近距空战训练中的智能虚拟对手决策与导引方法

针对近距空战训练中智能虚拟对手攻防博弈的自主决策与占位导引问题，提出了基于动态贝叶斯网络(DBN)和约束梯度法的智能虚拟对手决策和导引一体化方法。结合空间占位态势、火控攻击区和机动动作识别结果等信息，建立近距空战决策动态贝叶斯网络模型，实现根据战场动态环境变化的占位导引指标决策。针对在线识别的各类目标机动动作，建立轨迹预测模型，实现目标轨迹的实时预测。根据占位导引指标和目标预测轨迹，考虑飞行性能约束，采用约束梯度法计算智能虚拟对手的优化占位导引量。实现了近距空战智能虚拟对手空间占位决策与导引量计算的无缝结合。近距空战仿真实验结果表明:所提方法能够实现智能虚拟对手的合理化自主决策和占位导引，克服了传统方法实现机动动作方式固化的问题，具备较好的实时性和优化性。      

新一代战斗机机动作战决策与仿真

近距空战要求新一代战斗机具有较好的机动性能.根据基本的空战机动模式进行机动作战决策的建模,在综合飞行/火力/推进分布式计算机实时仿真系统中,运用大机动非线性鲁棒飞行控制律进行了典型的机动作战仿真.仿真结果表明,具有大机动性能的飞机在空战过程中显示出了很好的效益优势.      

非完备信息下的超视距空战双机协同战术识别

针对超视距（BVR）空战过程中,受探测装置性能限制和敌方干扰等原因,导致目标信息易缺失,从而难以实时准确地识别敌方协同空战战术的问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络（DBN）与参数学习的超视距空战双机协同战术识别方法。分析了超视距空战条件下的双机协同战术特征,根据长机和僚机的职能分工、当前态势及机动动作,构建了识别网络模型;为提高模型对双机协同战术的识别概率,采用期望最大参数学习方法优化网络参数;基于自回归模型对缺失目标信息进行修补,提出非完备信息下的双机协同战术识别推理算法。通过开展空战对抗仿真实验,验证了双机协同战术识别方法对于非完备信息下的超视距空战双机协同战术具有较高的识别概率和较好的实时性。     

基于改进共生生物搜索算法的空战机动决策

针对现代空战机动决策问题,提出了一种基于改进共生生物搜索（SOS）算法的空战机动决策方法。首先,分析了传统基本机动动作库存在的不足,对其进行了改进和扩充,设计了11种常用的基本机动动作;然后,综合考虑角度、距离、速度、高度和战机性能优势,构造了战机机动决策优势函数;最后,针对传统共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及局部最优上存在的缺陷,将轮盘赌选择方法、动态变异率和梯度思想引入到传统算法当中,对算法有效性和算法性能进行了仿真分析。仿真结果表明,改进的共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及跳出局部最优上更具优势,能够满足空战机动决策需求。      

一种定量空战决策方法

提出了一种定量空战决策方法,以空空导弹的攻击区与发射条件为基础,通过定义空战态势指标函数,定量描述空战态势.根据空战态势指标函数值和中远程空战以及近距空战的特点决定采取的机动策略,将空战机动策略与当前空战状态变量之间的关系建立起来,使得从空战决策的前因定量计算空战策略的后果成为可能.空战整个过程的分析、评估、决策、机动等环节都是定量进行.建立了战机、目标机、导弹和决策模块的数学模型,给定不同的初始条件,对空战过程进行了仿真,分别验证了中远程空战决策和近距空战决策的有效性.     

基于滚动时域的无人机空战决策专家系统

针对专家系统法在空战应用中存在适应性差的缺陷,提出了一种基于滚动时域控制(RHC)的机动决策算法对空战机动决策专家系统进行改进.首先,系统地分析了在专家系统空战机动决策中的最优控制问题,完成了机动决策最优控制模型系统状态方程的建立、控制约束的设计以及指标函数的建立.在此基础上,根据滚动时域法原理,将整个空战过程分解为若干有限时域,并在每个时域内将空战机动决策问题视为初始条件不断更新的专家系统机动决策最优控制模型的求解,反复进行直到空战结束.仿真结果表明,在专家系统法失效的情况下,通过求解专家系统空战机动决策滚动时域最优控制模型,无人机能够快速地进行有效的机动决策.      

基于结构随机跳变系统的反干扰信息处理方法

为了解决在复杂的干扰对抗环境中提高信息处理的准确性问题(例如,对具有多种干扰对抗手段的机动目标的跟踪问题),基于结构随机跳变系统理论提出了一种反干扰信息处理的新方法,该方法针对干扰环境的随机剧烈变化,适时地辨识干扰环境的当前状态,并作出相应的决策来优化和利用系统的资源(例如传感器的优化重组、信息融合算法的转换等),最大限度地降低干扰对信息处理精度的影响.以有效地提高信息优化处理的精确度.在本文中就该方法的性能与其它算法做了仿真比较,其仿真结果证实了该方法的有效性.      

三维重建的飞机机动动作库设计与可视化

机动动作库是飞机空战仿真的重要基础，可靠的、具有针对性的机动动作库能够提高空战仿真的真实性和应用价值。为了建立具有针对性的机动动作库，提出了一种通过三维逆向建模进行气动特性计算再建立飞机机动动作库的技术途径，对气动参数未知飞机的空战仿真问题提供了技术支撑。首先，对飞机的几何外形进行了三维重建，计算分析了其纵向气动特性；然后，将气动数据加入飞行仿真的限制环节，设计了针对该型飞机典型战术动作的机动动作库；最后，基于MATLAB函数进行了机动动作的可视化研究。研究结果表明:机动动作库体现了对于飞机类型的针对性和可靠性，可视化实现了飞行轨迹和飞机姿态的三维显示及参数游标，为空战决策、空战仿真模拟训练和提高作战效能奠定了基础。      

影响图对策在多机协同空战中的应用

为了解决不确定环境下空战机动决策问题,将影响图和对策论引入到多机协同空战中,提出了协同影响图对策模型.首先确定群机空战转化为多个小编队作战的原则,然后在协同的思想下把多对多空战模型转化为多个一对一空战模型,最后在不确定环境下,运用影响图对策理论解决一对一空战.针对影响图对策模型计算量大的问题,采用移动平均控制法进行求解.空战仿真结果表明该模型的有效性.      

基于MODPSO-GSA的协同空战武器目标分配

提出基于多目标决策理论的协同空战武器目标分配模型,并用进化多目标优化算法求解.空战是一个多阶段攻防过程,针对多数空战武器目标分配采用一次性完全分配、不考虑火力资源消耗等不足,构建多目标决策模型,在达到毁伤门限的前提下,同时对一次攻击后使敌编队的总期望剩余威胁最小和分配导弹消耗量最小两个目标函数寻优.提出用多目标离散粒子群-引力搜索算法(MODPSO-GSA)求解分配模型,该混合进化多目标优化算法结合二者优点,具有稳定的全局搜索能力并保证收敛到Pareto前沿.该算法可求得满足毁伤门限的不同耗弹量的分配方案最优解集以供指挥员决策参考.仿真算例验证了新模型及所提出MODPSO-GSA进化多目标优化求解算法的有效性.      

基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Volterra泛函级数模型中存在高阶核函数难以求解的问题,利用变异机制和自适应步长控制机制改进蝙蝠算法的寻优能力,进而构建了一种基于自适应蝙蝠算法（SABA）优化的Volterra泛函级数目标机动轨迹预测模型,并利用优化后不同阶数的Volterra泛函级数模型对目标未来机动轨迹进行预测。仿真实验中,通过与其他优化算法改进的Volterra泛函级数模型的预测精度对比,验证了所提预测模型的可行性,同时也说明了二阶Volterra泛函级数模型更加适用于目标机动轨迹预测。      

基于航路点布局的多目标网络结构优化方法

为了提高区域航路网络结构的科学性、减轻飞行流量增长对网络运行带来的压力,提出了基于航路点布局的多目标网络结构优化方法。首先,考虑区域航路网络的组成要素,设计了反映网络综合性能的优化目标和约束条件以形成优化模型。然后,建立基于节点移动、融合、分解的航路点布局策略,进而给出优化模型的求解步骤,并利用NSGA-Ⅲ算法完成模型求解。最后,对北京飞行情报区部分区域航路网络进行仿真分析,结果表明,使用NSGA-Ⅲ算法得出的区域航路网络具有良好的综合性能。最优网络在满足约束条件的同时,保证了运行费用和非直线系数基本不变,并使得飞行冲突系数减少了10.8%。可见,所提优化方法能有效提升区域航路网络的经济性、安全性和可行性,符合中国现行空域环境和管理体制。      

基于强化学习的航空兵认知行为模型

航空兵的认知行为模型为仿真航空兵的空战决策提供支持,通过强化学习积累战术决策经验.在虚拟战场环境中,作战态势通过多个属性进行描述,这使得强化学习过程将面临一个高维度的问题空间.传统的空间离散化方法处理高维空间时将对计算资源和存储资源产生极大需求,因此不可用.通过构造一个基于高斯径向基函数的拟合网络解决了这个问题,大大减少了对资源的需求以及强化学习周期,并最终产生了合理的机动策略.模型的有效性和自适应性通过一对一的空战仿真进行了验证,产生的交战轨迹与人类飞行员产生的交战轨迹类似.     

考虑制造约束的印刷电路板式换热器优化设计

针对印刷电路板式换热器(PCHE)的微流道结构参数设计制造一体化问题,开展了考虑制造约束条件的换热器性能优化的研究。通过流体仿真分析了流道宽度、深度和深宽比对温度分布、压力损失和换热系数的影响。使用多目标遗传算法(MOGA)建立了换热性能的多参数多目标性能优化仿真模型,根据性能优化获得的设计参数建立微流道结构辊压成形工艺仿真模型,得到制造约束条件,将制造约束反馈到性能优化仿真模型中,得到宽为0.29 mm、深为0.39 mm的矩形微流道优化设计参数,且通过辊对辊(R2R)的辊压工艺实验验证了该优化方法的可行性。考虑制造约束的换热器优化设计方法在性能优化设计阶段引入工艺限制条件,是实现换热器一体化设计制造的有效手段。      

无人机自主引导跟踪与避障的近端策略优化

针对无人机地面动态目标跟踪问题，建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障2个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上，提出了一种改进的近端策略优化（PPO）算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在上下文关联，所提算法采用长短期记忆（LSTM）网络，通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值，更新网络参数，并进行自适应优化迭代。通过基于ROS系统的仿真测试平台进行试验，结果表明：所提算法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动，与传统的PPO算法相比，LSTM的引入缩短了模型训练时间，跟踪与避障的效率明显提高，进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。