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基于空域划分的超视距空战态势威胁评估
被引量：
17
1
作者
肖亮
黄俊
徐钟书
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1309-1313,共5页
编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变...
编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.
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关键词
超视距空战
优势区域
空域划分
态势评估
遗传神经网络
编队协同空战
下载PDF
职称材料
题名
基于空域划分的超视距空战态势威胁评估
被引量：
17
1
作者
肖亮
黄俊
徐钟书
机构
北京航空航天大学航空科学与工程学院
辽宁省交通厅港航管理局
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1309-1313,共5页
基金
装备预先研究计划项目(51310010504)
文摘
编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.
关键词
超视距空战
优势区域
空域划分
态势评估
遗传神经网络
编队协同空战
Keywords
beyond
visual
range（BVR）
air
combat
advantage
region
combat
area
division
situation
assessment
GA-BP
neural
network
cooperative
combat
of
airplane
formation
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空域划分的超视距空战态势威胁评估
肖亮
黄俊
徐钟书
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
17
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