有人-无人机协同空战机动决策研究

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。     

基于ATHEANA-STPA混合方法的航空人为因素分析

传统人为因素失误分析技术（ATHEANA）由于缺乏系统化的分析方法,对不安全控制行为（UA）和迫使失误情景（EFC）的识别不充分,因此提出人为因素失误分析技术—系统理论过程分析（ATHEANA-STPA）混合方法对航空人为因素展开分析。基于人为因素失误预测技术（THERP）方法构建系统控制模型,识别UA和与其关联的致因因素;根据各类致因因素的关联性构建EFC,基于THERP 提供的基础人为误差数据对UA的触发概率进行评估;基于瓦解EFC 的思想制定风险管控措施,通过一起航空安全事故的分析应用验证ATHEANA-STPA 混合方法的有效性。结果表明：本文提出的ATHEANA-STPA 混合方法所形成的结论能够对风险管控起到更为具体的指导作用。