一、作战任务空间的一致性描述（论文文献综述）
贾现录,郑盈盈,胡静静[1]（2021）在《作战任务精确化描述研究》文中提出作为核心的作战信息,作战任务必须得以准确表达和一致性理解。从联合作战筹划与实施、军队信息化建设两个方面,分析了作战任务精确化描述的重要作用;按照通用、规范、定量化的要求,以任务定义、任务属性、任务条件和任务指标为基本要素,提出了作战任务精确化描述的基本形式;结合我军现状,探讨了推进我军作战任务精确化描述的主要对策。
魏涛,齐光景,刘婷,张宾[2]（2021）在《面向任务的指挥控制系统能力适配分析研究》文中提出系统能力准确适配作战任务需求是面向任务的指挥控制系统构建的基础。分别建立典型作战任务模型和面向任务的指挥控制系统能力模型,并使用UML语言规范性检查方法,使上述概念形成规范的语义表达。通过将作战任务分解到元任务,建立作战任务与系统能力需求的映射关系。在此基础上,采集并分析指挥控制系统资源性能参数,实现对面向任务的指挥控制系统适配作战任务需求的定量评价。
廖承城[3]（2021）在《多无人机协同对地任务规划方法研究》文中研究表明随着无人机技术的不断进步,多无人机协同对地任务规划在现代战争中的地位日益凸显,其规划结果优劣将直接影响无人机整体作战效能。多无人机协同对地任务规划包含两阶段:第一阶段任务分配,即给无人机合理的指派任务;第二阶段航迹规划,即给无人机规划出能安全抵达对地任务目标点的可飞航迹。本文结合某无人机仿真平台的研究,对相关问题展开研究,主要工作内容如下:（1）针对传统合同网算法在解决多无人机任务分配中存在的资源不均衡、实时性差、整体效能低等问题,本文结合多无人机任务分配需求,对合同网算法进行了改进。首先,为得到贴合实际的任务分配模型,本文在构建模型时考虑了战场环境、任务需求及无人机性能等条件。其次,为了使模型具备实时监测能力,本文在传统合同网算法基础上增加“状态更新”和“心跳保持”两个步骤。相较于只能进行离线任务分配的传统合同网方法,改进后的方法能够展开离线和实时两种模式的任务分配工作。再次,为了使模型能够在多约束条件下取得较高效能,本文引入多指标约束的效能函数,具体来讲,该函数考虑了任务目标收益价值、飞行航程和无人机所受威胁程度等评价指标。最后,为提高模型的全局负载能力,本文引入负载均衡机制,并在任务分配时增加任务买卖和任务交换等调配操作。实验结果表明,本文提出的模型与传统方法相比具有更好的全局负载均衡效果和更短的时间开销,且具备实时任务分配能力。（2）针对传统粒子群算法在解决多无人机航迹规划问题中存在的实时性较差、收敛慢、容易陷入局部最优等问题,本文结合实际航迹规划需求,对传统粒子群算法进行了改进。首先,本文通过最小曲面方法和半球模型对威胁区域建模并二维投影;其次,为解决非线性函数自适应策略收敛慢问题,本文设计了线性递降的自适应策略去逼近粒子群参数最佳值,同时还增添了适应度函数和多约束条件;再次,为了提高传统粒子群算法的求解效率,本文参考K均值算法将粒子群划分为多个子群,参考小生境算法从若干子群中分别选取最优个体组成小生境群体;为解决传统粒子群算法存在的局部最优问题,参考了模拟退火算法跳出局部最优的机制,从而提出基于传统粒子群改进后的混合粒子群算法;最后,基于Dubins曲线对航迹进行平滑处理。通过多场景实验表明,相较于传统粒子群算法,混合粒子群算法能以更快的收敛速度求解出全局最优解,适用于多种场景下的航迹规划问题求解,并能进行实时航迹规划。（3）针对仿真平台和任务规划不匹配问题,本文基于任务规划需求,在整合仿真平台和任务规划过程中新增相应接口;其次,基于该平台,成功实现某蜂群论证仿真推演项目,应用了本文所提的任务分配和航迹规划方法,取得良好的任务推演效果;最后,通过实验结果表明,该平台的规划效果和时间均能满足实际任务需求,适用于协同对地作战任务的任务规划实验,具备良好的工程应用价值。
张钧轶[4]（2020）在《基于智能算法的巡飞弹协同攻击策略研究》文中研究表明随着未来战争的信息化、智能化趋势以及新概念弹药的发展,以巡飞弹为代表的先进弹药已成为世界各国的研究重点,智能算法、虚拟现实、无人飞行器等技术的融入为弹药设计提供了新思路和新方法。针对巡飞弹在获取战场态势及目标信息后的协同攻击策略,本文对目标威胁与巡飞弹作战效能的评估、协同攻击目标的分配以及攻击航迹的规划问题开展重点研究,最后基于VR-Forces完成对作战过程及攻击航迹的虚拟视景仿真验证。主要内容如下:首先,依据研究目的对战场态势作出想定设计,构建了不同类型、型号和不同性能的巡飞弹及目标模型,基于VR-Forces地形数据库提供的高程数据,划分平坦地形及复杂地形并完成地形建模,构建起战场基本模型。其次,综合作战单元性能、弹-目位置关系、弹-目数目关系等战场态势信息,提出了一种基于熵值法和AHP算法的巡飞弹作战效能分析方法,进行了目标威胁系数计算和巡飞弹效能评估。进而结合指派问题原理,构建了在不同战场态势下目标分配的代价函数模型。采用离散二进制粒子群算法,以综合作战效能为优化目标,经算法搜索得到战场模型中的最优目标分配方案。针对明确了攻击目标的巡飞弹,基于蚁群算法,通过对蚂蚁的搜索方式、启发函数、适应函数等的研究,完成了算法设计,进行了平坦及复杂地形下的攻击航迹规划。分析了该问题模型下不同算法参数对算法性能的影响。最后,本文基于VR-Forces作战虚拟仿真平台,仿真演示了整个攻击过程,验证了巡飞弹在实际地形下攻击航迹的可行性。综合以上研究成果,可为巡飞弹协同攻击决策提供参考。
高杨[5]（2019）在《粒计算视角下无人机集群协同态势感知一致性研究》文中研究指明无人机集群协同作战将是未来战场改变“游戏规则”的力量。在复杂、高动态、强对抗的任务环境下,集群协同态势感知（Situation Awareness,SA）及态势感知一致性（SA consensus,SAC）是集群自主协同决策与控制的基础,而集群层面的高层次的SAC研究尚不充分。同时,传统的多无人机协同和决策方法很难兼顾对复杂对抗环境的适应性和对任务时效性的需求,而集群协同SAC表征集群中无人机对目标态势信息获取与认识的一致性程度,可以结合SAC研究集群协同方法及信息处理方式。因此,开展无人机集群协同SAC研究是完善集群协同技术的迫切需要,论文结合集群协同对地作战的典型场景,基于粒计算、群决策（Group Decision Making,GDM）共识等理论方法研究无人机集群协同SAC,主要工作及创新点如下:（1）针对目前态势感知（SA）三级模型不完全切合集群协同态势感知特性、态势感知一致性（SAC）缺乏分析模型等问题,构建了无人机集群协同态势感知模型和态势感知一致性三级模型,设计了SAC分析的一般方法。其中,集群协同SAC三级模型,包括态势觉察一致性（Situation Perception Consensus,SPC）、态势理解一致性（Situation Comprehension Consensus,SCC）和态势预测一致性。（2）针对集群协同态势觉察一致性（SPC）评估指标不完全符合任务需求、评估方法不能有效处理信息不确定性等问题,建立了SPC评估指标体系,提出了基于区间数集结处理的同构集群协同SPC评估方法和基于三参数区间数和Heronian算子的同构集群协同SPC评估方法。其中,基于区间数集结处理的方法适用于对时效性要求高、评价指标较均衡的情况,基于三参数区间数和Heronian算子的方法适用于强调不同时刻的影响、细化指标关联性分析、时间较充分的情况。实验表明,两种方法均能够有效处理不确定的态势信息,性能优于基于组合赋权的评估方法。（3）针对集群网络管理模式和态势理解一致性（SCC）中一致性过程对集群协同SCC形成的影响,通过设计复杂网络节点重要性评估方法分析不同规模集群的时序通信拓扑,结合一致性过程中反馈机制的优化设计,提出了两种基于网络管理模式和GDM共识理论的同构集群协同SCC形成方法。对小规模同构集群采用的全联通对等模式,将其时序通信拓扑看作具有层间相似性的时序网络,提出基于改进特征向量中心性和分级反馈调节的集群SCC形成方法。实验表明,该方法对具有孤立节点的网络层和全联通的网络层能得到合理的评估结果,分级反馈调节能得到更高的一致性测度、需要更少的时间开销。对较大规模同构集群采用的成簇的分级模式,将其时序通信拓扑看作层间相互独立的时序网络,提出基于改进重要度贡献矩阵和两阶段GDM共识的SCC形成方法。实验表明,该方法在节点重要性分析和一致性形成效率上具有较好表现。（4）针对现有多无人机协同和决策方法难以兼顾对复杂对抗环境的适应性和对任务时效性需求的问题,结合集群SAC,分别提出了基于SPC的同构集群协同方法、基于SPC的异构集群协同方法和基于SCC的同构集群协同方法,相应设计了SPC下基于异构多属性群决策（Multi-attribute GDM,MAGDM）共识的同构集群信息处理方式、SPC下基于具有多属性集异构MAGDM共识的异构集群信息处理方式和SCC下基于复合异构GDM共识的同构集群信息处理方式。并结合异构（侦察）无人机集群协同对地作战中对地面目标的一致性威胁评估具体展开:对于小规模的同构无人机集群,给出基于异构MAGDM共识的协同目标威胁评估方法。实验表明,该方法是动态评价过程,可以有效处理异构信息且不造成信息损失,能够实现无人机集群对地面目标的一致性威胁评估。对于多个小规模的同构集群构成的较大规模的异构无人机集群,给出基于具有多属性集异构MAGDM共识的协同目标威胁评估方法。实验表明,该方法将异构共识转化为同构共识,并且为各同构集群提供偏好建议,具有较好的灵活性。对于小规模的同构无人机集群,当无人机规模、目标数、环境复杂度增加时,基于SPC的集群协同方法及信息处理方式存在耗时加剧、通信开销大等问题,给出基于复合异构GDM共识的协同目标威胁评估方法。实验表明,该方法在协同信息量、调整信息量和信息交互次数上更有优势。（5）针对现有无人机集群分布式协同方法忽略了态势信息的不确定性对集群协同的影响、对协同性能缺乏量化分析等问题,构建了协同时间、协同信息量等指标,对不确定环境下基于SAC的同构集群协同方法进行性能分析。结果表明,在设定场景下基于SAC的协同方法性能优于基于决策协商的协同方法;基于SCC的协同方法性能优于基于SPC的协同方法。
邹烨翰,冯旸赫,程光权,黄金才,刘忠[6]（2019）在《面向军事条令条例的本体构建技术》文中提出军事条令条例是指导部队训练和作战的法规和指导性文件,能够体现一支军队作战的作战思想和行动规律.通过本体建模规范化表示其中的信息能有效支撑联合作战的规律认识和情报分析,然而目前对军事条令条例领域和联合作战任务的本体建模研究还处空白.以美军《联合作战任务清单》为例,结合本体应用背景,基于对联合作战任务的形式化描述,提出了一种面向军事条令条例的本体构建方法流程.利用本体建模工具Protégé构建联合作战任务本体,描述了本体概念、属性和关系.经过实例匹配,完成一致性检测,该本体在覆盖率等指标上效果较好,并能通过逻辑规则推理获得良好的拓展性.
邢冬静[7]（2019）在《无人机集群作战自主任务规划方法研究》文中指出无人机集群具有作战能力强、体系生存率高以及攻击成本低等诸多优势,必将成为未来无人机应用于战场的主要形式。而科学、高效的任务规划方法是实现集群作战优势的核心,对于提高系统作战效能具有重要意义。本文针对复杂作战环境下的集群协同搜索、饱和攻击以及动态对抗3类典型作战任务,研究了集群自主任务规划方法,主要工作内容如下:首先,针对无人机集群协同搜索自主任务规划问题,建立了无人机状态空间模型、集群动态拓扑交互模型、以及协同搜索任务优化模型,考虑到搜索过程中无人机的在线避障与防撞问题,引入了人工势场对蚁群算法的状态转移规则进行改进,提出了混合人工势场-蚁群优化（HAPF-ACO）算法实现无人机的协同搜索决策。仿真结果表明,所设计HAPF-ACO算法与传统方法相比具有更优越的搜索覆盖性能,且具备无人机在线避障与防撞能力,以及良好的实时性,更适用于求解大规模无人机集群协同搜索问题。然后,针对无人机集群饱和攻击自主任务规划问题,以敌方目标全系统对抗为背景,通过分析无人机对敌方防御系统的突防概率,提出了无人机饱和攻击数计算方法;在此基础上,考虑饱和攻击任务中的时间以及空间协同要求,设计了基于一致性算法的分布式包围控制器,实现多无人机同时到达目标附近,且均匀分布在目标包围圈上,对目标实施同步多点饱和攻击,并通过仿真验证了所设计方法的有效性。最后,针对无人机集群动态对抗自主任务规划问题,研究了双方集群状态、数量以及通信网络动态变化条件下的无人机实时作战决策方法。针对目标分配决策问题,考虑到大规模无人机集群系统对实时性的要求,设计了分布式扩展ICBAA算法进行求解,并引入攻防偏好因子实现集群作战策略的调整。针对集群运动决策问题,在经典生物群集“SAC”行为规则的基础上,引入无人机的攻击和防御行为,建立了基于SAC-OD规则的集群运动模型。仿真分析了无人机集群动态对抗过程及其影响因素,为实际作战策略的选择提供了指导。
邹烨翰[8]（2018）在《军事条令条例知识图谱构建技术研究》文中研究指明军事条令条例是指导部队训练和作战的法规和指导性文件,旨在为各级指挥、作战及训练人员提供一种用来交流任务需求的共同语言和通用基准系统。能够体现一支军队作战的作战思想和行动规律。根据我们所查阅的资料,目前暂时还没有研究人员针对条令条例,采用智能实体抽取和关系发现的方式,辅助人工构建可推理可扩展的知识图谱。本文以构建美军《联合作战任务清单》（以下简称《任务清单》）知识图谱为例,通过构建本体模型,结合自然语言处理、知识表示等技术,展示构建军事知识图谱的方法和流程。对其中的实体和关系进行形式化地描述,使军事条令条例文本能被机器计算、理解和评价。为未来构建基于军事条令条例的智能问答和辅助决策系统打下技术基础。知识图谱构建涉及到自然语言处理、知识表示等众多技术领域。本论文的创新研究工作主要包括以下内容:（1）提出了军事条令条例知识图谱构建的技术框架军事条令条例涉及军事领域的大量知识,各类同的条令条例文本其内容、涉及领域、应用功能都不尽相同。本文根据军事条令条例内容和功能特点,对构建其相应知识图谱过程中涉及的技术进行框架性描述,并以构建《任务清单》知识图谱为案例,实例化展示该构建技术框架的可实践性和拓展性。（2）构建了《任务清单》的本体模型由于《任务清单》中涉及的知识分布广泛,描述方法多样,需要对其进行规范化处理。根据《任务清单》文本内对任务的描述和定义,以及结合知识图谱的应用背景,本文首先对联合任务做了形式化描述。依据任务描述的特点和文本所有实体和信息的特征,构建《任务清单》的本体模型,并将《任务清单》中所有的类和关系进行定义。（3）提出了一种基于多元信息改进的知识表示模型本文将实体的类型与关系之间的规则联系和实体语义关联度转化为先验分布,基于表示学习中的翻译模型将三元组中的实体和关系投射到向量空间中。并在本研究的数据集上进行链路预测实验,与其他基于转换的知识表示模型比较,本文的方法在小样本数据集上有更好的准确度。
纪梦琪[9]（2018）在《面向作战能力需求分析的作战概念建模推演方法研究》文中指出现代战争复杂性剧增,作战问题已经不能再通过线性、确定性条件求解解决,作战概念从建模再到推演分析的一体化方法框架建设是一项复杂的系统工程,既不可能一蹴而就、也不可能一劳永逸,必须加强顶层概念设计、多角度模型分析和仿真推演方法的探索性建设,才能满足未来多样化作战使命任务和不断演化的作战能力需求。探索作战能力需求目的是为完成使命任务,达成军事目的,是一门涉及面广、综合性强的工作,在战略规划、作战筹划以及武器装备发展规划等重大问题方面都离不开作战能力需求分析作为前提。本文面向作战能力需求分析这一应用领域,提出以作战概念建模推演为分析手段,通过作战概念建模评估到推演验证修正,实现作战概念的形式化可设计,标准化可分析,过程化可推演,以此作为牵引探索作战能力需求分析的有效途径。论文的主要工作包括以下四个方面:（1）提出了作战概念建模推演方法框架本研究的主要内容是作战概念的建模和推演。在对作战概念问题总结界定的基础上,构建基于OPM的作战概念元模型,及在此基础上构建作战行动方案模型形式化描述作战问题,并进行模型表达能力的评估和仿真校验,同时通过仿真推演实验进行作战行动方案模型验证和反馈修正。其中作战概念的建模过程保证了对作战问题的分析设计前提和描述表达目的,作战概念推演实验为作战问题的解方案验证与探索提供有效途径。（2）基于OPM构建作战概念元模型和作战行动方案模型对作战概念的内涵与外延进行总结分类和界定,提炼描述作战概念的核心要素和关联约束,在对象过程方法论的框架下以任务、约束和目标三个主要要素为核心构建作战概念元模型;构建基于对象过程方法论的作战行动方案模型,作为在作战概念框架下可执行,可推演,可反馈建模优化的枢纽。（3）模型的信息性价值分析方法提出从信息性角度评估模型价值的一种模型分析新角度,在以对象过程方法论为框架的统一基础上提出模型信息性分析法MIA（Model Informativity Analysis）,衡量和分析形式化概念模型的信息性价值和基于信息的效用,旨在根据各种信息增强因子（IEF）生成具有代表性的综合信息指数I。（4）实现作战概念牵引下的仿真推演采用“人在环”推演模式在模拟战场环境中验证通过实施此方案能否达成预期目标,或方案设想的作战任务规划是否与实际战场情况相符,以对抗模拟的视角辅助解决体系对抗中利用数学建模和理论分析等方法难以有效实现作战整体过程展现和分析的问题,具有较高的现实应用价值。
毛亿[10]（2018）在《战术空域管理技术研究》文中研究说明当今高技术条件下的空中对抗,要求各军兵种使用多种先进的武器系统,在空域资源有限的条件下进行协同作战,战术空域内一个作战单元时间,可能出现固定翼、旋转翼、无翼、无人、炮弹、导弹、电子对抗等七类装备上万个飞行物体,如何根据任务计划、敌方部署和空域态势,保证空域用户能够高效、安全、灵活地使用有限空域,避免冲突和误伤,是未来联合作战迫切需要解决的问题。本文旨在面向联合作战对空域的使用需求,探讨战术空域管理系统的总体架构,重点提出了战术空域管理技术的实现模型和算法。本文主要研究工作包括:一、提出了战术空域管理系统总体架构。本文的战术空域管理系统采用分布式架构,由部署在联合作战指挥中心的主系统和其他空域用户的子系统或远程终端组成,通过空域管控接口互联,实现信息交换和空域使用需求的协调。这里战术空域管理系统的核心是联合空域规划、冲突检测与排解以及空域临机规划。其中联合空域规划要求根据联合作战任务,收集空域使用需求,结合空域基础数据,建立空域总计划和空域控制程序;冲突检测与排解功能会综合作战、军民航、气象等各方面的空域使用需求,发现并排解空域在时-空-频上的冲突,生成解突后的空中任务计划（ATO）和空域控制计划（ACO）;设计空域临机规划功能是为了对空域执行情况进行实时监视,对计划变化和临时出现的潜在冲突进行检测、预警、调配与协调。再通过态势共享支持,使空域管控系统拥有最全面的空域计划数据,收集空域所有预知的飞行物体情报,为空域用户提供一种新的敌我识别方法,提供更加完善的空域态势图。二、构建了战术空域管理系统的关键技术模型和算法。空域运行建模主要描述各类空域要素的空域使用行为,表示各类空域运行过程,包括空域结构要素建模和空域活动要素建模。通过对各类空域要素、属性和运动特性的分析,构建了航空器的活动模型,进而建立多种要素运行环境下的空域系统模型。空域冲突检测主要研究了基于间隔标准的冲突检测模型和算法,包括,（1）空域结构冲突检测,建立了时间、高度、几何边界模板冲突模型,提出了“由粗到精、逐步排除”的空域冲突检测方法,达到快速判定空域与地形、空域与空域之间的冲突情况,（2）空域活动冲突检测,从时-空-频三个维度,深入分析了航空器轨迹与空域之间、航空器与航空器之间、空域活动用频之间的冲突情况,建立了统一的空域活动冲突检测方法流程。空域冲突解脱主要研究了基于空域活动规则的空域冲突解脱策略。作战平台空域规划主要解决协同平台执行不同任务而进行作战空间分配问题,以协同侦察定位为例进行数学推导,求取在空域无冲突目标下,满足平台执行协同任务和机动性需要的作战空间。这种方法可以用于设计其他任务平台的空域,为生成空域总计划和空域控制程序奠定基础。三、研究了空域态势监视关键算法。联合作战过程受计划调整、天气状况、战损、战场态势变化等多种不可控制因素的影响,为确保战术空域运行有序高效,战术空域管理系统需要实时处理空域监视信息,监视空域计划的执行情况,发现潜在冲突和违规现象,结合任务调整以及新增需求,进行空域临机规划和动态调整。为此,本文将可能的空域要素（113种）按点、线、区分类,在所有空域使用者、空域参与者、空域规划及监视者之间建立空域信息分发处理模型,并建立基于航迹预测的空域冲突预警和告警方法,达到以“优于实时”的速度发现潜在冲突。针对雷达、侦察等传感器在极坐标系下三维测量具有非相关性的特点,从统计判决理论入手,导出了多元航迹融合相关波门的定量算法,提高航迹质量和空域态势监视的精确性,研究了目标航迹融合算法,为空域执行情况精准监视、目标识别以及临机冲突检测和空域动态规划提供了算法和信息支持。四、进行了空域规划评估技术和模型算法仿真验证。空域规划方案的评估是战术空域管理技术之一,本文从研究空域规划方案的仿真方法入手,对空域规划方案的实时性、空域利用率、空域安全性、机动性限制等,提出了快速测试与评估方法,以判断联合战术空域规划方案的有效性。仿真验证是对所提出的模型算法在系统仿真运行环境下的正确性和可行性进行验证的有效手段。本文应用本单位的仿真验证环境,设计典型的联合作战样式,通过空域管控全过程运行仿真,对空域规划方法、空域模型算法、空域态势监视算法、空域规划评估等关键技术进行了系统性的检验。验证结果表明系统关键问题解决方法具有合理性、准确性和可行性。
二、作战任务空间的一致性描述（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、作战任务空间的一致性描述（论文提纲范文）
（1）作战任务精确化描述研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 必要性分析 |
| 2 精确化描述的形式 |
| 2.1 任务定义 |
| 2.2 任务属性 |
| 2.3 任务条件 |
| 2.4 任务指标 |
| 3 精确化描述的对策 |
| 3.1 需求牵引 |
| 3.2 顶层设计 |
| 3.3 定量为主 |
| 3.4 建用一致 |
| 4 结论 |
（2）面向任务的指挥控制系统能力适配分析研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 典型作战任务建模 |
| 1.1 作战任务的规范化描述 |
| 1.2 作战任务分解 |
| 1.3 模型规范性自检查方法 |
| 2 任务需求综合分析 |
| 2.1 面向任务的指挥控制系统能力模型 |
| 2.2 作战任务与系统能力需求的映射关系 |
| 3 任务需求分析结果评价方法 |
| 3.1 系统能力特征评价 |
| 4 任务综合分析实例 |
| 5 结论 |
（3）多无人机协同对地任务规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 任务分配研究现状 |
| 1.2.2 航迹规划研究现状 |
| 1.2.3 一体化任务规划研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 |
| 第2章 多无人机任务规划相关技术介绍 |
| 2.1 任务分配相关技术 |
| 2.1.1 模型描述 |
| 2.1.2 约束条件 |
| 2.2 航迹规划相关技术 |
| 2.2.1 模型描述 |
| 2.2.2 约束条件 |
| 2.2.3 相关算法 |
| 2.3 仿真平台相关技术 |
| 2.3.1 平台层次模型 |
| 2.3.2 平台关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于改进合同网的多无人机任务分配方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 合同网算法原理分析 |
| 3.3 合同网算法步骤优化 |
| 3.4 改进合同网模型构建 |
| 3.4.1 任务分配模型 |
| 3.4.2 效能函数构建 |
| 3.4.3 约束条件设置 |
| 3.4.4 负载均衡机制 |
| 3.4.5 任务买卖和交换 |
| 3.5 改进合同网任务分配实验 |
| 3.5.1 实验环境描述 |
| 3.5.2 改进合同网与传统合同网对比实验 |
| 3.5.3 无人机故障实时任务分配实验 |
| 3.5.4 新增目标点实时任务分配实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于混合粒子群的多无人机航迹规划方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 粒子群算法原理分析 |
| 4.3 混合粒子群的航迹规划模型构建 |
| 4.3.1 威胁区域建模 |
| 4.3.2 参数优化调整 |
| 4.3.3 适应度函数构造 |
| 4.3.4 约束条件设置 |
| 4.3.5 粒子群混合改进 |
| 4.4 基于Dubins曲线的航迹平滑 |
| 4.5 多场景下混合粒子群航迹规划实验 |
| 4.5.1 实验环境描述 |
| 4.5.2 不同规模离线航迹规划对比实验 |
| 4.5.3 多种突发情况实时航迹规划实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多无人机任务规划仿真平台实现与研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 仿真平台构建 |
| 5.2.1 平台设计原则 |
| 5.2.2 平台体系结构 |
| 5.3 仿真平台设计 |
| 5.3.1 平台功能结构设计 |
| 5.3.2 平台工作流程设计 |
| 5.3.3 平台网络结构设计 |
| 5.4 仿真平台的接口设计 |
| 5.5 仿真平台的交互界面 |
| 5.6 仿真平台任务规划实验 |
| 5.6.1 实验环境描述 |
| 5.6.2 蜂群论证仿真实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于智能算法的巡飞弹协同攻击策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 巡飞弹特点及国内外发展现状 |
| 1.2.2 智能算法发展现状 |
| 1.3 问题综述 |
| 1.4 关键技术分析 |
| 1.4.1 地形及战场信息获取 |
| 1.4.2 目标威胁模型构建 |
| 1.4.3 目标分配及航迹规划算法研究 |
| 1.4.4 基于虚拟现实的作战仿真 |
| 1.5 本文的研究内容与组织结构 |
| 2 巡飞弹协同攻击策略研究的基础建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 战场想定设计与建模 |
| 2.2.1 协同攻击问题建模 |
| 2.2.2 战场空间建模 |
| 2.2.3 巡飞弹集群建模 |
| 2.2.4 作战单元想定与建模 |
| 2.3 战场地形建模 |
| 2.3.1 数字地形模型概述 |
| 2.3.2 VR-Forces的地形数据库 |
| 2.3.3 三维地形建模方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 巡飞弹协同攻击策略的目标分配研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 目标威胁评估方法研究 |
| 3.2.1 权重的确定方法 |
| 3.2.2 目标威胁等级量化方法 |
| 3.2.3 AHP算法研究 |
| 3.2.4 基于AHP算法的目标威胁系数计算 |
| 3.3 作战效能评估方法研究 |
| 3.3.1 动态威胁模型 |
| 3.3.2 基于熵值法的效能优势函数 |
| 3.3.3 指派问题的应用 |
| 3.3.4 代价函数模型 |
| 3.3.5 算法仿真与分析 |
| 3.4 基于BPSO算法的目标分配 |
| 3.4.1 基本PSO算法原理及特点 |
| 3.4.2 基本PSO数学模型与算法步骤 |
| 3.4.3 基于BPSO的目标分配算法设计 |
| 3.4.4 算法仿真 |
| 3.4.5 结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 巡飞弹协同攻击策略的航迹规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ACO算法基本原理 |
| 4.2.1 ACO算法机制 |
| 4.2.2 ACO算法特性 |
| 4.2.3 规划空间描述 |
| 4.2.4 基本思路 |
| 4.3 ACO算法数学模型 |
| 4.3.1 数学模型 |
| 4.3.2 ACO算法步骤 |
| 4.3.3 ACO算法复杂度分析 |
| 4.4 基于ACO的巡飞弹攻击航迹规划关键方法 |
| 4.4.1 三维规划空间栅格分层 |
| 4.4.2 节点搜索的抽象及信息素挥发机制 |
| 4.4.3 层进搜索原则 |
| 4.4.4 航迹节点搜索方法及搜索域 |
| 4.4.5 规划空间边界的处理 |
| 4.4.6 启发函数与随机因子 |
| 4.5 基于ACO的巡飞弹攻击航迹规划算法设计 |
| 4.5.1 算法设计 |
| 4.5.2 算法流程 |
| 4.6 算法仿真与分析 |
| 4.6.1 仿真结果 |
| 4.6.2 仿真分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 巡飞弹协同攻击过程的虚拟仿真 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 军事应用 |
| 5.1.2 辅助仿真 |
| 5.1.3 VR-Forces虚拟仿真软件 |
| 5.2 基于VR-Forces的作战想定 |
| 5.2.1 战场构建 |
| 5.2.2 航迹编辑 |
| 5.2.3 航迹模拟 |
| 5.3 基于VR-Forces的巡飞弹攻击航迹仿真 |
| 5.3.1 仿真结果 |
| 5.3.2 仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）粒计算视角下无人机集群协同态势感知一致性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语表 |
| 常用数学符号 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.2.1 UAV集群发展概况 |
| 1.2.2 UAV集群协同技术 |
| 1.2.3 战场态势感知 |
| 1.2.4 粒计算 |
| 1.2.5 群决策的共识理论 |
| 1.3 论文研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.3.3 组织结构 |
| 第二章 集群协同SA模型与SAC模型构建与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 集群分布式协同SA模型构建与分析 |
| 2.2.1 理论模型 |
| 2.2.2 SA模型构建 |
| 2.2.3 基于认知的评价方法 |
| 2.3 集群协同SAC三级模型构建与分析 |
| 2.3.1 问题提出 |
| 2.3.2 SAC三级模型构建 |
| 2.3.3 一致性分析方法 |
| 2.3.4 讨论 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 同构集群协同态势觉察一致性(SPC)评估方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于区间数集结处理的SPC评估方法 |
| 3.2.1 SPC使用分析 |
| 3.2.2 指标建模 |
| 3.2.3 区间决策矩阵构造 |
| 3.2.4 区间变权求取 |
| 3.2.5 区间数集结 |
| 3.2.6 算法流程 |
| 3.2.7 仿真实验与结果分析 |
| 3.3 基于三参数区间数和Heronian算子的SPC评估方法 |
| 3.3.1 三参数区间决策矩阵构造 |
| 3.3.2 变权Heronian算子集结 |
| 3.3.3 算法流程 |
| 3.3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 同构集群协同态势理解一致性(SCC)形成方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于改进特征向量中心性和分级反馈调节的SCC形成方法 |
| 4.2.1 问题提出与背景分析 |
| 4.2.2 结合层间相似的时序网络的小规模集群通信拓扑 |
| 4.2.3 全联通对等模式下节点重要性评估 |
| 4.2.4 GDM共识理论的一致性过程设计 |
| 4.2.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.3 基于改进重要度贡献矩阵和两阶段GDM共识的SCC形成方法 |
| 4.3.1 问题提出与背景分析 |
| 4.3.2 结合相互独立的时序网络的较大规模集群通信拓扑 |
| 4.3.3 分簇模式下节点重要性评估 |
| 4.3.4 两阶段的大规模GDM共识实现方法 |
| 4.3.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于SAC的集群协同方法及信息处理方式 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 SPC下同构集群信息处理 |
| 5.2.1 问题分析与条件说明 |
| 5.2.2 基于异构MAGDM共识的目标威胁评估 |
| 5.2.3 仿真实验与结果分析 |
| 5.3 SPC下异构集群信息处理 |
| 5.3.1 问题分析与基本定义 |
| 5.3.2 基于具有多属性集异构MAGDM共识的目标威胁评估 |
| 5.3.3 仿真实验与结果分析 |
| 5.4 SCC下同构集群信息处理 |
| 5.4.1 问题分析与条件说明 |
| 5.4.2 基于复合异构GDM共识的目标威胁评估 |
| 5.4.3 仿真实验与结果分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于SAC的同构集群协同方法性能分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 集群协同方法性能分析 |
| 6.2.1 集群分布式协同方法分析 |
| 6.2.2 协同性能模型 |
| 6.2.3 协同性能分析假设条件 |
| 6.2.4 基于SAC的协同性能模型 |
| 6.3 仿真实验与结果分析 |
| 6.3.1 SPC阈值下的协同性能 |
| 6.3.2 一定通信时间下的集群SAC程度 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）面向军事条令条例的本体构建技术（论文提纲范文）
| 1 应用背景与研究现状 |
| 2 本体构建 |
| 2.1 本体构建的方法 |
| 2.2 确定本体范围 |
| 2.3 获取知识定义 |
| 2.4 定义概念类、关系和属性 |
| 2.5 任务的关系 |
| 2.6 实例创建 |
| 3 本体推理验证和评估 |
| 3.1 本体的推理验证 |
| 3.2 本体评估 |
| 4 基于本体的规则推理 |
| 5 结论 |
（7）无人机集群作战自主任务规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机集群典型在研项目 |
| 1.2.2 无人机集群作战任务规划技术 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第二章 无人机集群协同搜索自主任务规划 |
| 2.1 无人机集群协同搜索自主任务规划问题描述 |
| 2.1.1 状态空间模型 |
| 2.1.2 动态拓扑交互模型 |
| 2.1.3 协同搜索任务优化模型 |
| 2.1.4 任务规划总体框架 |
| 2.2 基于环境认知的人工势场设计 |
| 2.2.1 目标引力场 |
| 2.2.2 威胁斥力场 |
| 2.2.3 机间斥力场 |
| 2.3 面向任务协调的信息素更新机制设计 |
| 2.3.1 分布式信息素结构 |
| 2.3.2 局部信息素更新机制 |
| 2.3.3 全局信息素更新机制 |
| 2.4 基于HAPF-ACO算法的搜索任务优化模型求解 |
| 2.4.1 启发式ACO算法流程 |
| 2.4.2 基于HAPF-ACO算法的协同搜索决策 |
| 2.5 无人机集群协同搜索自主任务规划系统仿真分析 |
| 2.5.1 与传统方法的搜索覆盖性能对比 |
| 2.5.2 HAPF-ACO算法的避障防撞性能分析 |
| 2.5.3 HAPF-ACO算法的运行速度分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 无人机集群饱和攻击自主任务规划 |
| 3.1 无人机集群饱和攻击自主任务规划问题描述 |
| 3.1.1 饱和攻击问题描述 |
| 3.1.2 主要协同问题分析与建模 |
| 3.1.3 任务规划总体流程 |
| 3.2 全系统对抗条件下的无人机饱和攻击数计算 |
| 3.2.1 对敌防御系统突防概率分析 |
| 3.2.2 无人机饱和攻击数计算方法 |
| 3.3 基于分布式包围控制的集群同步多点饱和攻击 |
| 3.3.1 集群同步多点饱和攻击问题分析 |
| 3.3.2 基于一致性算法的分布式包围控制器设计 |
| 3.4 无人机集群饱和攻击自主任务规划系统仿真分析 |
| 3.4.1 无人机饱和攻击数分析 |
| 3.4.2 集群同步多点饱和攻击分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无人机集群动态对抗自主任务规划 |
| 4.1 无人机集群动态对抗自主任务规划问题描述 |
| 4.1.1 动态对抗场景描述 |
| 4.1.2 集群对抗动态模型 |
| 4.1.3 任务规划总体流程 |
| 4.2 基于扩展ICBAA算法的目标分配决策方法 |
| 4.2.1 空战态势评估方法 |
| 4.2.2 多机协同多目标分配优化模型 |
| 4.2.3 基于扩展ICBAA算法的目标分配模型求解 |
| 4.3 基于SAC-OD规则的集群运动决策方法 |
| 4.3.1 无人机行为规则集设计 |
| 4.3.2 基于SAC-OD规则的集群运动模型 |
| 4.4 无人机集群动态对抗自主任务规划系统仿真分析 |
| 4.4.1 基于扩展ICBAA算法的目标分配仿真 |
| 4.4.2 基于SAC-OD规则的集群运动仿真 |
| 4.4.3 基于攻防对抗体系的集群动态对抗过程仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）军事条令条例知识图谱构建技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识图谱的发展 |
| 1.2.2 知识图谱的架构 |
| 1.2.3 知识抽取 |
| 1.2.4 知识表示 |
| 1.2.5 知识融合与本体构建 |
| 1.2.6 知识图谱的应用 |
| 1.2.7 军事知识图谱构建的研究 |
| 1.3 论文内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 军事条令条例知识图谱构建框架与本体建模 |
| 2.1 军事条令条例体系 |
| 2.1.1 美军条令体系 |
| 2.1.2 我军条令条例体系 |
| 2.2 军事条令条例知识图谱构建框架 |
| 2.3 美军《通用联合作战任务清单》 |
| 2.4 《任务清单》的本体构建 |
| 2.4.1 本体构建方法 |
| 2.4.2 定义本体范围 |
| 2.4.3 获取知识定义 |
| 2.4.4 定义类、关系和属性 |
| 2.4.5 本体构建工具 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 针对军事条令条例的知识抽取 |
| 3.1 数据预处理 |
| 3.1.1 分词 |
| 3.1.2 词性标注 |
| 3.1.3 依存句法分析 |
| 3.2 实体抽取 |
| 3.2.1 基于指示词的实体抽取 |
| 3.2.2 基于词性标注的实体抽取 |
| 3.2.3 命名实体识别 |
| 3.2.4 基于核心词的一般实体的完善识别 |
| 3.3 关系抽取 |
| 3.3.1 半结构化关系抽取 |
| 3.3.2 非结构化关系抽取 |
| 3.4 属性抽取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 知识图谱的补全技术 |
| 4.1 基于逻辑推理的知识图谱补全 |
| 4.1.1 回答集程序 |
| 4.1.2 规则编辑 |
| 4.2 基于转换模型学习推理的知识图谱补全 |
| 4.2.1 基于转换的知识表示模型 |
| 4.2.2 基于类型的语义关联度 |
| 4.2.3 规则增强的语义相似度 |
| 4.2.4 多重嵌入表示 |
| 4.2.5 基于语义关联度的先验概率估计 |
| 4.2.6 负抽样目标函数 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验与评估 |
| 5.1 本体构建与评估 |
| 5.1.1 美军《任务清单》本体构建 |
| 5.1.2 本体评估 |
| 5.2 《任务清单》的知识抽取与规则推理 |
| 5.2.1 基于LTP的中文分词的python实现 |
| 5.2.2 基于LTP的词性标注的python实现 |
| 5.2.3 LTP依存句法分析的python实现 |
| 5.2.4 LTP命名实体识别的python实现 |
| 5.2.5 基于依存句法分析和规则的三元组抽取 |
| 5.2.6 规则推理 |
| 5.3 链接预测实验与评估 |
| 5.3.1 任务描述 |
| 5.3.2 实验数据集 |
| 5.3.3 链接预测 |
| 5.4 知识图谱的储存与可视化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 内容总结 |
| 6.2 军事条令条例知识图谱的应用 |
| 6.2.1 智能情报侦查辅助系统 |
| 6.2.2 军事对象意图智能分析系统 |
| 6.2.3 军事智能问答系统 |
| 6.3 研究据局限性及未来研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 知识表示附加规则 |
| 附录B 知识图谱数据表 |
| 附录C 知识图谱部分展示 |
（9）面向作战能力需求分析的作战概念建模推演方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关领域研究 |
| 1.2.1 作战能力需求确定相关领域研究现状 |
| 1.2.2 作战概念理论研究现状研究现状 |
| 1.2.3 作战概念模型与评估相关领域研究现状 |
| 1.2.4 作战仿真推演相关领域研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.3.1 论文的研究思路 |
| 1.3.2 论文的主要创新点 |
| 1.3.3 论文的组织结构 |
| 第二章 作战概念建模推演分析方法框架 |
| 2.1 作战概念建模推演分析方法框架 |
| 2.1.1 作战概念建模推演分析方法框架 |
| 2.1.2 作战能力需求分析的任务能力映射 |
| 2.1.3 建模推演方法及思路 |
| 2.2 作战概念的问题域界定 |
| 2.2.1 作战概念界定 |
| 2.2.2 作战概念建模推演方法解决的问题 |
| 2.3 传统作战概念形式化表达相关方法 |
| 2.3.1 UML和SysML作战概念建模 |
| 2.3.2 DODAF作战概念建模 |
| 2.3.3 IDEFO作战概念建模 |
| 2.4 OPM建模方法的特点与适用性 |
| 2.4.1 OPM建模方法的特点与优势 |
| 2.4.2 OPM建模方法应用于作战概念建模的适用性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于OPM的作战概念建模方法 |
| 3.1 建模原则与建模要素 |
| 3.1.1 作战概念建模的原则与要素 |
| 3.1.2 作战概念中的OPM建模元素 |
| 3.2 基于OPM的作战概念元模型构建 |
| 3.2.1 顶层要素关联视图 |
| 3.2.2 约束元模型 |
| 3.2.3 任务元模型 |
| 3.2.4 目标元模型 |
| 3.3 基于OPM的作战行动方案建模 |
| 3.3.1 作战行动方案通用模式TLT(Tast&Limit&Target) |
| 3.3.2 作战概念框架下的作战行动方案要素关联 |
| 3.4 基于OPM的作战实例仿真逻辑校验 |
| 3.4.1 登岛作战实例 |
| 3.4.2 基于OPM的逻辑校验内容 |
| 3.4.3 登岛作战行动与过程、对象和资源推演 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 作战概念模型评估与仿真推演方法 |
| 4.1 基于OPM的模型价值分析方法 |
| 4.1.1 模型信息性 |
| 4.1.2 模型信息性分析方法MIA |
| 4.2 模型信息量计算函数IF(Informativity Function) |
| 4.2.1 模型元素定义IF |
| 4.2.2 模型逻辑IF |
| 4.2.3 模型信息性函数IF整合 |
| 4.3 作战概念模型的仿真推演环境 |
| 4.3.1 OCEAN主要功能特点 |
| 4.3.2 作战概念模型到仿真推演的映射 |
| 4.3.3 作战概念仿真推演方法 |
| 4.4 作战概念设计推演评估 |
| 4.4.1 推演过程采集的主要数据 |
| 4.4.2 评估指标的建立 |
| 4.4.3 指标权重分配 |
| 4.4.4 基于灰色TOPSIS分析法的评估计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 案例 |
| 5.1 叙利亚空袭问题背景 |
| 5.2 作战概念模型 |
| 5.2.1 问题分析 |
| 5.2.2 作战分析与建模 |
| 5.3 模型信息价值分析 |
| 5.4 模型推演分析与作战能力需求生成 |
| 5.4.1 推演实验分析与任务规划 |
| 5.4.2 “人在环”推演指挥控制 |
| 5.4.3 推演结果评估分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）战术空域管理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 顶层设计 |
| 1.2.2 空域冲突探测与解脱技术 |
| 1.2.3 空域态势监视技术 |
| 1.2.4 战术空域管理系统研究现状 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 战术空域管理运行概念 |
| 2.1 概念定义 |
| 2.2 战术空域管理需求分析 |
| 2.3 运行活动关系研究 |
| 2.3.1 系统总体运行活动关系 |
| 2.3.2 空域协同规划 |
| 2.3.3 空域计划管理 |
| 2.3.4 空域运行一致性监视 |
| 2.3.5 空域临机规划 |
| 2.4 战术空域规划设计方法 |
| 2.4.1 协同定位区域模型算法 |
| 2.4.2 协同定位区域作图法 |
| 2.4.3 协同平台最优布局方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 战术空域冲突探测与解脱模型研究 |
| 3.1 空域运行数学建模 |
| 3.1.1 空域结构要素建模 |
| 3.1.2 空域活动模型 |
| 3.2 战术空域冲突检测技术 |
| 3.2.1 间隔标准分析 |
| 3.2.2 空域结构冲突检测 |
| 3.2.3 空域活动冲突检测 |
| 3.3 战术空域冲突解脱技术 |
| 3.3.1 空域活动规则 |
| 3.3.2 空域冲突解脱模型 |
| 3.4 空域计划生成 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 战术空域态势监视技术研究 |
| 4.1 空域状态监视与动态调整技术 |
| 4.2 空域冲突预警与告警技术 |
| 4.2.1 航迹冲突预警和告警 |
| 4.2.2 最低安全高度预警和告警 |
| 4.2.3 空域侵入预警和告警 |
| 4.3 目标监视数据处理技术 |
| 4.3.1 传感器坐标系与系统坐标系转换 |
| 4.3.2 多元监视数据处理模型构建 |
| 4.3.3 多元监视数据处理算法 |
| 4.3.4 监视数据误差消除算法 |
| 4.4 空域态势综合显示技术 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 战术空域仿真评估技术研究 |
| 5.1 战术空域规划仿真方法 |
| 5.1.1 空域系统仿真建模 |
| 5.1.2 航空器仿真建模 |
| 5.1.3 空域运行仿真 |
| 5.1.4 仿真数据生成 |
| 5.2 战术空域系统评估 |
| 5.3 评估结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 战术空域管理系统总体架构研究 |
| 6.1 系统体系结构研究 |
| 6.2 系统功能结构设计 |
| 6.2.1 战术空域计划建立 |
| 6.2.2 空域协同规划与设计 |
| 6.2.3 空域计划生成 |
| 6.2.4 空域动态调整 |
| 6.2.5 态势共享支持 |
| 6.3 仿真验证系统组成 |
| 6.3.1 系统基本组成 |
| 6.3.2 系统结构及配置 |
| 6.3.3 战术空域管理软件结构 |
| 6.3.4 系统接口关系 |
| 6.4 仿真验证 |
| 6.4.1 系统输入设定 |
| 6.4.2 空域协同规划 |
| 6.4.3 空域冲突检测与告警 |
| 6.4.4 空域冲突解脱方案 |
| 6.4.5 空中计划生成 |
| 6.4.6 空域态势监视与目标识别 |
| 6.4.7 临机冲突检测与动态调整 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文的创新点 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
四、作战任务空间的一致性描述（论文参考文献）
- [1]作战任务精确化描述研究[J]. 贾现录,郑盈盈,胡静静. 火力与指挥控制, 2021(09)
- [2]面向任务的指挥控制系统能力适配分析研究[J]. 魏涛,齐光景,刘婷,张宾. 火力与指挥控制, 2021(08)
- [3]多无人机协同对地任务规划方法研究[D]. 廖承城. 四川大学, 2021(02)
- [4]基于智能算法的巡飞弹协同攻击策略研究[D]. 张钧轶. 中北大学, 2020(11)
- [5]粒计算视角下无人机集群协同态势感知一致性研究[D]. 高杨. 国防科技大学, 2019
- [6]面向军事条令条例的本体构建技术[J]. 邹烨翰,冯旸赫,程光权,黄金才,刘忠. 指挥与控制学报, 2019(01)
- [7]无人机集群作战自主任务规划方法研究[D]. 邢冬静. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [8]军事条令条例知识图谱构建技术研究[D]. 邹烨翰. 国防科技大学, 2018(02)
- [9]面向作战能力需求分析的作战概念建模推演方法研究[D]. 纪梦琪. 国防科技大学, 2018(02)
- [10]战术空域管理技术研究[D]. 毛亿. 南京航空航天大学, 2018(01)