基于杀伤链的武器目标分配方法
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1.国防科技大学 系统工程学院;2.四川外国语大学 国际工商管理学院;31002部队

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中图分类号:

E917

基金项目:

国家自然科学基金创新研究群体项目(72421002);国家自然科学基金青年项目(62206303);湖南省科技创新计划资助(2023RC3009);国防科技大学基石(JS24-05)第一作者:程杰(2001—),男,山东临沂人,硕士研究生,E-mail:chengjie20@nudt.edu.cn;* 通信作者:范长俊(1990—),男,安徽天长人,副教授,博士,硕士生导师,E-mail:fanchangjun@nudt.edu.cn


Weapon target assignment method based on kill chain
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    摘要:

    传统的武器目标分配方法聚焦于武器对目标的火力打击过程,对作战过程中的情报侦察、指挥控制以及信息传递过程考虑不足,本文将杀伤链中的情报侦察、指挥控制以及信息传递过程融入传统的武器目标分配方法中,提出了基于杀伤链的武器目标分配方法。该方法通过杀伤链搜索和修正毁伤概率矩阵,结合Gurobi求解器,实现了更精准的武器目标分配。实验采用模拟数据验证方法有效性,结果表明,本文提出的Johnson-KC算法在杀伤链搜索效率上显著优于传统DFS和BFS算法,且相较于传统的武器目标分配方法,基于杀伤链的武器目标分配方法将目标威胁度降低了近2倍,并将杀伤网剩余边数量精简了近5倍。

    Abstract:

    The traditional weapon target allocation method focuses on the process of weapon fire on the target, and gives insufficient consideration to the process of intelligence reconnaissance, command and control, and information transfer during the combat process. In this paper, the process of intelligence reconnaissance, command and control, and information transfer in the kill chain is integrated into the traditional weapon target allocation method, and a weapon target allocation method based on the kill chain is proposed. The method searches and corrects the damage probability matrix through the kill chain and combines with the Gurobi solver to realize more accurate weapon target allocation. The experiments use simulated data to verify the effectiveness of the method, and the results show that the Johnson-KC algorithm proposed in this paper significantly outperforms the traditional DFS and BFS algorithms in terms of kill chain search efficiency, and compared with the traditional weapon target allocation method, the kill chain-based weapon target allocation method reduces the target threat degree by nearly two times and streamlines the number of residual edges of the kill net by nearly five times.

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  • 收稿日期:2025-02-18
  • 最后修改日期:2025-04-22
  • 录用日期:2025-05-13
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