自主近距空战中机动动作库及其综合控制系统

针对自主近距空战中机动动作库的设计,采用定性与定量结合的方法对机动动作进行描述,以准确体现机动动作的几何形态和战术意义,构成含描述参数的机动动作库。对于机动动作的控制,提出了按照任务控制-运动学控制-动力学控制-被控对象划分的综合控制系统多层递阶结构。其中,机动动作控制器针对每种机动动作分别设计指令生成器,生成气流角和速率指令;气流角控制器采用含指令滤波的backstepping方法进行控制律设计。以半滚倒转和高速摇摇为例进行仿真验证,仿真结果表明,机动动作的描述参数能准确体现其几何形态和战术意义,并通过综合控制系统实现有效控制。     

无人机空战仿真中基于机动动作库的决策模型

根据无人机空战仿真需要和专家系统原理,建立了一套基于机动动作库的快速响应自主空战机动决策系统模型;根据第三代战斗机空战中典型的机动动作,建立了相应的专家数据库;通过对驾驶员经验的分析,建立了专家知识库,并将整套决策模型应用于空战仿真中.仿真结果表明,应用该模型建立的空战仿真系统,可以使无人机根据实时战场环境,实现快速自主决策空战模拟飞行.     

基于链路预测的未来新增航线发现

针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵,基于距离标记子图节点结构重要性,采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性。在此基础上,融合子图结构和节点属性2类特征,采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测,实现新增航线发现。在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法,NARP模型的预测准确率最高提升9.28%;在网络极度不完整时,预测准确率可以保持在80%左右;预测结果符合航空运输网络的实际演变情况。      

未来空间产业发展的初步思考

未来空间产业由处于成长初期的空间前沿科技与产业应用双向驱动,具有关键性、长期性和不确定性,需要政府部门提前做好产业前瞻布局,支持科技源头创新,培育骨干龙头企业,抢抓产业战略机遇,抢占产业发展制高点。本文研究了未来空间产业的特征、规模和趋势,分析了国内短板问题和国外发展态势,并对政府促进产业发展给出相关建议,有助于我国培育和壮大未来空间产业。     

基于目标逃逸机动预估的空空导弹可发射区

为适应无人自主空战条件下对空空导弹火控解算的特殊需求,提出了基于目标机动预估的空空导弹可发射区问题。首先,基于导弹-目标追逃对抗策略,设计了目标机动预估模型,根据导弹与目标的相对方位信息,实现对目标逃逸机动方式的预估;然后,基于多种实际约束,构建了导弹运动动力学模型;最后,设计了基于黄金分割搜索算法的可发射区边界求解策略,实现对可发射区边界值的快速精确搜索。仿真结果表明,空空导弹对初始位置位于所提出的基于目标机动预估的可发射区内的目标,具有更大的命中概率;该可发射区更加适应近距空战中目标逃逸机动的剧烈态势变化,有利于导弹战术使用性能的充分发挥。      

美国"未来成像体系结构"关键技术及失败原因分析

"未来成像体系结构"(FIA)是美国国家侦察局(NRO)于20世纪末提出的一项美国下一代成像侦察卫星星座计划,提出伊始雄心勃勃,但最终却走向费用严重超支、发射一再推迟的失败命运。文章简单介绍了"未来成像体系结构"的基本情况,分析了其中涉及的关键技术以及造成该计划失败的根本原因,最后介绍了美国替代"未来成像体系结构"计划的发展规划及其对我国未来发展天基成像侦察系统的战略启示。     

北京终端管制区扇区现状分析及未来规划展望

引言近年来,民航业的迅猛发展以及旅客吞吐量和飞行运行总架次的日益增长,使得我国空中交通系统面临着越来越严峻的挑战,多个国际枢纽及区域枢纽机场出现严重的拥挤,空中交通管制员在其管辖空     

基于态势评估及DDPG算法的一对一空战格斗控制方法

已有的空中格斗控制方法未综合考虑基于专家知识的态势评估及通过连续性速度变化控制空战格斗的问题。基于深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习算法,在态势评估函数作为强化学习奖励函数的基础上,设计综合考虑飞行高度上下限、飞行过载以及飞行速度上下限的强化学习环境;通过全连接的载机速度控制网络与环境奖励网络,实现DDPG算法与学习环境的交互,并根据高度与速度异常、被导弹锁定时间以及格斗时间设计空战格斗结束条件;通过模拟一对一空战格斗,对该格斗控制方法在环境限制学习、态势评估得分以及格斗模式学习进行验证。结果表明：本文提出的空战格斗控制方法有效,能够为自主空战格斗进一步发展提供指导。     

面向智能空战的它机协同试飞验证方法

为验证无人机自主协同算法在空战环境下的适用性,提出了一种高等效的它机协同试飞验证方法。根据算法功能实现的需求,以成熟的民用固定翼无人机平台为基础进行改装,搭建它机试飞平台,对真实空战环境开展模拟和等效设计。以四机协同编队算法为例,在试飞平台上移植算法程序,开展相关科目试飞验证。当需要验证不同控制算法时,无需针对它机试飞平台开发控制策略,只需修改控制算法即可。试验结果表明：编队综合误差较小,算法能够实现无人机编队的稳定控制;同时,它机协同试飞验证方法因其迭代速度快、安全稳定性高、成本低等特点,可用作中间阶段算法的前置试飞手段,为算法的开发迭代提供有效验证。     

自主空战技术中的机动决策:进展与展望

自主空战（AAC）是指飞机依靠机载等相关设备，自主进行战场感知、决策及控制，以执飞空战的技术，其核心是机动决策模块。针对该模块的研究，调研了国内外的现有方法，并按照有关方法的核心内涵，将其分为基于数学求解、机器搜索、以及数据驱动3类分别简要概述；针对每一类方法列出了具有代表性的示例技术，并讨论了其优缺点。指出了自主空战决策的研究应立足现有相关方法及技术基础，同时积极吸纳机器学习、人工智能等新兴技术，合理利用各类方法的优点，取长补短，实现自主空战决策的长足发展；有关于该研究设想的关键科学问题及其潜在解决方案也在文中进行了初步讨论。希冀基于针对自主空战决策研究框架及实现方法的概念性讨论，促进其技术发展，推广相关思路在有关国家安全、国民经济建设等领域的应用，以满足国家重大需求和工程实践。