动态贝叶斯网络在战场态势估计中的应用

被引：28

作者：

赵晓辉 ^{[1
]}

姚佩阳 ^{[1
]}

张鹏 ^{[2
]}

机构：

[1] 空军工程大学电讯工程学院

[2] 空军工程大学工程学院

来源：

电光与控制 | 2010年 / 17卷 / 01期

关键词：

态势评估; 动态贝叶斯网络; 卡尔曼滤波算法; 战场;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; E919 [其他学科在军事上的应用];

学科分类号：

110101 [军事思想]; 140502 [人工智能];

摘要：

贝叶斯网络用于态势估计时,系统参数不能及时调整,无法对未来时刻进行预测。为解决这一问题,对动态贝叶斯网络在战场态势评估中的应用进行了研究,引入时间因素,建立了网络模型,分析了概率参数与推理的过程,并利用卡尔曼滤波模型法对推理进行仿真实验。实验结果表明了动态模型推理的有效性。动态贝叶斯网络可以有效利用侦察数据中的时间信息,实时动态地处理影响分析和决策的种种因素,对指挥员的作战决策具有极大的参考价值。

引用

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页数：4

共 9 条

[1]

动态贝叶斯网络推理学习理论及应用.[M].肖秦琨; 高嵩; 高晓光; 著.国防工业出版社.2007,

[2]

贝叶斯网引论.[M].张连文; 郭海鹏; 著.科学出版社.2006,

[3]

考虑天气因素的飞机作战效能对数模型 [J].