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编队协同抗导决策关键技术研究
中文名称: 编队协同抗导决策关键技术研究
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论文编号: 3101443收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Critical Technology Research on Fleet Cooperative Antimissile Decision-Making
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 人工免疫系统 协同学 协同决策 系统仿真 编队抗导 人工免疫 决策
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论文简介:编队协同抗导决策是水面舰艇编队对空防御中的一个关键问题。其核心技术问题是作战方案的选优,即在给定编队抗导资源情况下,如何分配和调度编队内的抗导作战资源,使编队协同抗导效益最好,相对应的编队协同抗导方案就是要决策的目标。为了得出科学合理的编队协同抗导决策方案,在编队协同抗导决策的四个重要方面,即对来袭辐射源的威胁判断、编队软硬武器的协同、对抗单导弹威胁的多阶段多指标动态规划决策及对抗导弹饱和攻击的编队软硬武器抗导资源调度方面,利用了包括人工免疫系统原理在内的,结合协同学理论、传递矩阵与传递闭包原理、模糊神经网络、动态规划方法和柔性工作调度的综合优化关键技术,对编队协同抗导的决策问题进行了详细研究,取得如下一些研究成果: 1、将免疫模糊神经网络引入到辐射源威胁判断中,通过用标准数据集测试,表明免疫模糊神经网络比普通模糊神经网络有更好的分选能力,正确率更高。将免疫规划算法用于辐射源特征提取,针对辐射源参数特性,提出一种混合编码的抗体结构,得出了直观明了的威判规则,便于人工对辐射源的威胁判断。 现代舰载电子战系统必须对来袭的辐射源目标给出正确的威胁判断,以便最有效地利用有限的编队抗导资源。本文在第二部分提出一种新的基于模糊神经网络的辐射源威判策略。该策略首先对输入数据进行模糊处理,再利用模糊神经网络的分类逼近能力实现对辐射源威胁级别的判定。考虑到实际数据被干扰的可能性,以人工免疫克隆选择算法对模糊神经网络参数进行干扰寻优,增加神经网络的抗干扰能力,提高模糊神经网络的分选正确率。通过用标准数据集测试,表明免疫模糊神经网络比普通模糊神经网络有更好的分选能力。以实际数据对网络进行训练和检验,也验证了该方法的正确性。使用该方法对辐射源威判快速准确,特别是基于人工免疫的对辐射源的威判规则提取,针对辐射源参数特性,提出一种混合编码的抗体结构,得出直观明了的威判规则,增加了对未知辐射源的威判能力,对解决辐射源威判这一难题有重要的参考价值。 2、以协同学理论为依据,定义作战单元之间的协同度,给出从直接协同度求取协同度的计算方法,通过构造编队协同抗导的网络模型,得到网络节点效能增量计算公式,并由此求得网络的最大效能通路,推出编队协同抗导的最优决策。为求解复杂协同网的优化决策,将问题归结为基于协同的0-1背包问题,利用人工免疫网络原理,得出编队抗导协同网的作战方案优化决策算法,实现复杂协同网的优选决策。 为了解决在舰艇编队抗导作战过程中编队协同抗导作战方案的优选问题,本文在第三部分提出基于协同的编队协同抗导方案决策方法。以协同理论为依据,定义了编队协同抗导作战单元之间的协同度和直接协同度,给出了利用直接协同度求解协同度的计算方法,对编队协同抗导中的作战方案优化问题,提出了基于阶段性的有向协同网、以协同效能为最大目标的网络优化方法。讨论了协同网的构成,定义了效能可行点,给出了效能可行点的计算判定方法,并将协同效能计算扩展到多指标情况。在效能可行点计算的基础上,得到协同网的最大效能通路,由此也得出该协同网的最优决策。利用该方法有效地解决了作战单元之间的协同效能计算和最优方案决策问题。针对协同网中节点逐渐增加的趋势,将该问题归结为基于协同的0-1背包问题,引入人工免疫网络的计算方法,给出协同网效能计算方程组,利用人工免疫网络全局寻优特性,得到基于协同网效能最大情况下的方案决策算法。最后将该方法成功地应用于舰艇编队协同抗导方案优选及协同效能计算中,得出了合理的结果。 3、将模糊优选理论与动态规划原理结合,提出基于协同的多阶段多指标优化最优均衡策略模糊动态规划方法,得出用于解决编队抗导特殊协同情况时,考虑抗导效能和资源消耗等多指标情况下的作战方案优选决策。并引入免疫规划算法求解多阶段多指标方案优化决策,用于解决阶段和指标数目较多情况下的方案优选。 舰载软硬武器综合反导是一个多阶段多指标系统,是协同网的一个特例。在第四部分依据模糊权距离和隶属度概念,考虑系统中各阶段的协同关系,将模糊优选理论与动态规划方法有机地结合起来,寻求基于协同的多阶段多指标优化的最优均衡策略模糊动态规划技术,解决舰载软硬武器综合反导协同决策的优化问题。基于动态规划方法与最短路径求取方法的相似性,将求解最短路径的免疫算法引入到多阶段多指标方案优化过程中,得出用于解决阶段和指标数目较多情况下,利用免疫规划算法求解多阶段多指标策略优化的决策算法。该方法也是第二部分得到的免疫算法的一个典型应用。 4、针对作战调度的特殊协同要求,利用柔性调度原理和克隆选择免疫算法,提出一种能有效表达编队协同抗导效能的特种结构抗体染色体编码方案和亲和度算法,给出用于产生高效抗导调度结果的克隆免疫算子,建立编队协同抗导资源调度模型,与遗传算法相比,能得到更优的调度结果,实现编队对抗导弹饱和攻击效益最大化。 为了最大效益地发挥编队软硬武器协同对抗同时到达的多导弹威胁的效能,将对抗单威胁的编队协同抗导资源分配扩展到对抗多威胁的资源调度,实现更复杂情况下的编队抗导协同研究。在论文的第五部分将克隆选择免疫算法应用到编队抗导资源调度模型建立与仿真中,针对作战调度的特殊要求,提出一种能有效表达编队协同抗导效能的特种结构抗体染色体矩阵编码方案和亲和度算法,给出用于产生高效抗导调度结果的克隆免疫算子,从理论上证明这种算法的收敛性。通过调度实例验证算法的正确性和有效性,通过标准测试数据和典型作战态势数据进行性能测试对比表明,免疫算法比遗传算法能得到更好的求解结果。特殊的编码方式能保证得到全程抗导动态调度方案,二次免疫机理可提高调度的反应速度。 论文第六部分根据前几章的研究结论,构建编队协同抗导综合仿真系统,提出仿真系统的硬件和软件构成,给出仿真系统中各个作战单元的交战与机动数学模型,并在计算机上实现编队协同抗导动态仿真演示,在仿真中检验上述决策的正确性。论文最后对全文进行了总结,并对进一步研究的思路进行了阐述。
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