空战攻防对策力学准则的推广

对空战攻防对策力学准则进行了推广研究。导出考虑导弹杀伤半径不为零时的“圆捕获”的界栅方程，该方程表明“点捕获”界栅方程是“圆捕获”界栅方程的特例，给出了捕获区，逃逸区和界栅几何图形，该图形描述了界栅与视线距，视线变化率，视线角速度之间的关系；分析了导弹杀伤半径，导弹和目标机动能力的差值对导弹和目标空战效果的影响。     

空战攻防对策的力学准则研究法

提出一种空战攻防对策研究方法－－力学准则研究法。由攻防双方的相对运动状态变量，或称为对微状态变量，构成解析函数，用来实时预测空战结局和实时决策空战攻防策略。此解析函数称为空战攻防对策力学准则。以该准则作为知识基础构成智能式火力、飞行和推力综合控制系统，自夸劝实现空战攻环境识别、对策结局预测，攻防策略决策与实施，以提高空战效率和效果。     

带有时间与探测约束的“到达-回避”博弈

针对飞行器具有运行时间约束以及所携带探测器具有有限探测范围的现实情况，在传统生命线对策问题的基础上提出了一类考虑时间约束与探测约束的新型“到达-回避”定性微分对策博弈。通过分析对策问题所有可能的中性终端集以及问题对应的哈密顿方程，给出了防御者与进攻者最优博弈策略形式。利用所得到的策略和攻防双方的约束条件，得到了原问题对应界栅的精确解，并通过数值仿真验证了界栅的正确性。所得到的界栅可将博弈空间分为攻防双方的获胜区域，并可用于快速判断博弈问题最终结果，为飞行器攻防博弈双方的策略制定提供理论依据。     

三维空间双机格斗的捕捉区和危险区

 本文应用微分对策理论对三维空间双机格斗问题进行研究,给出了以目标机进入方向、界栅和等时线组成的捕捉区与危险区的确定方法,画出二架飞机的捕捉区和危险区,并讨论了这些区域的性质,得出与实际空战相符的结论。     

基于矩阵博弈的两机攻防对抗空战仿真

矩阵博弈法是空战决策的主要方法之一。考虑了7种基本机动动作,根据攻击和逃避两大基本原则,分别计算了空战双方的支付函数,建立了各自的支付矩阵,采用矩阵博弈方法对红蓝双方的空战进行了攻防对抗仿真。最后以两架F-16战斗机的空战为例进行了数值仿真验证。     

飞机敏捷性与空空导弹攻击区综合研究

基于飞行力学与控制,导弹制导与攻击区,计算机仿真等理论和技术,针对飞机的三轴方向提出了一种敏捷性矢量的估算方法,建立了求解攻击区的弹道方程组,并利用二分法求解导弹攻击区,通过数值计算求得两种情况,（即无敏捷性载机地敏捷性目标,敏捷性载机对无敏捷性目标）下空空导弹攻击区,并对计算结果进行了分析,得出飞机敏捷性对导弹攻击区和影响规律和最优攻防策略,为空战决策和新型飞机的预研设计提供了参考。     

基于启发式强化学习的空战机动智能决策

空战机动智能决策一直是研究热点,现有的空战机动决策主要采用优化理论和传统的人工智能算法,是在相对固定的环境下进行决策序列计算研究。但实际空战是动态变化的,且有很多不确定性因素。采用传统的理论方法进行求解,很难获取与实际情况相符的决策序列。提出了基于启发式强化学习的空战机动智能决策方法,在与外界环境动态交互的过程中,采用"试错"的方式计算相对较优的空战机动决策序列,并采用神经网络方法对强化学习的过程进行学习,积累知识,启发后续的搜索过程,很大程度上提高了搜索效率,实现空战决策过程中决策序列的实时动态迭代计算。最后仿真实验结果表明本文提出的算法所计算的决策序列与实际情况相符。     

自主空战机动决策方法综述

自主空战机动决策是基于数学优化、人工智能等方法,模拟飞行员空战决策,自动生成飞行控制指令的过程。它在空战仿真、飞行员辅助决策和无人战斗机自主飞行等领域广泛运用。根据求解思路的不同,综合论述了两类自主空战机动决策方法:针对基于对策的空战决策方法,阐述了从追逃对策到双目标对策的发展脉络和内在联系,并着重分析了两类重要的双目标对策模型——矩阵对策和影响图对策;针对基于人工智能的空战决策方法,系统论述了基于专家系统的机动决策、基于遗传学习系统的机动决策、基于人工免疫系统的机动决策和基于神经网络的机动决策,明确了各种决策的建模方法、适用条件、改进途径等问题。总结了各个空战机动决策方法的优点及不足,指出了自主空战机动决策的进一步研究思路。     

自主空战连续决策方法

未来空战正朝着无人化、自主化方向发展,自主空战决策方法是未来空战的重要支撑手段之一。传统空战决策方法由于维度限制,存在无法处理连续动作与远视决策的问题。基于Actor-Critic 方法提出空战连续决策的统一架构,依据空战训练经验对状态空间、动作空间、奖励及训练科目进行合理设计,测试多种连续动作空间强化学习算法在高不确定性空战场景下的学习效果并进行可视化验证。结果表明：基于本文提出的方法架构,可以实现连续动作下的远视价值寻优,智能体可以在复杂空战态势下做出最优决策,对随机机动飞行目标有较高的击杀率,且空战机动轨迹具有较高的合理性。     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取

为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简，以提高空战决策的实时性，将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中，提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广，讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后，通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证，结果表明：空战的冗余信息是可以约简的；此算法可提取出对空战起主要作用的属性，即雷达／中距弹信息；并且在保证空战关键分类结果不变的情况下，可生成用于战术决策的最小简化策略，所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。     

多机型协同空战多目标分配战术决策仿真算法

针对多个机型能够同时使用而且空战性能差别很大的特点,研究运用多机协同作战的理论来探讨适合多机型协同空战的目标分配战术决策方法。提出仿真算法并给出不同机型搭配的目标分配结果。计算结果表明,文中介绍的方法可以满足我军高低机型搭配作战的要求,并能更有针对性地完成战术决策任务。     

单机多目标攻击模态综合飞/火控制系统设计及仿真

多目标攻击是现代空战中的主要形式和发展趋势。本文主要介绍了多目标攻击火控系统的总体方案、基本组成及工作过程，将空战能力、空战态势指数法及动态的层次分析法应用于火控系统攻击逻辑决策中，给出了一种多目标超视距攻击火控系统的设计方案，其中在空战态势指数法中还考虑了高度因素。同时，对飞行／火力协调控制器进行了设计，并在六自由度飞机模型上进行了多目标攻击过程的数字仿真，仿真结果表明本文的设计方案是可行的。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

预警机指挥编队协同空战分层决策模型

分析了预警机指挥下的机群多编队协同空战过程,根据空战决策特点分别以编队和单机为研究对象,提出了分层决策模型,将预警机指挥下的空战决策分解为战役层决策和战术层决策。针对战役层决策,建立编队目标威胁评估和初始兵力分配模型;针对战术层决策,建立单机目标威胁评估和目标分配模型。通过算例分析,验证了决策模型的有效性和实用性。     

战机多目标攻击与仿真试验

多目标超视距空战是今后空战的主要形式,多目标攻击武器系统是当今航空武器系统研究的重点和发展的标志。本文分析了多目标攻击系统的特点,并阐述了用快速模拟法对导弹允许攻击区的计算方法以及单机多目标攻击的战术决策思想。最后介绍了多目标攻击系统仿真试验。     

自主近距空战中机动动作库及其综合控制系统

针对自主近距空战中机动动作库的设计,采用定性与定量结合的方法对机动动作进行描述,以准确体现机动动作的几何形态和战术意义,构成含描述参数的机动动作库。对于机动动作的控制,提出了按照任务控制-运动学控制-动力学控制-被控对象划分的综合控制系统多层递阶结构。其中,机动动作控制器针对每种机动动作分别设计指令生成器,生成气流角和速率指令;气流角控制器采用含指令滤波的backstepping方法进行控制律设计。以半滚倒转和高速摇摇为例进行仿真验证,仿真结果表明,机动动作的描述参数能准确体现其几何形态和战术意义,并通过综合控制系统实现有效控制。     

关于桶滚动态特点的分析

桶滚是近代空战中重要的战术机动动作之一,飞行员能否熟练掌握桶滚的操纵方法,是取得空战胜利和保障飞行安全的基础。针对飞行训练中,桶滚操纵动作不易准确掌握,后段易出现偏差等特点。从桶滚的运动方程入手,根据其战术意义及飞机机动性能特点,分析与研究桶滚的动态特点及其影响因素,总结出桶滚的运动特点及操作规律。最终,为飞行员正确掌握桶滚的操纵方法,提高飞行员对飞机空中状态变化的掌控和识别能力,提升技战术水平,有效地保障飞行安全提供可靠的理论依据。     

基于群集智能的协同多目标攻击空战决策

为使各武器平台利用数据链（TADIL）交换和共享信息,自主协同计算实现多目标攻击决策,本文基于NASA/Ames研究中心提出的群集智能（COIN）理论,构建以作战单元为智能体（Agent）的协同多目标攻击决策模型,并通过定义Agent的贡献度扩展群集智能架构,用于解决分布式异构Agent造成的系统难以准确收敛问题。为提高收敛速度,减少求解过程中的盲目搜索和提高已形成解的收敛,研究加入了构造性启发和改进性启发两类启发方法。实验表明所提算法同传统算法相比,具有更好的稳定性和扩展性,减少了计算量,收敛速度也有一定的提高。