自动化飞行训练评估中的战机机动动作识别

针对战机飞行员自动化飞行训练评估对于机动动作的在线识别需求，提出了一种改进的基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法。首先，分析了仪表、简单特技和复杂特技飞行科目的机动动作特征。然后，根据战机飞行过程中机动动作与特征参数的因果关系，建立了机动动作识别动态贝叶斯网络模型，克服了传统方法需要滚转角信息，在实际飞行训练中难以通过雷达探测实时获取的缺点。同时，通过设计模型在线调用机制，有效降低了计算复杂度。实验结果表明，所提方法对于战机机动动作识别率高、实时性好，能够满足在线应用需求。      

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。     

未来智能空战发展综述

随着装备战斗力生成模式逐渐向机械化、信息化、智能化"三化融合"发展演变,未来航空主战装备的定位、形态及运用将可能发生根本性变革。为应对新时期空战任务所面临的环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等一系列挑战,交叉融合人工智能理论与空战对抗技术,研发智能空战系统,将有望在下一代无人制空装备谱系中构建不对称"智能代差",成为制胜未来空天战场的核心关键。本文完整梳理了智能空战研究的发展脉络,总结了以专家机动逻辑、自动规则生成、规则演进、机器学习等方法为代表的智能空战基础理论。从体系、应用及技术视角全面剖析了智能空战的发展趋势,以智能空战的不确定性、安全性、解释性、迁移性、协同性为切入点阐述了智能空战应用落地的若干问题,以期为未来智能空战技术研究勾勒出一条新的探索路径,为人工智能理论与航空科学技术的跨领域交叉融合提供新的发展思路。     

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。