影响图对策在多机协同空战中的应用

为了解决不确定环境下空战机动决策问题,将影响图和对策论引入到多机协同空战中,提出了协同影响图对策模型.首先确定群机空战转化为多个小编队作战的原则,然后在协同的思想下把多对多空战模型转化为多个一对一空战模型,最后在不确定环境下,运用影响图对策理论解决一对一空战.针对影响图对策模型计算量大的问题,采用移动平均控制法进行求解.空战仿真结果表明该模型的有效性.      

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.     

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.      

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.     

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。     

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.     

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.      

多机协同与多目标分配任务规划方法

多架飞机攻击多个目标区域是现代作战方式的重要特征,多机协同与多目标分配问题是提高团队作战效能的关键.针对该问题,综合考虑飞机能力差异、协同方式和任务环境的变化,提出多机协同目标分配的任务规划方法.建立了基于能力裕度评价的多机协同目标分配问题的数学模型.对多目标分配问题,通过约束飞机的能力裕度对分配方案进行筛选,保证在战场环境发生改变时任务兵力的完整性.仿真结果表明,采用这种方法得到的目标分配方案,适应任务目标突发性变化的能力更强.     

基于数据链的空战对抗建模及增援决策分析

研究了空战双方力量的变化问题.将飞机的空战能力指数转化为平均战斗力水平,进而以蓝彻斯特方程为基础,考虑数据链对空战的影响和作战中有增援力量的加入,建立了对抗双方战机数量变化的微分方程模型,给出了其数值计算方法,指出了离散计算的时间步长所应满足的条件,并根据增援模式的不同,将模型细化为不同形式.仿真实验表明,存在有效增援时间范围,一次性增援和匀减速增援具有时间优势,并且通过构造评价函数有效衡量了这两者具有较高的增援效率,为空中作战应用和决策提供了参考依据.      

基于隐马尔可夫模型的空战决策点理论研究

从几何空战理论经过能量空战理论,直到角度空战理论,空战理论的发展更多的是从战斗机性能的角度来分析空战过程,忽略了作战飞行员在决策过程中起到的作用。本文分析空战飞机的客观数据的变化特征,提出了一种基于隐马尔可夫的近距空战流程分析方法,使用维特比算法判断飞行员在空战过程中的状态序列,从而获得了理论上的空战决策点。在理论分析上,提出了一种空战决策点理论用以评判飞行员飞行品质。通过实验仿真验证了使用隐马尔可夫模型讨论近距空战的可行性,并且发现飞行员空战决策点包络处于包围趋势时,飞行员获胜的可能性越大。     

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。      

基于多目标优化与强化学习的空战机动决策

为了解决无人机自主空战中的机动决策问题,提出了一种将优化思想与机器学习相结合的机动决策模型。采用多目标优化方法作为决策模型核心,既解决了传统优化方法需要为多个优化目标设置权重的困难,又提高了决策模型的可拓展性;同时在多目标优化的基础上通过强化学习方法训练评价网络进行辅助决策,解决了决策模型在对抗时博弈性不足的缺点。为了测试决策模型的性能,以近距空战为背景,设计了3组仿真实验分别验证多目标优化方法的可行性、辅助决策网络的有效性以及决策模型的总体性能,仿真结果表明,决策模型可以对有机动的敌机进行有效的实时机动对抗。      

基于约束优化的舰艇区域防空作战能力需求生成

作战能力需求生成是在满足多约束条件下完成的,寻求约束集是能力需求生成的重点;以舰空导弹区域防空为背景,通过对作战需求约束、能力需求约束、技术发展约束以及其他因素约束进行综合分析,提取制约能力指标生成的约束集,建立舰艇防空作战效能目标函数,采用基于罚函数法的快速粒子群算法进行能力指标的约束优化求解;以最大预警距离为变量,对其他作战能力指标优化前后的曲线图进行仿真验证,定量生成舰艇区域防空作战所需的能力指标值,验证了模型算法的可行性,为舰艇区域防空作战能力需求生成提供了定量化依据。      

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.      

新一代战斗机机动作战决策与仿真

近距空战要求新一代战斗机具有较好的机动性能.根据基本的空战机动模式进行机动作战决策的建模,在综合飞行/火力/推进分布式计算机实时仿真系统中,运用大机动非线性鲁棒飞行控制律进行了典型的机动作战仿真.仿真结果表明,具有大机动性能的飞机在空战过程中显示出了很好的效益优势.