一种无人机集群对抗多耦合任务智能决策方法

针对复杂场景下无人机集群对抗中协同目标分配和突防轨迹规划等多耦合任务的决策问题，提出了一种集群对抗多耦合任务智能决策方法。首先，针对无人机集群对抗中耦合任务多和决策空间大难题，结合集中式和分层式架构的优点，设计了面向多耦合任务的混合式深度强化学习架构，可提升多耦合任务间的协同性和集群对抗效能；其次，针对轨迹规划序贯决策的稀疏奖励难题，设计了基于轨迹构造的一步式动作空间设计方法，可加快策略网络收敛速度；再次，针对强对抗条件下的场景不确定难题，基于无人机集群红蓝对抗仿真平台，设计了基于多随机场景的红蓝博弈训练方法，可增强策略网络的泛化性；最后，通过与传统方法、集中式架构方法和分层式架构方法进行对比，验证了此方法的有效性和先进性。     

导弹自主编队综合作战效能评估方法

针对导弹自主编队协同制导与控制技术的综合作战效能评估问题,引入了协同制导与控制能力等级(CGCL)的概念,并结合层次分析法(AHP)和ADC效能评估模型建立了导弹自主编队综合作战效能的分析模型,分析了导弹自主编队典型作战想定下导弹编队成员的协同突防概率、交班成功率、命中概率和毁伤概率,分析过程充分考虑了导弹自主编队作战的能力和特点,并在搭建的导弹自主编队攻防对抗综合仿真验证系统上分析和验证了其有效性,为定量地分析导弹自主编队的综合作战效能提供了快速可靠的计算方法。