基于多目标决策的 对岸火力支援火力分配模型

在建立对岸火力支援作战中火力分配思维机制的基础上,根据最优火力分配的基本要素,构建了基于多目标决策分析的火力分配模型。通过改进后遗传算法对模型进行仿真求解,结果验证了多目标决策分析方法在对岸火力分配问题中的适用性,运用改进后的遗传算法对火力分配模型求解具有明显的优势。     

考虑目标安全性的最优协同拦截制导律研究

针对目标和其发射的拦截弹对来袭攻击弹进行协同拦截问题,设计了一种最优协同拦截制导律。建立描述目标、攻击弹和拦截弹三者相对运动关系的模型,引入零控脱靶量对模型进行降阶处理。考虑拦截弹对攻击弹的拦截精度、拦截末端时目标的安全性以及目标、拦截弹的控制能量问题,基于攻击弹-拦截弹零控脱靶量、攻击弹-拦截弹终端横向相对运动速度零控脱靶量、目标-攻击弹零控脱靶量以及目标和拦截弹的加速度,建立了性能指标函数,同时考虑目标和拦截弹加速度的有限性,基于极小值原理设计了最优协同拦截制导律。仿真结果表明,相比目标和拦截弹独立飞行的情况,采用协同拦截制导律,在考虑了目标安全性的前提下,机动性较弱的拦截弹能够以较平直的弹道成功拦截攻击弹。     

F-22A战机开始精确攻击炸弹综合试验

美国空军411飞行试验中队已在加州爱德华兹空军基地开始了F-22A“猛禽”战斗机同GBU-39／B小直径炸弹的综合试验。该武器是一种低成本、防区外的下一代精确攻击武器，能自主飞行。F-22战机的隐身和高速性能同小直径炸弹的自主、防区外能力相结合，能使飞行员距离目标60nmile以外投放小直径炸弹。该小直径炸弹约110kg重，通过惯性导航系统／全球定位系统制导。它被发射后，可从飞机获得目标信息并采用弹载计算机飞行。这种小直径炸弹和它的4弹挂架能使F-22在一次出击中摧毁4倍的目标，而且可减少目标周围的附带损失，并能用于其他武器不能使用的地方。[第一段]     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强，单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击，需采用多种探测器作为传感器，提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型，利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题，避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合，传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法，但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程，且计算量小。在此基础上，提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后，对算法进行了仿真分析，并进一步验证了提出算法的有效性。     

Q-learning强化学习协同拦截制导律CSCD

为实现多枚导弹协同拦截机动目标,提升拦截效能,提出了一种Q-learning强化学习协同拦截制导律。首先,基于逃逸域覆盖理论,建立了非线性多弹协同拦截模型。其次,以视线角速率为状态,依据脱靶量构造奖励函数,通过离线训练生成强化学习智能体,并结合传统比例制导控制方法,构建基于强化学习的变导引系数制导律,实时生成实现协同拦截的制导指令。最终,通过数值仿真验证了所提算法的有效性和优越性。     

舰艇编队防空火力分配问题的改进遗传算法

在建立舰艇编队防空火力分配模型的基础上,设计了求解该问题的改进遗传算法。实验结果表明,该算法可以有效求得舰艇编队防空火力分配问题的最优解或近似最优解,是求解舰艇编队防空火力分配问题的一个较好的方案。     

复合打击下具有多次拦截时机的火力分配问题

针对传统火力分配模型容易造成资源浪费的问题,将火力单元以组为单位,以最大化杀伤概率为目标,构建一种具有多次拦截时机的动态火力分配模型;考虑到组内火力单元复合打击的情况,使用Kuhn-Munkres算法,优先将目标分配给复合打击效果大的目标;在此基础之上,设计了一种基于遗传算法（GA）的Anytime算法,引入了元级控制,提出一种任意时刻算法停机时刻的判定方法;仿真实验验证了模型优越性以及算法的合理性,对火力分配任意时刻算法使用元级控制可以有效提高解的效用。     

防空导弹任务规划与协同控制技术研究

针对防空导弹拦截群目标的任务需求，提出了多弹协同作战框架。考虑到实际拦截过程中弹目相对速度和角度较大的问题，建立了导弹拦截目标的能力预测模型，以确保分配结果处于导弹攻击能力范围内，并采用了改进的粒子群优化算法进行任务分配。然后为了兼顾协同制导和命中精度的要求，基于弹道成型和偏置比例导引的思想，结合一致性理论，设计了多弹时间/角度协同制导律。最后通过4枚导弹拦截3个目标的典型场景仿真，证明了方案的有效性。     

基于目标距离的末制导雷达最优搜索图模型

深入研究了反舰导弹末制导雷达目标捕捉模型,以末制导雷达第一方位搜索周期捕捉概率和全程搜索捕捉概率为约束条件,建立了以末制导雷达第一方位搜索周期扫描面积为目标函数的末制导雷达最优搜索图求取模型,解决了基于目标距离的末制导雷达最优搜索图参数求取问题,并利用多项式拟合,得到了最优搜索图参数工程实现方法,该方法易编程、计算量小、占用内存少,是一种简单、实用的中远程反舰导弹末制导雷达最优搜索图参数实现方法。     

空舰导弹最优火力分配模型及算法

运用运筹学理论,以射击效率指标为目标函数,建立了空舰导弹的最优火力分配模型并探讨了模型的求解.     

过载约束下的大机动目标协同拦截

研究了非线性拦截几何下具有过载约束的多枚弱机动能力的导弹拦截强机动能力的目标的协同拦截问题。首先，在建立导弹的可达域、导弹的可行域以及目标的逃逸域这3个概念的基础上提出了非线性拦截几何下的基于逃逸域覆盖的协同拦截策略，并提出了基于标准弹道的设计方法。然后，给出了协同拦截制导律的形式，研究了导弹的末制导初始阵位、制导律参数以及导弹对目标机动的覆盖区域这三者间的关系，并设计了数值求解算法来实现对多弹的覆盖区域的分配、协同制导律的设计以及多弹初始拦截阵位的配置。最后，对理论结果进行仿真。结果显示，多枚机动性较小的导弹，通过初始拦截阵位的合理配置和协同拦截制导律的合理设计，可以实现对机动性能较强的目标的协同拦截。     

考虑落角约束的制导炸弹有限时间控制制导律

为了提高制导炸弹对目标的毁伤能力,更加有效地约束终端落角,利用终端滑模变结构控制理论和有限时间收敛性理论,在选取自适应趋近律和建立弹目相对运动模型的基础上,提出了一种考虑落角约束的制导炸弹有限时间控制制导律。然后,利用Lyapunov理论证明了所选取的滑模面和趋近律是有限时间收敛的。通过仿真实验验证了所提算法的有效性。仿真结果表明:与比例制导律相比,所提制导律既能使制导炸弹在有限时间内收敛到所期望的入射约束角附近,又能使炸弹的视线角及其角速度收敛的更快,具有一定的工程应用价值。     

美国竞争团队公布SDB-Ⅱ竞标方案细节

美国“小直径炸弹”（SDB）的竞争一波三折，随着美国空军重启的第二阶段“小直径炸弹”（SDB-Ⅱ）项目最后竞标的临近，参与竞标的两个团队近日都公布了各自竞标方案的一些技术细节，波音公司／洛克希德·马丁公司的方案是以波音公司SDB-Ⅰ为基础研制的，弹体采用在飞行中能自动打开控制舵和剪刀形弹翼的布局，制导装置是由洛克希德·马丁公司为原“联合通用导弹”（JCM）项目研制的三模导引头，     

制导炸弹发射区研究

基于小型制导炸弹(炸弹+制导)气动特性、动力学方程、制导律、目标运动模型及发射区计算等飞行数值仿真模型与算法,在炸弹发射状态一定的情况下,通过不同的炸弹轨迹倾角、偏航角和目标运动的组合,仿真计算了大量的发射区.利用仿真软件C++与Matlab,能够较为直观地比较目标在运动状态不同情况下制导炸弹的发射区和6-DOF飞行轨迹.所得结论可为制导炸弹精确打击目标提供依据,提高了制导炸弹的作战性能.     

大气层内模型预测静态规划拦截中制导

在临近空间机动目标拦截中,拦截器的初始动力段对中制导段乃至末端拦截性能具有重要影响。在模型预测静态规划（MPSP）理论基础上提出了一种初、中制导联合规划制导方法,旨在解决多阶段、快速、最优拦截轨迹规划和制导问题。首先,提出了一种改进的模型预测静态规划方法,该方法不仅可以满足终端约束,还可以生成最优初始状态,并在性能指标中考虑状态变量相关函数。其次,基于等效阻力模型建立了包含动力段与非动力段的两段规划模型,通过采用分段离散以及构建关机点变分关系的方法,避免了内点约束的引入,使MPSP算法可直接求解该两段规划问题。最后,结合提出的MPSP算法以及两段规划模型,实现了终端速度最优的拦截轨迹规划,结合目标预测方法,实现了对机动目标的预测拦截。仿真结果表明,本文方法可提高制导精度和终端速度,且能更好满足对机动目标的拦截需求。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题，给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律；通过最优推力分配和目标偏差两个策略，对各局部最优控制律进行动态加权组合，从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上，针对燃料最省转移轨道，定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比，该制导算法是一种闭环制导算法，能够实现飞行器的自主制导，并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例，采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题，并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

拦截机动目标的信赖域策略优化制导算法

针对临近空间高超声速飞行器的高速性、机动性等特性，为提高制导算法针对不同初始状态、不同机动性目标的准确性、鲁棒性及智能性，提出一种基于信赖域策略优化（TRPO）算法的深度强化学习制导算法。基于TRPO算法的制导算法由2个策略（动作）网络、1个评价网络共同组成，将临近空间目标与拦截弹相对运动系统状态以端对端的方式直接映射为制导指令。在算法训练过程中合理选取连续动作空间、状态空间、并通过权衡能量消耗、相对距离等因素构建奖励函数加快其收敛速度，最终依据训练的智能体模型针对不同任务场景进行拦截测试。仿真结果表明：与传统比例导引律（PN）及改进比例导引律（IPN）相比，本文算法针对学习场景及未知场景均具有更小的脱靶量、更稳定的拦截效果、鲁棒性，并能够在多种配置计算机上广泛应用。     

基于NSGA II算法分布度改进的ATREX发动机性能优化方法研究

为使飞行轨迹上膨胀式空气涡轮冲压发动机(Air Turbo Ramjet Expander, ATREX)推力满足飞行器要求，同时比冲为对应推力下的最优值，基于改进分布度的NSGA II算法建立了以推力、比冲为优化目标的ATREX多目标优化模型。本文首先提出了基于个体优化目标间直线距离的筛选函数，改善了NSGA II算法优化结果的分布度；然后基于改进的NSGA II算法建立了ATREX性能多目标优化模型，获得了地面状态发动机推力、比冲最优解。在优化结果分布度接近前提下，与基于原NSGA II算法建立的ATREX性能多目标优化模型对比，基于改进NSGA II算法建立的优化模型所需初始种群个数及迭代时间均下降30%左右。     

复合式旋翼飞行器多目标控制分配策略

针对复合式旋翼飞行器操纵冗余多模式切换控制问题，提出一种基于赋权多目标混合优化的控制分配策略。该策略根据复合式旋翼飞行器过渡模式舵面操纵特性，建立飞行器带约束过渡过程控制分配模型；设计混合多目标优化性能指标评价函数，有效处理操纵量控制受限、交叉强耦合及非线性特性，并减少舵面耗能；采用改进的粒子群优化算法动态更新操纵量及控制通道的权系数矩阵，提高控制面操纵效率，加快优化搜索速度，快速求解过渡过程多目标控制分配变量。该策略实现复合式旋翼飞行器模式切换过渡过程实时有效地操纵量控制分配，保证飞行器快速准确跟踪控制指令的能力。同时，通过多目标控制分配策略，飞行控制系统不需要增加额外的模式切换控制器，降低系统设计难度，提高安全性。     

基于蒙特卡洛-自适应差分进化算法的飞机容差分配多目标优化方法

针对飞机复杂组件装配过程中，由于装配偏差的非线性叠加导致通用容差分配模型优化方法存在精度误差和效率低下的问题，提出一种容差分配模型多目标优化方法。首先，分别面向制造成本、装配性能、质量损失构建基于替代工艺的容差分配模型，并采用最优化理论建立多目标优化模型。然后，提出基于蒙特卡洛-自适应差分进化算法的多目标优化策略，其中基于装配偏差传递的图树模型提取偏差的非线性关系模型，结合提取的非线性关系模型采用蒙特卡洛方法对初始样本进行前处理，以提高初始种群的多样性；自适应差分进化算法中的突变阶段采用Lévy flight概率分布进行改进提高全局搜索效率和鲁棒性。通过飞机登机门组件验证容差分配方法，结果表明所提方法能够更加精确、高效的优化容差分配。相比于初始容差分配，优化容差分配结果使得制造成本降低了21.78%,质量损失降低了11.12%,装配性能提高了12.28%。