第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 目前反潜巡逻机搜潜存在的主要问题
1.3.1 目前单架反潜巡逻机搜潜存在的主要问题
1.3.2 目前反潜巡逻机搜潜决策存在的主要问题
1.4 主要研究内容和思路
第2章 反潜巡逻机协同搜潜作战环境和作战对象
2.1 引言
2.2 反潜巡逻机作战海域水文环境
2.2.1 海流
2.2.2 潮汐
2.2.3 海水水温
2.2.4 海水盐度
2.3 海洋环境噪声和声速梯度的影响
2.3.1 海洋环境噪声的影响
2.3.2 声速梯度的影响
2.4 目标潜艇机动状态
2.5 目标潜艇的位置散布模型
2.5.1 应召搜潜时潜艇位置散布建模
2.5.2 巡逻检查性搜潜时确定潜艇位置散布建模
2.6 目标潜艇运动模型
2.6.1 速度变化模型
2.6.2 深度变化模型
2.6.3 转向模型
2.6.4 运动模型
第3章 反潜巡逻机协同搜潜方法
3.1 引言
3.2 双/多反潜巡逻机协同搜潜总体方案
3.2.1 双/多反潜巡逻机协同搜潜自主模式
3.2.2 双/多反潜巡逻机协同搜潜长机僚机模式
3.3 反潜巡逻机协同搜潜发现潜艇概率模型
3.3.1 雷达发现目标潜艇概率模型
3.3.2 声呐浮标发现目标潜艇概率模型
3.3.3 磁探仪发现目标潜艇概率模型
3.3.4 尾迹探测仪发现潜艇概率模型
3.3.5 废气分析仪发现潜艇概率模型
3.3.6 多搜潜设备协同搜潜发现潜艇概率模型
第4章 基于云贝叶斯网络的反潜巡逻机协同搜潜目标态势评估研究
4.1 引言
4.2 反潜巡逻机协同搜潜目标态势评估
4.3 云贝叶斯网络算法
4.3.1 云的数字特征对云图影响分析
4.3.2 云贝叶斯网络
4.4 基于云贝叶斯网络的反潜巡逻机协同搜潜目标态势评估方法
4.4.1 双/多反潜巡逻机协同搜潜目标态势评估思路
4.4.2 确定态势评估指标
4.4.3 连续节点的云模型离散处理
4.4.4 确定度-概率转换公式
4.4.5 概率合成公式
4.4.6 仿真验证与分析
第5章 基于模糊测度与模糊积分的反潜巡逻机协同搜潜智能决策研究
5.1 引言
5.2 基于模糊测度和模糊积分的智能决策思路
5.3 基于模糊测度和模糊积分的智能决策方法
5.3.1 确定搜索方案
5.3.2 确定决策指标模型
5.3.3 模糊测度确定决策指标的重要性
5.3.4 Choquet模糊积分确定决策结果
5.3.5 仿真验证与分析
第6章 基于贝叶斯粗糙集与模糊理论的反潜巡逻机协同搜潜智能决策研究
6.1 引言
6.2 贝叶斯粗糙集算法
6.2.1 贝叶斯粗糙集
6.2.2 贝叶斯粗糙集属性简约方法
6.3 基于贝叶斯粗糙集与模糊理论的智能决策方法研究思路
6.4 基于贝叶斯粗糙集、模糊测度和模糊积分的智能决策方法
6.4.1 简约决策指标
6.4.2 指标的重要性和集成计算模型
6.4.3 基于贝叶斯粗糙集与模糊理论的反潜巡逻机协同搜潜智能决策过程
6.4.4 仿真验证与分析
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
附录A 云模型理论
附录B 贝叶斯网络
附录C 模糊测度与模糊积分
展开
