[发明专利]基于隐马尔科夫模型对海上目标的联合搜索方法及系统

说明书

本发明公开了基于隐马尔科夫模型对海上目标的联合搜索方法及系统，包括：将海上目标定义为蓝方目标，并设置蓝方目标的预设任务，获取蓝方目标的基本性能参数、部署位置；根据基本性能参数、部署位置、预设任务，获取蓝方目标的运动向量数据；设置红方目标以及红方目标的作战部署，根据战场范围，获取红方目标对蓝方目标执行搜索任务的单位及搜索作战能力参数数据，生成红方目标对蓝方目标的封锁区数据、封锁区战场基本情况数据、红方封锁力量数据，并通过隐马尔科夫模型，获取红方目标的每个单元，对蓝方目标执行联合搜索任务时需求的作战任务相关参数，并评估作战任务结果；本发明为指挥决策和作战方案计划拟制的科学性、合理性奠定基础。

技术领域

本发明涉及军事作战模拟模型领域，尤其涉及基于隐马尔科夫模型对海上目标的联合搜索方法及系统。

背景技术

冷战结束后，各国海军都对海上战略进行了重大调整，将主战场由远洋转为近海，这对海军兵力作战提出了新的挑战，要求有关装备必须能够在浅海区域有效使用。从历史数据分析可以看出，未来联合对海上目标搜索必将成为各国海上主要行动，目前海上联合搜索也成为了各国海军近海防卫的重要研究课题。红方作为海洋大国，尽早实现对目标搜索是有效维护海上安全的重要手段，如何更加有效实现联合对目标搜索也同样摆在红方面前。随着科学技术的进步和军事需求的增大，各类联合搜索和攻击理论成果对指导联合作战行动起到了支撑，但将理论研究应用到辅助各级组织开展联合搜索成果还不多，特别是人工智能、仿真数学建模等手段应用还比较简单，在人工智能、仿真模型应用上还缺少有效的实践，尤其是海军联合对海上目标搜索行动智能化辅助决策应用方面缺行之有效的解决方法。

通过对以上军事作战背景分析，发现目前的研究存在以下需求：一是为了能够使搜索行动决策周期尽可能短，往往会根据预设方案作为搜索行动决策依据和最终方案。二是面对搜索任务需求实际，未来的搜索行动更需要建立一套有效的人工智能辅助系统。三是该系统能够根据实际的战场形势，精准给出决策建议方案，以满足最终的作战要求并能更好保证最终的作战效果。

发明内容

为了解决现有的技术问题，满足军事作战的需求，本发明的目的是提供基于隐马尔科夫模型对海上目标的联合搜索方法及系统，用于通过对战场分析计算，给出联合搜索作战任务需求评估结果，以及确定所需作战力量具体使用方案和相关数据结论，以数据结论为决策人员定下作战决心提供支撑。

为了实现上述技术目的，本发明提供了基于隐马尔科夫模型对海上目标的联合搜索方法，包括以下步骤：

将海上目标定义为蓝方目标，并设置蓝方目标的预设任务，获取蓝方目标的基本性能参数、部署位置；

根据基本性能参数、部署位置、预设任务，获取蓝方目标的运动向量数据；

设置红方目标以及红方目标的作战部署，根据战场范围，获取红方目标对蓝方目标执行搜索任务的单位及搜索作战能力参数数据，生成红方目标对蓝方目标的封锁区数据、封锁区战场基本情况数据、红方封锁力量数据；

基于封锁区数据、封锁区战场基本情况数据、红方封锁力量数据，通过隐马尔科夫模型，获取红方目标的每个单元，对蓝方目标执行联合搜索任务时需求的作战任务相关参数，并评估作战任务结果。

优选地，在获取蓝方目标的基本性能参数的过程中，基本性能参数包括：目标机动能力、信息感知能力、指挥控制能力、武器攻击能力、被动防御能力。

优选地，在获取信息感知能力的过程中，信息感知能力包括：对目标探测距离、对目标作用距离、雷达作用距离、通信能力。

优选地，在获取指挥控制能力的过程中，指挥控制能力包括：武器系统反应时间、目标运动解算精度、目标处理能力、引导攻击能力。

优选地，在获取武器攻击能力和被动防御能力的过程中，武器攻击能力包括武器数量、备弹量、武器类型；

被动防御能力包括对抗器材种类、数量。