Key Problems in Coordinated Air Combat andMulti-agent Reinforcement Learning

自从协同作战的概念提出后,各军事强国在协同空战领域均取得了重大进展,协同成为提升作战能力的倍增器。近数十年来,作为解决序列问题的现代智能方法,强化学习在各领域高速发展。然而,面对高维变量问题时,传统的单智能体强化学习往往表现不佳,多智能体强化学习算法为解决复杂多维问题提出新的可能。通过对多智能体强化学习算法原理、训练范式与协同空战的适应性进行分析,提出了协同空战与多智能体强化学习的未来发展方向,为更好地把多智能体强化学习应用于协同空战提供思路。     

空空导弹高抛弹道复合导引律仿真研究

面向空空导弹远距攻击作战需求,提出了一种涵盖中制导、末制导和中末制导平滑过渡3个阶段的高抛弹道复合导引律。针对典型空中目标,建立基本机动飞行模型。在此基础之上,设计开发一套空战仿真软件通过设置对不同发射条件、不同目标机动条件,验证高抛弹道导引律的正确性,并与比例导引在最大攻击距离平均飞行速度、末端命中速度等方面进行对比分析。仿真结果显示,提出的高抛弹道导引律能够在各种发射条件下准确命中目标,具有较强的自适应性。同时,与比例导引相比,能够显著提高空空导弹的综合攻击效能,具有较高的工程应用价值。