多UCAV协同中基于协商的分布式任务分配研究

针对多无人作战飞机（UCAV）分布式协同任务分配问题展开研究。在对多UCAV任务分配问题进行分析的基础上，提出了基于市场协调机制的多UCAV分布式协同任务分配体系结构，设计了能够支持不同自主能力UCAV的任务控制模型，各UCAV在分布式计算的基础上进行相互协商实现动态任务分配。通过综合采用买卖合同、交换合同和聚类合同三种协调机制，实现了多UCAV协同作战中的分布式任务分配。仿真实验结果表明，基于协商的分布式任务分配方法能够快速有效地实现对态势变化的反应，对于解决作战过程中的动态任务分配具有突出优势。     

浅析高功率微波武器的研究与发展

随着外层空间日益军事化,作为反卫星武器的高功率微波武器的研究与发展备受关注,其军事价值日益显现.对高功率微波武器的作用效能及特点作了详细分析,重点评述了各主要军事强国在高功率微波武器方面的研究情况.最后分析了高功率微波武器的发展趋势.     

基于分层的SVDDBN的空间作战决策研究

为了实现空间作战平台在不确定知识基础上的快速自主智能攻击决策,以天基反卫星作战为背景,提出利用分层的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)来建立攻击决策的图形模型,给出了该模型的推理算法公式和用于攻击决策的变结构网络参数的自适应生成算法。在此基础上设定初始条件进行模型算法的仿真验证,试验结果证明了本文提出的算法的可行性,它可以使空间作战平台利用打击链前端传来的经过模糊处理数据进行快速的推理决策,从而使空间作战平台具有有效的自主化决策能力。
     

红外成像末制导子母弹射击效率评定研究

分析了红外成像末制导子母弹的射击误差,建立了其射击效率评定数学模型,并通过实例研究了红外成像末制导子母弹打击地面典型固定目标的作战效能.仿真计算表明采用红外成像末制导子母弹技术的弹头对特定目标的毁伤概率要远高于无控子母弹,提高了导弹的作战效能,作战的效费比也有了显著的提高.     

敏捷性管理系统优化设计

 为了充分发挥战斗机敏捷性管理系统增强飞机作战能力的作用,利用最优控制的研究成果——直接多重打靶法,在通过仅假设出节点处的控制变量值以改进原算法之后,对敏捷性管理系统进行了优化设计。结果表明,因所对应的非线性规划问题维数降低很多,改进算法能更快、更有效地求解一类受约束最优控制问题;通过最优设计,使得敏捷性管理系统在确保满足各种约束条件的前提下,飞机的转弯时间缩短了近20%。     

用最优轨迹分析法研究战斗机的敏捷性

利用最优轨迹分析法确定战斗机的敏捷性，并将最优控制问题转换为参数优化问题，由非线性数学规划理论解出参数变化规律。从典型示例飞机分析了不同迎角限制和推力下的控制策略及对功能敏捷性的影响。仿真结果表明，在转弯过程中适当放宽迎角限制和增加推力都能增大转弯速率，缩短转弯时间，从而改善飞机的功能敏捷性。     

改进直接多重打靶算法及其应用

直接多重打靶算法是求解最优控制问题很有效的方法之一。通过仅假设出节点处的控制变量值．使该算法在求解最优控制问题时更方便，收敛更快。利用改进算法求解了飞机在风切变中着陆和敏捷性管理系统的优化设计问题。结果表明．改进算法能较好地求解一类受约束最优控制问题，对奇异最优控制问题也能较好求解。     

隐身技术对飞机作战效能影响研究

采用较完善的飞机，火控和武器系统模型以及详实的数据，应用分布式仿真原理的可视化仿真平台，进行了隐身飞机对实规第三代战斗机作战效能的仿真研究以及常规第三代战斗机采用隐身技术降低RCS指标后对作战效能的影响研究，仿真结果表明，未来的隐身飞机较常规第三代战斗机在 超视距作战中具有相当大的优势，第三代战斗机采用隐身技术降低RCS指标后可以提高其超视距作战能力。     

智能空战体系下无人协同作战发展现状及关键技术

在未来复杂的战场环境下，运用多架无人机在飞行空间内构成相互协作、优势互补及效能倍增的协同作战系统，是取得智能空战胜利的关键所在。首先阐述了无人系统的定义，并分析了其内涵和分类，指出智能化是无人系统未来的发展方向，根据自主完成任务的能力进行了分级。随后引出了典型的协同作战样式，阐述了国内外协同作战发展的现状。从协同态势感知技术、交互与信息作战云技术、智能决策技术、自主攻击技术、集群协同技术及学习与进化技术等分析了制约协同作战水准的关键技术。     

Actual TDoA-based augmentation system for enhancing cybersecurity in ADS-B

Currently, cybersecurity and cyber resilience are emerging and urgent issues in next-generation air traffic surveillance systems, which depend primarily on Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) owing to its low cost and high accuracy. Unfortunately, ADS-B is prone to cyber-attacks. To verify the ADS-B positioning data of aircraft, multilateration (MLAT) techniques that use Time Differences of Arrivals (TDoAs) have been proposed. MLAT exhibits low accuracy in determining aircraft positions. Recently, a novel technique using a theoretically calculated TDoA fingerprint map has been proposed. This technique is less dependent on the geometry of sensor deployment and achieves better accuracy than MLAT. However, the accuracy of the existing technique is not sufficiently precise for determining aircraft positions and requires a long computation time. In contrast, this paper presents a reliable surveillance framework using an Actual TDoA-Based Augmentation System (ATBAS). It uses historically recorded real-data from the OpenSky network to train our TDoA fingerprint grid network. Our results show that the accuracy of the proposed ATBAS framework in determining the aircraft positions is significantly better than those of the MLAT and expected TDoA techniques by 56.93% and 48.86%, respectively. Additionally, the proposed framework reduced the computation time by 77% compared with the expected TDoA technique.