测试计量技术及仪器专业毕业论文网络中心战下指挥控制决策系统研究

测试计量技术及仪器专业毕业论文网络中心战下指挥控制决策系统研究内容摘要：

且属性权重未知的不确定型多属性决策模型 ，对 C4SIR 系统效费比进行综合评价。 分别采用最优理论和专家环比法获取属性权重，通过选择加权参数的取值来调节模型的趋向，使模型具有较强的泛化能力；通过对具体 C4SIR 系统效费比决策分析，验证了该方法可有效地对 C4SIR 系统方案进行优选。 根据网络中心战指挥控制系统的功能及特点，设计并实现了网络中心战下防空指挥控制决策仿真系统。 具体对作战仿真系统的结构、设计过程及仿真建模方法等进行阐述；描述了网络中战下防空指挥控制决策系统的仿真框架及系统软件的设计原理，为构建适合信息化战场需求的网络中心战防空指挥控制决策 系统提供了理论及技术依据。 最后给出全文的总结和展望。 网络中心战是信息化战争发展的必然趋势，指挥控制系统是网络中心战中的重要组成部分之一，该系统为武器系统作战提供实时、可靠的作战指挥决策，使武器系统的整体作战效能得到充分发挥。 本文主要对网络中心战下指挥控制系统所涉及到的一些主要决策方法进行研究，在此基础上设计一套指挥控制决策仿真系统。 针对网络中心战特点及功能，结合战术互联网结构，研究了网络中心战通信网络的动态重组决策问题，具体研究了网络重组策略和网络链路重绢策略，通过对两种网络重组决策算法 进行了仿真测试，证明了动态重组策略的有效性和可行性，为构建网络中心战的通信网络提供有效途径。 目标威胁估计及火力优化分配是指挥控制系统中作战辅助决策的两个重要问题。 针对目标威胁估计的特点，提出了基于支持向量机的目标威胁估计模型，为使模型具有主客观特性，采用基于专家经验知识的模糊综合评价方法获取模型的训练及测试数据，通过实例仿真验证及对比，验证了该方法的有效性：在综合考虑多武器系统对抗多目标的作战效能前提下，采用遗传算法和粒子群优化算法分别对火力分配模型进行优化求解，通过对具体实例仿真，验证了决策方法的有 效性和优越性。 针对网络中心战下的战术互联网及 C4SIR 系统效能评估及预测问题，分别采用 RBF 神经网络和基于 DS证据理论的 Elman网络对战术互联网及 C4SIR系统进行了作战效能评估和预测。 通过仿真表明， RBF神经网络可以有效地对战术互联网进行静态评估；而基于 DS证据理论的 Elman 神经网络可以有效地动态预测作战过程效能的变化，减少了预测模型的复杂度，消除了不确定因素，为作战效能的动态预测提供一种新途径。 为节省 C4SIR 系统建设费用，并提高系统作战效能，研究了 C4SIR 系统效费比分析与决策问题。 提出了一种属性为模糊区间数且属性权重未知的不确定型多属性决策模型，对 C4SIR 系统效费比进行综合评价。 分别采用最优理论和专家环比法获取属性权重，通过选择加权参数的取值来调节模型的趋向，使模型具有较强的泛化能力；通过对具体 C4SIR 系统效费比决策分析，验证了该方法可有效地对 C4SIR 系统方案进行优选。 根据网络中心战指挥控制系统的功能及特点，设计并实现了网络中心战下防空指挥控制决策仿真系统。 具体对作战仿真系统的结构、设计过程及仿真建模方法等进行阐述；描述了网络中战下防空指挥控制决策系统的仿真框架及系统软 件的设计原理，为构建适合信息化战场需求的网络中心战防空指挥控制决策系统提供了理论及技术依据。 最后给出全文的总结和展望。 网络中心战是信息化战争发展的必然趋势，指挥控制系统是网络中心战中的重要组成部分之一，该系统为武器系统作战提供实时、可靠的作战指挥决策，使武器系统的整体作战效能得到充分发挥。 本文主要对网络中心战下指挥控制系统所涉及到的一些主要决策方法进行研究，在此基础上设计一套指挥控制决策仿真系统。 针对网络中心战特点及功能，结合战术互联网结构，研究了网络中心战通信网络的动态重组决策问题，具 体研究了网络重组策略和网络链路重绢策略，通过对两种网络重组决策算法进行了仿真测试，证明了动态重组策略的有效性和可行性，为构建网络中心战的通信网络提供有效途径。 目标威胁估计及火力优化分配是指挥控制系统中作战辅助决策的两个重要问题。 针对目标威胁估计的特点，提出了基于支持向量机的目标威胁估计模型，为使模型具有主客观特性，采用基于专家经验知识的模糊综合评价方法获取模型的训练及测试数据，通过实例仿真验证及对比，验证了该方法的有效性：在综合考虑多武器系统对抗多目标的作战效能前提下，采用遗传算法和粒子群优化算法分别 对火力分配模型进行优化求解，通过对具体实例仿真，验证了决策方法的有效性和优越性。 针对网络中心战下的战术互联网及 C4SIR 系统效能评估及预测问题，分别采用 RBF 神经网络和基于 DS证据理论的 Elman网络对战术互联网及 C4SIR系统进行了作战效能评估和预测。 通过仿真表明， RBF神经网络可以有效地对战术互联网进行静态评估；而基于 DS证据理论的 Elman 神经网络可以有效地动态预测作战过程效能的变化，减少了预测模型的复杂度，消除了不确定因素，为作战效能的动态预测提供一种新途径。 为节省 C4SIR 系统建设 费用，并提高系统作战效能，研究了 C4SIR 系统效费比分析与决策问题。 提出了一种属性为模糊区间数且属性权重未知的不确定型多属性决策模型，对 C4SIR 系统效费比进行综合评价。 分别采用最优理论和专家环比法获取属性权重，通过选择加权参数的取值来调节模型的趋向，使模型具有较强的泛化能力；通过对具体 C4SIR 系统效费比决策分析，验证了该方法可有效地对 C4SIR 系统方案进行优选。 根据网络中心战指挥控制系统的功能及特点，设计并实现了网络中心战下防空指挥控制决策仿真系统。 具体对作战仿真系统的结构、设计过程及仿真建模方法 等进行阐述；描述了网络中战下防空指挥控制决策系统的仿真框架及系统软件的设计原理，为构建适合信息化战场需求的网络中心战防空指挥控制决策系统提供了理论及技术依据。 最后给出全文的总结和展望。 网络中心战是信息化战争发展的必然趋势，指挥控制系统是网络中心战中的重要组成部分之一，该系统为武器系统作战提供实时、可靠的作战指挥决策，使武器系统的整体作战效能得到充分发挥。 本文主要对网络中心战下指挥控制系统所涉及到的一些主要决策方法进行研究，在此基础上。