多机协同空战机动决策流程

针对现有空战决策方法对多机空战情况考虑不全的问题,在接敌前空战背景下,从3个方面对现有空战决策方法进行改进。一是利用威力势场取代优势函数评估空战态势,体现装备性能对决策的影响;二是从充分发挥多目标攻击能力、提升协同效能入手进行初步目标分配;三是引入目标重要性系数与收益比重系数,将雷达的多目标处理能力与攻击资源分配合理性纳入考虑。最后使用有限外推与粒子群算法解算指标函数,仿真结果证明了改进内容的有效性。研究结果表明,改进后的决策     

基于FBNs的有人机/UCAV编队对地攻击威胁评估

信息化环境下的编队对地攻击过程中,所获取的地面兵力威胁信息具有高度不确定性。如何采用高效的不确定性信息推理方法快速准确地完成地面兵力对空中飞行编队的威胁评估建模成为一个亟待解决的问题。提出基于模糊贝叶斯网络的有人机/无人战斗机编队对地威胁评估建模方法,综合模糊逻辑与贝叶斯网络的优势,对战场的随机、模糊威胁信息进行综合处理。仿真结果表明,模糊贝叶斯网络不仅能够有效处理战场不确定信息,而且能够综合指挥员的主观判断,适合于不确定性战场环境下的威胁评估推理。     

基于规则的无人机编队队形构建与重构控制方法

针对已有方法在无人机编队队形控制方面的不足,结合无人机系统有限范围感知的特点提出一种基于规则的队形控制方法。首先,利用目标位置选择算法为编队成员选择刚体中的期望位置点,使分布式条件下的复杂无人机编队队形控制问题转化为个体对自身期望位置点的追踪问题;其次,通过控制协议的设计引导编队成员对自身的期望位置点进行追踪和避免碰撞;最后,在netlogo平台上实现了队形的控制;进一步,将目标位置选择算法与基于全局信息的“禁忌搜索”优化算法的效果进行了对比。实验表明:本文的控制方法简单,生成的航迹图简洁、平滑,其效果与基于全局信息的优化效果接近,且可生成任意队形和对突发威胁能主动有效的规避。     

基于协同战术识别的双机编队威胁评估方法

双机组成编队采用协同战术攻击目标是多机协同空战的一种主要形式。针对蓝方为双机编队的超视距空战威胁评估问题,提出了一种基于协同战术识别的威胁评估方法。首先,根据双机编队协同战术的分析、双机的空间占位与机动特性信息,采用动态贝叶斯网络建立目标双机编队协同战术识别模型。然后,根据目标飞行状态信息和目标机动动作识别结果,进行目标轨迹预测。最后,综合空间占位、探测、攻击、协同战术等威胁因子,考虑目标轨迹变化对战场态势演变的影响,建立威胁评估模型。仿真结果表明,所提方法能够准确识别双机编队的协同战术,实现合理化威胁评估。     

基于协同战术识别的双机编队威胁评估方法

双机组成编队采用协同战术攻击目标是多机协同空战的一种主要形式。针对蓝方为双机编队的超视距空战威胁评估问题,提出了一种基于协同战术识别的威胁评估方法。首先,根据双机编队协同战术的分析、双机的空间占位与机动特性信息,采用动态贝叶斯网络建立目标双机编队协同战术识别模型。然后,根据目标飞行状态信息和目标机动动作识别结果,进行目标轨迹预测。最后,综合空间占位、探测、攻击、协同战术等威胁因子,考虑目标轨迹变化对战场态势演变的影响,建立威胁评估模型。仿真结果表明,所提方法能够准确识别双机编队的协同战术,实现合理化威胁评估。     

编队协同对空目标探测及搜索力的最优分配

为探索编队空战中快速有效地搜索空中目标的理论和方法,将搜索论引入到编队对空中目标协同探测研究中.将雷达发现目标概率密度作为对空目标连续探测程度的量化指标,通过首次发现目标的概率,导出了无先验信息条件下编队协同搜索的概率计算式.考虑到雷达对目标探测的不确定性,提出了利用3机协同搜索确定空中目标位置和速度方向的几何方法.根据目标位置划分搜索空域,建立了预警机指挥下的编队搜索力最优分配模型.通过示例验算表明,所提方法是有效的,并且用Lingo软件求解较大规模目标搜索力分配问题可满足实时性要求.     

具有性能预设的多机编队目标跟踪控制

针对无人机编队目标跟踪中性能不可控的问题, 提出了一种具有性能预设的分布式多机编队目标跟踪控制方法。首先提出一种基于运动参数组的编队队形描述与目标跟踪方法, 实现了编队的相位预设与队形控制; 其次利用误差变换方法将有性能约束的误差问题转换为无约束误差控制问题, 并给出了一致性预设性能控制律; 然后分别设计了指数型和预设时间型性能函数, 实现了同一控制律下对不同性能的控制, 保证了编队目标跟踪过程中的收敛时间以及瞬态和稳态性能。最后,仿真证实了无人机编队能够在预期设定的性能范围内实现编队队形控制, 并成功跟踪目标。     

基于改进两步裁定法的内埋空空导弹作战效能评估

针对内埋空空导弹的作战效能评估问题,本文通过将编队方式、态势信息以及目标分配模型融入到传统多步裁定法中,提出了一种更加完善的两步裁定法用以评估内埋空空导弹作战效能。通过分析战场实际情况,分别从方位角和进入角的角度建立优势函数,并引入串联系统构建载机角度优势函数。根据作战高度对导弹攻击区远界的影响,构建了空空导弹优势函数;结合高度优势函数,将上述3种优势函数聚合为空战优势函数,并依此建立了先敌发射概率模型、导弹毁伤概率模型和综合威胁指数模型,从而完成目标分配。仿真结果表明,改进算法的评估结果与客观态势一致性较强,可为研究内埋空空导弹的作战效能提供理论参考。     

基于图Laplacian的多机编队目标跟踪方法

针对多无人机目标跟踪问题中存在的相位协同时间长和跟踪目标速度受限问题, 基于图Laplacian方法提出一种分布式多机编队目标跟踪算法。首先, 将无人机编队队形控制问题转换为基于旋转、缩放和平移的运动参数组设计问题, 并通过设计编队控制律, 实现动态编队队形的精准生成与变换。其次, 将此编队队形控制方法应用到目标跟踪问题上, 通过分析不同目标速度下的跟踪情况建立相应的跟踪模型, 实现无人机编队对目标进行快速协同跟踪, 并克服跟踪目标速度限制问题。最后, 仿真结果验证了所提方法的有效性和优势。     

多域作战下的群目标意图识别与预测

多域作战具有实体多类、队形多变、意图多样等诸多挑战，难以综合利用多元知识，因而主要依靠人工判决，以至于自动化水平不高。为了实现计算机自动推演态势，需要解决知识的图形化建模和意图推理综合两大难题。对此，在空海域管控知识图谱的基础上，搭建了多域作战战术规则库、编队队形与场景态势的映射关系，提出了基于多实体分层贝叶斯网络的群目标意图识别与预测方法。首先，运用群内目标实体的状态和事件信息，构建目标作战实体行为推理层。其次，利用综合作战实体的时序规则、双方相对距离及航向等信息，构建同类目标元意图推理层。最后，利用实体序列协作关系及编队队形信息，构建多域作战下的群目标总意图推理层。以航母群活动仿真数据为例，验证了所提算法能够获得较为可靠的意图推理结果。     

基于模糊多目标规划的防空反导火力分配

针对现有多目标火力分配(weapon target assignment,WTA)方法很难适用于不确定情况下防空反导作战的问题,提出了基于模糊多目标规划的防空反导WTA方法。首先,采用三角模糊数刻画不确定的目标威胁度,在考虑防空反导作战特点的基础上,基于模糊多目标规划建立了WTA模型;然后,根据必要性测度原理将含有模糊参数的目标函数进行了等价清晰化;接着,提出了具有单/双势阱的多目标量子行为粒子群算法用于求解WTA模型,该算法采用了单/双势阱位置更新方式、粒子混合随机变异方法、领导粒子两阶段选取方法;最后,通过实例仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于直觉模糊博弈的无人机空战机动决策

为解决不确定环境下无人机空战的机动决策问题,将博弈论和直觉模糊集结合,首先对无人机的机动可选方案进行直觉模糊多属性评估,得到机动博弈的直觉模糊支付矩阵,并提出满足直觉模糊全序关系下的纳什均衡条件,建立了求解不确定环境下纳什均衡的规划模型。同时,采用个体控制参数和遗传代数自适应的策略改进差分进化算法,并对模型进行求解。仿真验证模型和算法的合理性和有效性,为不确定环境下空战决策问题的求解提供了新思路。     

基于合作协同进化的多机空战目标分配

为寻找一种满足多机空战需求的目标分配优化方法,提升空战效能,提出了一种基于合作协同进化的多机空战目标分配方法。首先，该方法基于单机空战优势,建立多机协同空战优势评价指标体系。然后,对战机间的协同相关性进行分析计算,建立多机协同空战目标分配模型。在变长度染色体遗传算法(genetic algorithm, GA)的基础上,设计了基于交叉、嫁接、分裂和拼接算子的改进合作协同进化算法,提高了模型的进化效率。最后，设计实验分别对优势评价指标体系的有效性、静态算例、动态算例和大规模无人战斗机算例进行仿真验证,并将2种模型以及4种算法的计算结果和所提算法的实验结果进行对比。仿真结果表明，改进合作协同进化算法适用于该模型计算,结果收敛稳定,亲和度值显著提升,能够优化目标分配方案,在空战中具有一定的应用意义。     

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。     

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。     

基于深度随机博弈的近距空战机动决策

针对空战中作战信息复杂、难以快速准确地感知态势做出决策的问题,提出一种博弈论与深度强化学习相结合的算法。首先,依据一对一典型空战流程,以随机博弈为标准,构建近距空战中红蓝双方对抗条件下的双机多状态博弈模型。其次,利用深度Q网络(deep Q network, DQN)处理战机的连续无限状态空间。然后,使用Minimax算法构建线性规划来求解每个特定状态下阶段博弈的最优值函数,并训练网络逼近值函数。最后,训练完成后根据网络输出求得最优机动策略。空战仿真实验表明,该算法具有较好的适应性和智能性,能够有效地针对空战对手的行动策略实时选择有利的机动动作并占据优势地位。     

基于区间数雷达图的可视化空战威胁评估

针对传统空战威胁评估方法难以直观地给出目标威胁状况及发展趋势的缺陷与不足,提出基于区间数雷达图的可视化空战威胁评估方法。该方法首先通过区间数与反三角函数确定并归一化目标属性决策矩阵;然后运用区间交叉熵法和群组层次分析法确定目标属性权重,并对威胁进行分级;最后在改进雷达图方法基础上,建立可视化空战威胁评估数学模型。仿真分析表明,该方法能够使决策者在正确的评估结果前提下直观地分析出各目标威胁状况与趋势。