现代军事活动中,空地协同多编队样式越发重要。已有的目标意图识别方法对单一编队效果较好,但对空中和地面协同的多编队场景尚缺乏有力的解决方法。因此,采用动态序列贝叶斯网络(Dynamic Series Bayesian Network,DSBN)对空地协同编队...现代军事活动中,空地协同多编队样式越发重要。已有的目标意图识别方法对单一编队效果较好,但对空中和地面协同的多编队场景尚缺乏有力的解决方法。因此,采用动态序列贝叶斯网络(Dynamic Series Bayesian Network,DSBN)对空地协同编队进行意图识别。该方法首先利用DSBN构建了一个空地协同作战意图识别整体模型,用于描述空中和地面编队之间的协同行动过程,然后通过将不同战场域的事件及其相关概率关系进行融合,结合辅助战场信息,使用推理网络实现对敌方协同作战意图的识别。该方法充分考虑了空中目标的行为规则,精细描述其行为模式和趋势,更好地适用于多协同目标编队的场景。最后通过实例仿真验证了该方法的可行性和有效性。展开更多
文摘现代军事活动中,空地协同多编队样式越发重要。已有的目标意图识别方法对单一编队效果较好,但对空中和地面协同的多编队场景尚缺乏有力的解决方法。因此,采用动态序列贝叶斯网络(Dynamic Series Bayesian Network,DSBN)对空地协同编队进行意图识别。该方法首先利用DSBN构建了一个空地协同作战意图识别整体模型,用于描述空中和地面编队之间的协同行动过程,然后通过将不同战场域的事件及其相关概率关系进行融合,结合辅助战场信息,使用推理网络实现对敌方协同作战意图的识别。该方法充分考虑了空中目标的行为规则,精细描述其行为模式和趋势,更好地适用于多协同目标编队的场景。最后通过实例仿真验证了该方法的可行性和有效性。
