为著名。态势评估建立了关于活动力要素等组织形式的一张视图，它将所观测到的战的周围环境、敌方目标的作战企图及机动性等有机地发生的原因，从而获得了有关敌方兵力结构的使用特合态势图，并根据当前战场的态势来估计敌方的力确定敌方企图的征候与报警[4-5]。向的是多种军事领域、多层次的。通过识别敌军行对临近时刻态势的变化给出预测、预料，并根据一式来指出态势中的威胁和威胁大小。M.R. Endsley 的过程依次划分为三个阶段：当前态势觉察、当前，如图 1-1 所示。

顺连、分连和汇连
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：E844;TP18

【参考文献】

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本文编号：2692756