不确定环境下的无人机攻击策略研究

给出了一种在不确定环境下的无人机攻击决策分析方法。首先分析机载雷达的作战性能,得到正确判别敌方目标和错误判别敌方目标二者之间的关系;然后建立了一种基于Lanchester方程的诱饵弹干扰下的无人机攻击决策模型,进而表示出目标识别准确度对作战进程的影响;随后通过对Lanchester方程积分,得到了真目标损耗和假目标损耗二者之间的函数关系,从而完成对Lanchester方程的化简;最后采用差分进化算法来进行无人机的攻击决策优化,并且通过作战仿真验证了该方法的有效性。     

基于规范交战方式和Lanchester方程的对地攻击兵力需求分析

针对航空兵对地攻击的兵力需求,研究了一类对抗性质的动态兵力需求问题。首先,分析了航空兵对地攻击的过程和特点,并引入规范交战方式(normal engagenent mode,NEM)的概念;其次,在NEM的假设下,由无对抗理想情况下突击特定目标所需兵力和Lanchester方程出发,分阶段反推得出对抗情况下的初始兵力需求;最后,用一组数据进行仿真分析,结果表明,对于航空兵对地攻击的兵力需求问题,采用NEM和Lanchester方程可较好的解决该问题。     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在敌方防御区域内执行攻击任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出了适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明，该方法是一种有效的航路规划方法。     

防空火力压制任务中反辐射无人机的作战效能研究

对防空火力压制(SEAD)任务中反辐射无人机的作战效能进行了研究。建立了SEAD效能的评估模型,根据模型中各指标的求解方法,给出了多反辐射无人机SEAD效能评估的仿真方法步骤,并通过算例对仿真方法进行了验证。结果表明,当敌方采取欺骗手段时,反辐射无人机的作战效能会减低很多,这与实际情况相符。该方法已在反辐射无人机SEAD效能的仿真研究中得到应用。     

基于案例学习的Lanchester方程在海战中的应用

分析了传统的Lanchester方程在分析作战动态过程中,求取兵力损耗率系数时有一定的局限性。介绍了以Lanchester平方律的作战过程为研究对象,通过作战序列引理的介绍,建立了基于案例学习的Lanchester方程定理,提出的一种新的兵力损耗率系数的求解理论与方法,实例证明该算法是有效的。     

燃料电池无人机能源管理与飞行状态耦合

开展了燃料电池/锂电池（简称燃锂）混合动力无人机的能源管理与飞行状态耦合研究。综合顶层飞行任务规划与底层能源系统管理,以动力系统模型为耦合点联立能源系统与无人机运动方程,建立能源状态与运动状态耦合模型。针对燃锂混合最紧密的爬升过程,以迎角、转速和燃料电池的放电功率作为控制变量,建立了燃料消耗最小的能源管理与航迹规划耦合最优控制问题,研究不同爬升高度对最优控制过程的影响,并与模糊控制能源管理策略进行对比分析。针对大功率短时爬升和小功率长时巡航的典型任务特点,建立了燃锂最优混合问题。研究了最优的锂电池容量和燃料电池功率水平的混合量,以及爬升和巡航两阶段最优功率分配和飞行状态,分析了不同巡航目标高度对最优混合量和飞行状态的影响。结果表明：采用能源与航迹耦合的最优控制策略在给出最优功率流分配的同时,能够很好地兼顾飞行状态控制;对燃锂混合和飞行状态的综合优化可以有效地处理爬升和巡航阶段的能源需求矛盾,在给出最优燃锂混合量和飞行状态的同时,降低整个任务过程的燃料消耗。     

基于效能评估的航空作战进程预测

研究了航空对抗作战中空战双方的兵力变化问题。从飞机作战效能评估的角度出发,给出了在数据链支持下的作战飞机空战能力指数计算方法,并将其转化为平均战斗力水平,从数学原理上证明了二者具有等价性和一致性。建立了能够表征数据链效应的改进Lanchester方程航空作战模型,在考虑有增援的情形下对模型进行扩展。仿真分析了等效实力比和不同增援时刻对空战进程的影响,结果表明数据链具有提高作战效能和改变战局的作用。给出了有效增援时间范围,并指出了在增援作战时存在增援介入时间的"局部最优增援时刻点",为空战决策提供了参考依据。     

基于误差反馈补偿的攻击无人机角度和时间控制

在攻击无人机群协同攻击中,为了提高机群的整体突防能力,达到最佳的攻击和作战效能,有必要同时控制无人机的攻击角度和攻击时间。首先利用最优控制理论,在对飞行运动学模型进行线性化的前提下,通过加速度微分来实现对角度和时间的同时控制。但是,当终端入射角较大时,由于线性化假设不再成立,使得控制精度比较差。针对这一问题,利用具有高反馈效率的非线性误差反馈,把由于线性化引起的误差通过补偿反馈到系统回路中去,从而大幅度提高了控制精度。数值仿真结果验证了方法的有效性。     

基于APSO-BP神经网络的无人机空地作战效能评估研究

针对无人机空地作战效能评估问题,提出了基于自适应粒子群算法(APSO)优化反向传播神经网络(BPNN)的无人机空地作战效能评估方法。首先介绍了APSO算法和BP神经网络的基本原理和算法流程;然后对无人机空地作战效能评估的主要影响因素进行分析,归纳总结了无人机空地作战效能评估的指标体系,接着构建了APSO-BP神经网络评估模型;最后对评估模型进行了仿真验证。仿真结果表明,该模型可以准确有效地对无人机空地作战效能进行评估。     

基于微分对策理论的拦截问题的研究

以质点飞行器的空间运动方程和运筹学基本理论为基础,研究了反导防空导弹的拦截问题.通过运用线化理论和微分对策最优化理论,得到了拦截导弹和目标的最优控制策略,并在此基础上给出了可以实现的最优制导律.通过数学仿真分析,取得了优于比例导引律的结果.