空战多目标分配的指派模型

针对多机协同空战中的多目标分配问题,提出了一种以空战几何态势矩阵为基础,以我方总体几何优势最大为原则,兼顾载机多目标攻击能力的目标分配算法。给出了总体几何态势训算公式及计算流程,将目标分配转化成指派问题后通过lingo 8．0软件编程进行分析研究。仿真算例表明了模型的有效性。     

基于SA-DPSO混合优化算法的协同空战火力分配

针对超视距(BVR)多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,提出了一种新的火力分配数学模型。该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标相对贡献较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源。在此基础上,提出采用模拟退火(SA)-离散粒子群(DPSO)混合优化算法求解协同空战火力分配,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力,避免陷入局部极小。仿真算例验证了新模型的优点以及SA-DPSO混合优化算法的有效性。     

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。     

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。     

基于博弈论的自由空战指挥引导对策问题研究

博弈论是解决空战对抗问题的有效方法之一,针对目前自由空战筹划困难、指挥引导对策单一的现状,在现有空战博弈问题研究的基础上,扩展了机动动作库和控制参数,加入了雷达开机时机这一关键决策,分别从静态博弈和动态博弈角度出发,提出了构建自由空战指挥引导对策模型的思路,为下一步指挥引导对策模型的研究奠定了基础.     

基于改进多步裁定法的超视距空战体系效能研究

在对传统多步裁定法进行研究借鉴的基础上,对其提出了补充完善方法.将飞机性能参数直接引入到计算模型中,提出了依据统计学原理进行飞机、导弹数量分配以解决多机种、多弹种空战体系仿真问题的方法,增加了对电子战、空中优势情况进行的考虑,补充了对导弹消耗情况的详细统计方法,使整套算法具有更高的可信度.通过算例,证明了该算法能够有效地从宏观层面对超视距空战体系进行效能分析.     

基于Dodgson集结算法的多机协同空战机动决策方法

针对多机编队协同作战空战问题,研究了协同机动决策改进方法。基于Dodgson集结函数,设计了新的协同决策中的机群偏好集结环节,提出了一种基于Dodgson集结算法的多机自主协同空战机动决策方法。典型多机协同空战算例表明,该决策算法能在敌机不机动、初始态势占劣等多种条件下,产生合理有效的机动决策。     

基于启发式蚁群算法的协同多目标攻击空战决策研究

协同多目标攻击空战决策是现代战机在超视距条件下进行协同空战的关键技术之一。它是寻求一个优化分配方案,将目标分配给各友机,力求使攻击效果最优。本文在对协同多目标攻击战术进行深入分析的基础上,提出了一种用于空战决策的启发式蚁群算法,该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验表明所提出的启发式蚁群算法对最优解的搜索效率明显优于基本蚁群算法,是一种求解协同多目标攻击空战决策问题的有效算法。     

基于Elman神经网络的战斗机空战轨迹预测

轨迹预测是空战态势感知中的关键问题。针对传统轨迹预测方法模型简化程度大、预测精度偏低的问题,提出了基于Elman神经网络的战斗机空战轨迹预测方法。首先,以一对一空战为背景,建立了基于Elman神经网络的目标机空战轨迹预测模型;其次,在利用空战训练测量仪(ACMI)中记录的空战数据基础上,选取了一对一空战轨迹,并构建了训练样本和测试样本;然后,通过仿真分析了不同算法进行轨迹预测的精度。结果表明,与传统粒子滤波算法相比,Elman网络模型预测误差更小、预测效果更好,可以更加准确地进行目标机空战轨迹的预测。     

基于近端策略优化的空战决策算法研究

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。     

多架无人作战飞机攻击行为的协调

建立了基于Agent的无人作战飞机指挥控制系统的形式化语义模型，提出了无人作战飞机编队的联合作战目标、联合作战意图和协同攻击效能的定义，以及结合联合作战意图、协同作战效能的多架无人作战飞机编队攻击行为的协调方法。仿真结果表明，结合联合作战意图和协同攻击效能的攻击行为可有效地提高编队的作战效能。     

Mission decision-making method of multi-aircraft cooperatively attacking multi-target based on game theoretic framework

Coordinated mission decision-making is one of the core steps to effectively exploit the capabilities of cooperative attack of multiple aircrafts. However, the situational assessment is an essential base to realize the mission decision-making. Therefore, in this paper, we develop a mission decision-making method of multi-aircraft cooperatively attacking multi-target based on situational assessment. We have studied the situational assessment mathematical model based on the Dempster-Shafer (D-S) evidence theory and the mission decision-making mathematical model based on the game theory. The proposed mission decision-making method of antagonized airfight is validated by some simulation examples of a swarm of unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) that carry out the mission of the suppressing of enemy air defenses (SEAD).     

基于模糊贝叶斯网的空战传感器资源管理方法

空战中目标状态信息的不确定性、目标与我机相对态势是影响机载传感器资源分配问题的重要影响因素.针对此问题,提出一种基于模糊贝叶斯网(FBN)的空战传感器资源管理方法,以空战传感器资源管理中涉及的影响因素因果关系作为建网依据,将目标信息增量、目标威胁、飞行员指令作为证据变量驱动网络进行概率推理,从而获取空战传感器资源的分配结果.仿真结果表明,与传统方法相比,方法的自适应变间隔采样策略能够根据目标威胁及飞行员指令影响,管理空战态势不同阶段的传感器资源以满足空战作战任务需求.     

一种瞬时圆周加速度制导律设计

为了保证导弹攻击目标的精确性,根据平面弹道的几何特性,设计了一种输出指令为过载的瞬时圆周制导律.描述了瞬时圆周加速度制导律原理,详细推导了制导方程.利用导弹质心和目标质心的位置及速度信息,得出导弹攻击目标的过载制导指令,并进行了弹道仿真.仿真结果表明,所设计的瞬时圆周加速度制导律不仅能够保证导弹准确命中目标,而且弹道平...     

一种非线性末制导系统模型的精确线性化

针对未来高机动目标的拦截 ,运用非线性系统几何理论中的精确线性化方法 ,设计了一种空空导弹非线性末制导系统加速度指令。假设目标做逃逸机动 ,弹体 -自动驾驶仪响应用一个二阶环节描述 ,建立了导弹目标三维相对运动方程。根据终端约束直接选取系统输出阵 ,经动态反馈线性化 ,将非线性系统模型转化为线性方程 ,求得了目标任意机动时的非线性末制导系统的加速度指令。以纵向平面为例进行了仿真计算 ,结果表明该方法是行之有效的 ,得到的解可以用来改进导弹大离轴发射角时的进攻能力。     

BVR空战仿真中具有分层学习能力的CGF实体行为仿真框架设计

针对超视距协同空战仿真是一个复杂系统的仿真特点,通过对预警机指挥引导下的多机协同空战过程的分析,建立了超视距多机协同空战行为功能框架,总结出多机协同空战过程中的影响因素。在分析了现有各种CGF系统体系结构及行为仿真框架基础上,结合超视距空战过程中各作战阶段的特点,建立了具有分层学习能力的编队协同空战自主兵力系统FCAF(Formation and Cooperative Air Combat Autonomous Force System,编队协同空战自主兵力系统)行为仿真框架,并给出了该行为仿真框架组成模块的形式化描述。仿真系统应用表明,在该框架中作战行为可以分解为一系列具有经验学习功能的行为基,并且各行为基可以重新组合,全面诠释了协同作战行为仿真的作战过程。     

战斗机战术引导的广义编队控制研究

提出了用于空战战术引导的广义编队控制的概念和模型。分析了空战战术的特点,设计了战术引导控制系统的结构,该控制系统主要分为战术轨迹优化和广义编队控制。采用非线性规划来构建空战战术轨迹优化的通用算法,将执行同一战术任务的所有战斗机都纳入到一个广义的编队系统中,应用反馈控制设计分布式广义编队控制模型。最后,以双机水平散开战术为例来进行仿真验证,结果表明广义编队控制在使战斗机沿预定轨迹机动的基础上,保证了在战术引导过程中我方具有较大的战术优势。     

Improving seeking precision by utilizing ghost imaging in a semi-active quadrant detection seeker

Conventional semi-active laser guidance takes advantage of the laser designator to illuminate the stable and uniform laser spot on target precisely. The seeker collects the reflected light by a quadrant detector and outputs the relative position information to guide the missile to the illuminating laser spot. However, the designation and guidance accuracy could be jeopardized by the randomly drifting of laser spot caused by the instability of designation platform and air turbulence. In this work, ghost imaging technique is adapted to a quadrant detector semi-active seeker by utilizing structured illumination on the target. With a series of structured illumination masks, the signals from the quadrant detector are multiplexed to perform calculation of the target relative position as well as image reconstruction of the illuminated area simultaneously. Automatic target recognition methods could be further applied to the reconstructed image to calculate the designating error and correct the guidance. The results of simulation and experiment demonstrate that the proposed method could improve the guidance accuracy in many circumstances which would lead to attacking deviation if conventional semi-active laser guidance is used.