基于双边组合拍卖的传感器管理算法

针对多平台飞机的传感器管理问题,提出了一种基于双边组合拍卖的传感器管理方法。该方法将经济学中的双边组合拍卖理论引入到传感器管理,把任务当作消费者、传感器作为生产者,以市场平衡为目的,利用双边组合拍卖对传感器资源的价格进行调整,利用多传感器序贯融合完成目标的跟踪,以总体“性价比”最优为目标函数,完成传感器任务的分配。仿真实验证明了算法的合理性和优越性。     

多机载平台多目标跟踪与辐射控制

针对作战飞机编队多目标跟踪中的辐射控制问题,提出了一种多机多传感器协同多目标跟踪与辐射控制方法。该方法首先根据目标与我机编队之间的距离,利用模糊逻辑设定不同目标的跟踪精度,然后以目标跟踪精度为任务需求,在时间上控制雷达辐射。建立了目标的威胁评估模型,并根据目标相对我机的不同威胁度在空间上控制雷达辐射,选择威胁度最小的一个或几个雷达辐射。同时,利用多平台间的机载地理坐标系转换,进行多平台序贯滤波,实现传感器管理下的目标跟踪。仿真结果证明了方法的合理性和有效性,研究结论有助于提高作战飞机编队的抗侦察和抗干扰能力,从而提升整体的生存能力。     

基于Agent的作战单元行为规划方法研究

在海军多兵种协同攻击蓝方海上舰艇编队的作战想定背景下,为拟制红方参战兵力联合作战协同行动规划计划,采用智能体理论和多智能体技术,将担负作战任务的作战突击兵力定义为作战单元智能体,建立了作战单元智能体的BDI原型结构模型。基于分布计划的分布规划方法,定义了作战单元智能体的协同作战行为规划范围,建立了其协同行为规划问题求解操作方法类模型和行为规划模型,描述了作战单元智能体拟制协同作战行动计划方案的整个规划过程。通过规划形成决策功能,完成了协同行为规划初步计划方案,通过行动计划管理功能完成领域行为规划库的管理。     

编队内协同超视距空战目标分配模型研究

为解决当前目标分配计算量大、难以实时计算的问题,提出了一种针对编队内飞机协同超视距空战的目标分配新模型。该模型根据现代空战以中远距拦射为主要作战任务、编队内飞机之间的距离很小的特点,忽略编队内飞机之间相对目标的距离差异,从武器类型的角度建立,从而减小问题解的规模。对某作战想定采用粒子群优化算法对一般目标分配模型和新模型进行了分析比较,结果表明该模型具有计算量小、求解速度快的特点。     

基于改进AGD-分布式多智能体系统的目标优化分配模型

由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment, WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem, DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system, MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent, AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。     

协同干扰资源优化分配模型及算法

针对伴飞式干扰机编队对抗雷达网的应用背景,以组网雷达融合中心定位精度为目标函数,建立针对组网雷达系统的干扰资源优化分配模型。在此基础上充分利用突防过程的干扰机编队飞行航线信息,提出以“融合中心对航线各点定位精度的加权积分”为目标函数,建立基于突防过程的干扰资源优化分配模型。最后利用遗传算法求解上述模型的最优分配方法,并给出具体的求解步骤。仿真结果表明,该分配模型在干扰资源任务配置问题上具有很好的应用性,对提高干扰机编队的整体干扰效果有一定的可行性。     

混合编队协同空战电子支援干扰功率分配方法

针对电子战飞机和战斗机编队协同空战条件下电子支援干扰功率分配问题进行研究。根据电子干扰的功率条件建立电子干扰压制距离模型;基于电子压制距离构建作战优势模型,得到压制功率与作战优势之间的函数关系;以编队作战优势最大化为目标函数建立功率分配优化模型。最后,对模型的合理性进行仿真验证。结果表明,所建立的功率分配方法能够进行合理的功率分配,实现最优干扰效能。     

基于多指标正交实验设计的UAV编队配系优化

以对抗条件下,无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）编队执行对地攻击任务为作战背景,构建多UAV对地攻击模型,利用多指标正交实验设计原理,研究编队配系的优化方法。首先,以武器类型和目标类型为对象,建立对抗双方各自的目标分配模型;其次,以目标探测、识别、杀伤和评估为基本任务,建立编队的攻击过程模型;以任务执行总代价、目标毁伤程度和任务执行时间为评价指标,建立目标函数模型;最后,将UAV的种类和数量视为实验因素和水平,研究基于正交实验设计的编队最优配系方案选择方法。实验结果表明,针对特定的任务要求,该方法可以依据现有的资源条件,得出最优的编队编组策略。     

基于GA的编队水下多目标防御火力分配研究

结合舰艇编队对鱼雷防御作战的特点,建立了舰艇编队水下多目标防御火力优化分配模型.为了获得全局最优解,将遗传算法(GA)用于水下多目标防御火力分配优化研究中,给出了基于遗传算法的模型求解方法和步骤.经过实例分析与计算机MATLAB仿真实现,得出编队抗击水下多目标的最优策略,取得了良好的目标分配效果,可为舰艇编队对水下多目标防御作战指挥自动化决策提供科学的参考.     

综合作战区舰载预警机防空警戒控制策略研究

为了研究航母编队在综合作战区内针对多威胁来源指派舰载预警机实施防空警戒时的控制策略问题,首先分析了舰载预警机巡逻策略生成的流程,以流程为主线,依次研究了敌方机场的作战能力及作战剖面、护航舰艇编队及舰载预警机的警戒区域,在此基础上,以空域栅格为单位,研究其对应的预警效果和威胁程度的评价方法;然后通过分析实际需求,提出了“指定架次型”“不考虑成本不指定架次型”和“考虑成本不指定架次型”3类可实现警戒接班任务的巡逻策略规划模型并分别针对性地提出了多主单从结构的多种群并行遗传算法模型求解方法。仿真结果表明,所提出的模型能够实现相应的巡逻策略规划功能,所提出的模型求解算法能够实现对相应模型的高效求解,即模型和算法的有效性得到了验证。     

基于突发任务多无人作战飞机攻击多目标研究

针对无人作战飞机在动态不确定环境中任务执行的路径规划问题,提出了一种基于突发任务的路径规划方法。在单机路径规划中,通过建立Voronoi有向图,并根据Dijkstra算法为每架无人作战飞机寻找最优、次优路径,针对路径规划中的多目标攻击和协同的问题,设计了一种多目标攻击任务规划器,结合突发任务的情况,给出了多目标攻击策略。仿真的结果表明所提方法是可行的。     

基于博弈论组网多机动目标协同跟踪技术研究

在卫星多目标跟踪的背景下,针对传感器网络的协同问题,首次建立了完整的基于移动动态联盟的多目标协同跟踪模型,并针对协同过程中的移动动态联盟形成问题,提出了基于博弈论的联盟形成算法。该协同模型在跟踪多目标时利用移动动态联盟来交换并协调节点间的信息,使节点的行为一致,具有分布式和自组织的特点。仿真实验验证了该协同模型应用在传感器网络多目标跟踪中的有效性。

Abstract：

As to the collaborative technique in sensor network,an integrated multi-target collaborative tracking model was constructed based on mobile dynamic coalition under the background of multi-satellite tracking.Then as to the mobile dynamic coalition formation,a coalition formation method was proposed based on game theory.Using mobile dynamic coalition,this collaborative model exchanged and coordinated the information of nodes to accord their action.So it is distributive and self-organizing.Simulation results validate the effectiveness of collaborative model in sensor network tracking multi-target.     

基于GA-SA的低轨星座传感器资源调度算法

针对基于低轨预警系统的多目标跟踪,提出了兼顾跟踪精度与系统效率的传感器资源调度算法。首先,建立了目标跟踪模型。然后,以调度周期内后验克拉美罗下界(posterior Cramer-Rao lower bound,PCRLB)变化率、卫星切换率为指标,建立了传感器调度的混合整数规划模型,在此基础上,采用遗传(genetic algorithm,GA) 模拟退火(simulated annealing,SA)混合算法对调度模型进行优化求解,提高了对解空间的搜索能力与求解速度。最后,仿真试验表明本文调度模型的正确性与GA-SA混合优化算法的有效性。     

基于ABMS的飞机拦截作战效能评估方法

研究了采用基于agent的建模与仿真(agent based modeling and simulation, ABMS)进行飞机拦截作战效能评估的方法。针对拦截作战的特点,提出了一种基于信息过程、以任务状态机为核心的agent模型结构。在此结构下,提出了信息域映射agent的概念以及基于此概念进行传感器探测与跟踪建模的方法,并给出了雷达探测与跟踪的通用模型。针对两类典型拦截作战情形进行了仿真和参数影响分析,验证了方法的合理性和有效性。分析结果表明,在单机作战、多机平台中心战和多机网络化作战3种不同作战模式下,飞机性能对效能的影响方式存在一定差异。     

数据丢包环境下的多传感器协同跟踪策略研究

针对实际作战中的复杂电磁环境,研究了数据丢包环境下的多传感器协同跟踪问题。首先分析了数据丢包的几种不同情况,分别建立了数据丢包模型,并针对不同的丢包模型提出了相应的补偿策略;然后建立了数据丢包环境下目标观测模型,推导了数据丢包环境下序贯扩展卡尔曼滤波算法;最后基于信息熵理论建立了数据丢包环境下的多传感器多目标跟踪优化模型,给出了离散粒子群求解算法。仿真结果表明,所提的丢包补偿策略具有良好的补偿效果,可以有效抑制数据丢包造成的滤波数据发散,保证目标跟踪精度。     

任务性能约束下传感器协同辐射控制策略

传感器协同是作战飞机实现任务性能与射频(radio frequency,RF)隐身性能平衡的重要技术手段。针对传统引导搜索方法难以解决数据链的多拍信息引导搜索问题,采用概率方法,建立多拍连续引导信息与累积发现概率、累积被截获概率之间的关系。针对基于协方差的线性规划协同跟踪方法的单步决策问题,开展基于跟踪精度与被跟踪定位精度的多步联合优化。引入马尔可夫决策过程对机载传感器协同搜索、协同跟踪的典型空战动态过程进行建模,实现任务性能约束下的雷达RF隐身性能优化。通过典型空战场景的仿真验证,表明所提出的优化控制策略相比于经验控制策略能够减少雷达辐射时间43%以上。     

杂波环境下可移动主被动传感器长时调度方法

针对杂波环境下的多目标跟踪问题, 基于可移动主被动传感器系统, 提出了一种辐射控制的长时调度方法。首先, 建立调度模型, 对多目标运动状态和量测结果、传感器调度动作等进行数学描述; 同时, 基于雷达工作原理和截获概率的思想, 提出改进的辐射风险量化方法。随后, 利用高斯混合概率假设密度滤波算法预测长时跟踪精度, 利用所提改进的量化方法预测长时辐射代价, 并利用改进的灰狼优化算法求解传感器调度方案。最后, 执行调度方案获得多目标量测信息, 采用联合广义标签多伯努利滤波算法计算目标估计状态。仿真实验表明, 所提调度方法在保证跟踪精度的基础上, 能够实现对辐射代价的有效控制, 与其他方法相比具有明显的优势。     

作战智能体的攻击行为模型研究

针对作战模型中的攻击行为描述问题,在基于多智能体的作战模型中提出了一种攻击行为模型。将攻击行为分解为确定作战对象、选择武器、计算攻击效果三个主要动作,分别建立了一次进攻多个作战对象、阵地作战和机动作战的作战对象选择模型,面目标杀伤武器和单目标杀伤武器选择模型,讨论了作战对象毁伤计算模型。