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面对愈发复杂的战场环境和任务需求,空中作战从单机、近距的模式不断向远程、多机协同的模式发展,有人/无人机协同作战的形式则可以使两种平台的优势互补,实现整体作战效能的提升,但与此同时,飞行员需要处理的信息也呈爆炸式增长,给飞行员增加了巨大的工作量。在夺取信息优势便是获取远程作战制胜主动权的当今,综合飞行器管理系统的作用更加关键。本文在传统综合飞机管理系统(IVMS)的基础上,突出考虑了远程作战中的长航程需求,以及有人/无人机协同作战场景下机群的任务与路径规划两方面,提出面向有人/无人机协同远程作战的IVMS架构,并从数据交互与调度和递接层次关系两方面分别设计IVMS的逻辑和软件架构,实现了有人/无人机的机载设备和战术任务的综合管理。 相似文献
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多无人机集群作战是未来战争的重要形式。作为集群作战中的关键技术,协同控制有着极为广泛的应用,例如多无人机编队飞行、协同侦查与集群攻击等。简述了多无人机集群作战的发展历程,归纳了集群作战过程中的关键技术,给出了协同控制方法的分类与体系结构。然后,从编队控制、合围控制、跟踪控制3个方面,总结了近年来国内外关于协同控制方法的研究成果。重点介绍了编队控制中的四种典型方法及相关应用,分析了各类编队控制方法的优缺点。最后对多无人机协同控制方法的未来发展方向进行了展望。 相似文献
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无人机是海空作战的重要力量,制空作战是未来无人机的重要任务之一。为研究无人机编队协同制空作战的制胜机理,评估无人机编队协同制空作战效能:首先,对无人机编队协同制空任务进行分析,明确典型作战过程;然后,采用基于 Agent的建模与仿真(Agent-basedmodelingandsimulation,ABMS)方法,构建攻击型无人机、预警型无人机和空空导弹的 Agent模型,开展多无人机协同制空作战仿真和效能分析。结果表明,无人机探测距离、编队内攻击型无人机的数量,以及编队内有无预警型无人机,这些都将对作战效能产生重要影响,该结论可为无人机协同作战运用提供参考。 相似文献
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面对未来有/无人机协同作战场景,实时准确的空战决策是制胜的关键。复杂的空中环境、瞬变的态势数据以及多重繁琐的作战任务,使有/无人机协同作战将替代单机作战成为未来空战的发展趋势,但多智能体建模和训练过程却面临奖励分配困难、网络难收敛的问题。针对5v5 有/无人机协同的空战场景,抽象出有人机和无人机智能体的特征模型,提出基于近端策略优化算法的空战智能决策算法,通过设置态势评估奖励引导空战过程中有/无人机智能体的决策行为向有利态势发展,实现在与环境的实时交互中,输出空战决策序列。通过仿真实验对所提空战决策算法进行验证,结果表明:本文提出的算法在经过训练学习后,能够适应复杂的战场态势,在连续动作空间中得到稳定合理的决策策略。 相似文献
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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。 相似文献
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有人机/无人机协同任务控制系统 总被引:4,自引:0,他引:4
针对有人机/无人机协同任务控制系统的设计和实现问题展开研究。结合有人机/无人机协同控制过程的特点,提出了基于自然语言接口方式的有人机/无人机协同任务控制系统结构。在此基础上,分析了系统模块的关键内容,设计了面向有人机与无人机交互过程的任务指令格式,提出了基于优先级的任务模式调度策略,针对无人机的典型任务模式,讨论了航路规划的计算方法选择,最后构建了有人机/无人机协同任务仿真环境。仿真试验结果验证了整体方法的可行性。 相似文献
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无人机是现代战场实施侦察、打击的有力武器,它的发展备受关注。无人机航迹规划源于机器人运动规划,它是无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂战场的作战能力起着关键作用。无人机战场环境日益复杂,在强拒止、强电磁环境下,航迹规划对自主性和智能化有更高的要求,传统单一约束的算法已不能满足现今的战场需求。文章系统梳理了 5类无人机航迹规划算法中的几种常用算法及其改进算法,归纳了这些算法的原理、优缺点及适用条件,指出现阶段存在的问题与无人机航迹规划算法面临的挑战。综述表明,航迹规划算法必然向着智能化发展,自主识别和智能决策是改进、优化算法的关键。 相似文献
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对AH/UAV协同作战任务进行了客观描述,建立了AH/UAV编队协同在指定威胁环境条件下对地面重要目标实施攻击的动态数学模型.通过仿真,分析了AH/UAV协同执行侦察打击任务的重要作战效能指标,并通过对比分析可知,AH/UAV协同作战能够显著提高攻击作战的任务成功率和对目标的击毁率,同时能够降低风险,提高自身安全. 相似文献
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多架无人机协同攻击能够充分利用各个飞机的作战资源和空间占位,是未来空战的主要模式,对多无人机进行编队具有比较重要的实际意义。多智能体技术通过采用各智能体间的通信、合作、协调、管理及控制来表达实际系统的结构、功能及行为特性,为实际问题提供一种统一的框架。本文简要介绍了多智能体的概念及易于协调管理的特点,从多智能体系统理论和群集控制思想出发,对多无人机编队问题进行了分析和描述. 相似文献
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为验证无人机自主协同算法在空战环境下的适用性,提出了一种高等效的它机协同试飞验证方法。根据算法功能实现的需求,以成熟的民用固定翼无人机平台为基础进行改装,搭建它机试飞平台,对真实空战环境开展模拟和等效设计。以四机协同编队算法为例,在试飞平台上移植算法程序,开展相关科目试飞验证。当需要验证不同控制算法时,无需针对它机试飞平台开发控制策略,只需修改控制算法即可。试验结果表明:编队综合误差较小,算法能够实现无人机编队的稳定控制;同时,它机协同试飞验证方法因其迭代速度快、安全稳定性高、成本低等特点,可用作中间阶段算法的前置试飞手段,为算法的开发迭代提供有效验证。 相似文献
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无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战,多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足,提出一种基于深度强化学习(DRL)的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战(SEAD)任务规划过程建模为马尔科夫决策过程,建立基于近端策略优化(PPO)算法的SEAD 智能规划模型,通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性。结果表明:基于DRL 的智能规划方法可以实现快速、精细规划,适应未知、连续高维的环境态势,智能规划模型具有战术协同规划能力。 相似文献