多机空战决策信息融合的研究

以整体系统的观点研究多机协同空战中的决策信息融合问题,避免了将多机空战认为是单机空战的简单数量上的相加所带来的不足.应用协商对策理论,结合空战的实际情况,建立了合理的数学模型,并通过仿真验证了该思路下研究多机协同空战的有效性.      

基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估

空战目标威胁评估是协同多目标攻击中的关键问题.针对传统空战目标威胁评估方法在确定权重系数方面的不足,提出了一种新的基于回归型支持向量机的评估方法.在分析了现有的空战目标威胁评估方法中距离威胁模型存在缺陷的基础上,提出了改进的距离威胁模型.建立了基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估模型,利用该模型对想定的空战目标进行了威胁评估.仿真结果表明,该方法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成空战目标威胁评估.     

超视距多机协同空战目标分配算法

针对未来超视距条件下多机协同空战中的威胁估计与多目标分配,结合超视距空战特点,在综合考虑参战双方飞机性能、几何态势的基础上,提出了一种以参战双方飞机空战效能优势与当前态势优势的加权和为最终结果的超视距空战威胁估计的非参量法模型;在威胁估计的基础上,探讨了一种以空战优势函数为依据,多机之间相互配合、相互支援、协同作战过程的多目标分配算法,并进行了仿真.仿真结果证实了算法的有效性.      

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.     

空战中协同干扰、探测、攻击任务分配

针对空战中协同干扰任务分配问题,根据己方飞机的干扰功率、干扰工作频段、干扰样式,敌方飞机雷达的工作功率、工作频段、抗干扰样式,建立了干扰功率优势、干扰频率优势、干扰样式优势;再考虑己方飞机的干扰作战能力以及敌我双方的空战能力指数建立了总的干扰优势,建立了协同干扰任务分配模型.根据干扰后敌方飞机的距离性能以及敌我双方的空战态势,对己方飞机对敌方飞机的探测能力、攻击能力进行了研究,建立了多机协同探测加攻击任务分配模型.采用遗传算法对建立的任务模型问题进行优化求解.仿真结果表明,这些模型能够有效地完成协同干扰、探测加攻击任务分配.      

基于Memetic算法的超视距协同空战火力分配

针对超视距多机协同空战中,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,采用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杀伤概率相对较大的火力单元,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,提出采用以离散粒子群算法为全局搜索策略,以贪婪算法为局部搜索策略的Memetics算法求解协同空战火力分配问题,有效地提高了算法收敛速度、精度.仿真算例验证了模型的优点及Memetic算法的有效性.     

超视距空战中多机协同制导方法

对空空导弹制导权交接的任务分配问题,根据己方飞机与制导权需交接的导弹的态势建立了对导弹的态势优势模型;根据己方飞机对该导弹攻击目标的态势建立了对目标的探测能力模型;根据敌方飞机对己方飞机的态势建立了己方飞机受到的威胁度模型;根据敌我双方飞机的空战能力建立了空战效能优势模型.在这4种模型的基础上建立了己方飞机对导弹的总的制导优势模型.在总的制导优势的基础上建立了协同制导任务分配模型,并采用遗传算法对协同制导任务分配问题进行优化求解.仿真结果表明,该方法能够实时地计算制导优势和进行任务分配,有效地完成多机协同制导.     

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.      

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。     

空对空导弹对战斗机空战效能影响的仿真

定量分析了空对空导弹的装机数量、主要作战使用性能和机动能力对战斗机空战效能的影响,研究了作战过程中空对空导弹的有效使用方式,以提高战斗机的生存能力和空战效能.空对空导弹的动力学模型采用三自由度质点方程,典型运动轨迹分为分离、拉开、接敌3个阶段.同时给出了每个阶段对导弹轨迹的不同要求,在仿真中也考虑了导弹的雷达散射截面(RCS).采用一对一空战对抗形式,对幻影2000飞机与F16飞机在高空中距、携带不同数量的空对空导弹、以及在不同的时机使用等情况下,进行了空战仿真,结果表明载机速度、分离角度以及空对空导弹使用速度对战斗机的空战效能有很大影响.     

基于多智能体联盟的多机协同空战任务分配

基于多智能体联盟形成理论,分析了网络化条件下多平台多目标攻击任务分配问题。将协同任务分配的过程视为复杂联盟的生成过程,首先将对目标总体的打击任务分解为一系列子任务,各子任务再进一步分解为单个平台能够完成的任务单元;再根据联盟特征函数的定义分别建立联盟报酬、能力成本、通信开销模型,以联盟特征函数作为空战任务分配目标函数;最后引入离散粒子群优化算法进行联盟生成,采用二进制矩阵编码形式,设计粒子可行性检查策略。仿真实验验证了本方法在协同制导条件下空战任务分配的合理性与有效性。     

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。      

双拦截弹拦截单目标边界型微分对策制导律研究

针对战术弹道导弹、高超声速巡航导弹和无人飞行器等新型具有高机动性能的防空目标,为提高成功拦截的概率,采用多枚拦截弹进行拦截。应用微分对策理论,将双拦截弹拦截单目标的末段制导问题建模为“二对一追踪-逃逸”对策模型。考虑最大加速度约束,研究了两枚拦截弹的拦截空间分解和对策空间分布,并通过仿真研究了制导律性能。结果表明：采用两枚拦截弹拦截时,脱靶量对目标机动方向的转变时间具有很好的鲁棒性。     

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。      

有界双重控制导弹微分对策制导律

针对有界控制导弹采用鸭舵或尾舵单一控制形式存在的劣势,基于双边优化微分对策理论,推导了一种有界双重控制导弹微分对策制导律。该制导律不仅将鸭舵与尾舵两组舵面的控制有效融合在一起,而且实现了有界控制命令最优的分配设计。分析了该微分对策制导律的对策空间,并从弹目机动性能比和控制系统时间常数比之间的关系,给出了鞍点解的存在条件。考虑非完全信息情形,完成了目标加速度滤波器和拦截性能衡量指标的设计。采用Monte Carlo法进行了制导性能的仿真验证,结果表明:所设计的有界双重控制导弹制导律与采用单一的鸭舵控制或尾舵控制的导弹相比不仅机动性要求较低,且具有较高的命中概率。      

基于RGPO的编队ECAVs协同航迹欺骗

基于动力学模型分析了多机协同控制下的航迹欺骗技术,利用配备有电子欺骗技术的电子战飞行器(ECAVs, Electronic Combat Air Vehicles),对敌方的防空系统中的雷达网实施电子攻击行动来达到欺骗干扰效果.对搭载距离拖引干扰(RGPO, Range Gate Pull-Off)技术的ECAVs在防空雷达网中的作战运用及协同策略进行了研究,空间模型包括单架ECAV对单部雷达以及多架ECAV对雷达组网两种情形.基于ECAV、雷达和虚假航迹点三者共线关系,削减搜索空间,解决动力约束下ECAVs轨迹规划约束最优化难题,算法高效快捷,可实时完成ECAVs轨迹规划.      

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.