信息支援下协同空战态势评估：威力场与遗传神经网络结合的方法

"信息支援条件下协同空战态势评估研究（英文）" 本文主要探讨了在信息支援环境下协同空战态势评估的新方法，旨在解决现有评估手段存在的直观性不足、模型简单的挑战。作者安超等人提出了一个结合威力场和遗传神经网络的态势评估模型，特别关注在信息支援条件下的协同空战过程。 首先，文章指出传统的空战态势评估方法可能无法充分反映复杂战场环境中的实际状况。因此，他们提出了一种创新性的评估策略，即威力势模型。这个模型涵盖了多个关键因素，包括攻击能力、探测能力、电子干扰能力、生存能力、通信能力、告警能力和协同能力，以及决策能力。这些因素是构成空战效能的核心元素，通过综合考虑这些因素，可以更全面地评估战斗单元在特定情况下的战斗力。 接着，文章引入了遗传算法来优化反向传播（BP）神经网络。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传的优化技术，能够有效地搜索和优化复杂问题的解决方案空间。将遗传算法与BP神经网络结合，可以改善网络的学习性能，提高对编队作战能力的评估精度。 在仿真验证阶段，作者通过具体算例展示了新方法的有效性。仿真结果证明了该方法在信息支援条件下的超视距协同空战态势评估中具有显著的优势，如全面性、直观性和准确性。这表明，该模型能更好地反映出战场动态和复杂信息环境对空战态势的影响。 此外，文章还强调了信息支援在现代空战中的关键作用。信息支援不仅包括数据链通信、情报共享、预警系统，还包括电子战和指挥控制系统等，这些都在协同空战中扮演着至关重要的角色。通过有效的信息支援，作战单位可以提高其态势感知能力，从而实现更高效、更精确的协同作战。 "信息支援条件下协同空战态势评估研究"这篇研究论文提供了一种新的评估方法，它整合了威力场理论和遗传神经网络，以适应信息化战争的需求，为提升空战决策质量和效率提供了理论支持。这种方法对于提升空军战术规划和执行的科学性，以及推动空战理论的发展具有重要意义。