ANALYTICAL MODEL OF HELICOPTER AIRCOMBAT AND MATHEMATICINVERSE SOLUTION

ＡＮＡＬＹＴＩＣＡＬＭＯＤＥＬＯＦＨＥＬＩＣＯＰＴＥＲＡＩＲＣＯＭＢＡＴＡＮＤＭＡＴＨＥＭＡＴＩＣＩＮＶＥＲＳＥＳＯＬＵＴＩＯＮＣａｏＹｉｈｕａ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｌｕｉｄＭｅｃｈａｎｉｃｓ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕ...     

靶机挂载可变 RCS龙勃透镜时的 RCS起伏特性

训练用靶机尺寸远小于实战中的飞机,其 RCS数值大小和起伏特性与飞机存在较大的差别。为了以低廉的价格为部队训练提供高逼真度的模拟靶机,在靶机机头、翼下等位置放置一定样式的可变 RCS龙勃透镜,可以得到类似实战中飞机的 RCS特性。通过控制龙勃透镜的反射面位置可以改变其 RCS数值,实现模拟靶机 RCS的数值变化。采用靶机挂载可变 RCS龙勃透镜对 MQ-1无人机前向 RCS起伏特性进行了模拟,取得了较好的效果,可为采用靶机挂载可变 RCS龙勃透镜模拟作战飞机的全向 RCS特性提供借鉴。     

自主空战连续决策方法

未来空战正朝着无人化、自主化方向发展,自主空战决策方法是未来空战的重要支撑手段之一。传统空战决策方法由于维度限制,存在无法处理连续动作与远视决策的问题。基于Actor-Critic 方法提出空战连续决策的统一架构,依据空战训练经验对状态空间、动作空间、奖励及训练科目进行合理设计,测试多种连续动作空间强化学习算法在高不确定性空战场景下的学习效果并进行可视化验证。结果表明：基于本文提出的方法架构,可以实现连续动作下的远视价值寻优,智能体可以在复杂空战态势下做出最优决策,对随机机动飞行目标有较高的击杀率,且空战机动轨迹具有较高的合理性。     

基于兰彻斯特方程的体系对抗过程分析与评估方法

以经典兰彻斯特方程为基础,通过对兰彻斯特方程的重新解释和推导以及对体系对抗过程本质的分析,建立了体系对抗作战方程,为体系对抗作战过程的定量分析提供了基本工具和方法。在此基础上,分析了体系对抗作战方程的应用领域和应用方法,给出了解算体系对抗作战方程的具体方法。最后,通过一个实例计算验证了体系对抗作战方程及其解算方法的合理性。     

反坦克直升机任务效率评估

军用直升机在初步设计时就需用运筹学（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ）方法评估其战斗有效性。直升机与坦克一对一战斗结果，胜负过程符合马尔柯夫随机过程（Ｍａｒｋｏｗｖ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ）。直升机战斗有效性判据是作战兑换比，即损失一架直升机可击毁敌坦克数。本文分析这个过程，列出随机微分方程组，推导出作战兑换比公式，从百找出提高战斗有效性途径，使战斗有效性评估有数量概念。     

Real-time trajectory planning for UCAV air-to-surface attack using inverse dynamics optimization method and receding horizon control

This paper presents a computationally efficient real-time trajectory planning framework for typical unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing autonomous air-to-surface (A/S) attack. It combines the benefits of inverse dynamics optimization method and receding horizon optimal control technique. Firstly, the ground attack trajectory planning problem is mathematically formulated as a receding horizon optimal control problem (RHC-OCP). In particular, an approximate elliptic launch acceptable region (LAR) model is proposed to model the critical weapon delivery constraints. Secondly, a planning algorithm based on inverse dynamics optimization, which has high computational efficiency and good convergence properties, is developed to solve the RHCOCP in real-time. Thirdly, in order to improve robustness and adaptivity in a dynamic and uncer- tain environment, a two-degree-of-freedom (2-DOF) receding horizon control architecture is introduced and a regular real-time update strategy is proposed as well, and the real-time feedback can be achieved and the not-converged situations can be handled. Finally, numerical simulations demon- strate the efficiency of this framework, and the results also show that the presented technique is well suited for real-time implementation in dynamic and uncertain environment.     

基于多步裁定法评估编队超视距空战效能

提出了评估编队歼击机超视距空战效能的多步裁定法。用损失交换比和剩余飞机数量作为效能指标,将最优火力分配与空空反导弹引入到多步裁定模型中。考虑了电子对抗与飞机生存力,计算了歼击机领先发射概率、空空导弹击毁概率和发射次数。算例表明,领先发射一方超视距空战效能通常较高,滞后发射一方若采用最优火力分配、空空反导弹、电子对抗及提高飞机生存力等措施也可提高超视距空战效能。此模型计算简便,合理有效。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题，其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法，使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数，并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题，基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练，并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性，利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划，比经典人工势场法有明显性能提升，且计算开销可接受，计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

关于未来战斗机发展的若干讨论

近年来，在第四代战斗机陆续批量服役和大国竞争的背景下，关于战争形态演变以及四代后战斗机如何发展的讨论络绎不绝。本文回顾了战斗机"代"的起源和跨代发展的驱动因素，概述了空战观察（Observe）、判断（Orient）、决策（Decision）、行动（Act）（OODA）环的演进历程，并提出了OODA 3.0的内涵。阐述了机械化、信息化、智能化发展的依托与跃升关系，就自主性、有人、无人，强平台、体系、分布式作战运用的辩证关系，以及敏捷高效的研发模式等进行了讨论。     

一类组合神经网络在协同空战分析中的应用

为了在恶劣、复杂的协同空战环境里帮助飞行员进行更有效的决策，在其指挥级，提出了一类有／无教师组合神经网络－ＰＢ－ＳＯＦＭ网络，并用它来完成目标分析和攻击排序。对于典型的２：４空战，给出了ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的结构，并探讨了各个子网的训练和测试方法，及该组合神经网络的使用方法。设计并实现了一个基于ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的多机协同空战仿真系统。仿真结果表明，该系统是可行的。