局部通信条件下多无人机协同搜索方法

针对复杂场景中障碍物、电磁干扰等因素造成的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)编队部分通信链路不可达问题, 提出局部通信条件下的协同搜索(cooperative search under local communication, CSLC)方法。首先, 根据各UAV的实时位置计算当前时刻编队通信拓扑关系, 建立UAV编队的局部互通网络。在此基础上, 综合考虑UAV通信能力和编队协同目标搜索能力, 构建基于通信链路稳定收益和协同编队收益的协同搜索模型。最后, 设定多UAV编队所需的安全距离和最大运动速率的约束条件, 保证模型能够得到最优路径可行解, 提高多UAV协同搜索效率。实验结果表明, 与现有的目标搜索方法相比, CSLC方法在保证协同搜索路径可行性的同时, 提升了多UAV协同搜索的能力。     

舰艇编队网络化防空作战空袭目标威胁评估

以舰艇编队网络化防空作战为背景,基于目标的攻击能力、攻击意图、攻击速度和舰舰相对价值给出了一种新的空袭目标威胁评估方法。首先根据编队当前任务以及各舰完成任务的能力、目标类型、敌我相对态势分别建立舰舰相对价值、目标攻击能力、攻击意图的量化模型;然后基于最大威判距离、目标攻击意图确定目标威胁等级划分方法;最后以目标飞临时间作为目标攻击速度的衡量指标,结合目标攻击能力、攻击意图以及舰舰相对价值建立目标对编队的威胁评估模型。仿真结果表明,该方法符合一般战术推理和经验判断,能较好地描述空袭目标威胁大小,可为编队网络化防空作战决策研究提供一定的参考。     

基于多智能体与市场理论的多机载平台传感器管理

针对作战飞机编队多目标攻击中的传感器管理问题,提出了一种基于多智能体和市场理论的多机载平台传感器管理方法。该方法在多智能体的框架下建立飞机编队多传感器多目标分配模型,将目标分配和传感器管理问题转化为市场理论中的“性价比”最优问题,建立了基于“性价比”最高的任务规划模型、以任务为驱动的传感器目标配对模型以及多平台集中式融合跟踪模型,并利用市场拍卖算法完成传感器-目标分配问题。仿真结果证明了该方法的有效性,与基于信息论的传感器管理方法比较证明了方法的优越性。研究结论有助于提高作战飞机编队的进攻效率,从而提升整体的攻击能力。     

多目标情况下无人机编队持续侦察能力的仿真

无人机(UAV)编队的规模即UAV的数量、UAV探测能力和目标强度的变化都会对UAV编队的持续侦察效能产生影响。针对水平面内常采用的交叉线搜索方式,在拟定假设条件和效能指标的基础上对UAV编队侦察体系进行建模与仿真分析。采用基于Agent的建模方法对UAV编队在多目标的情形下的持续侦察效能进行仿真分析。通过设计一组实验分析UAV规模、UAV探测能力和目标强度对UAV编队持续侦察效能的影响。结果显示UAV的规模和UAV探测能力对UAV编队的持续侦察能力影响比较大。最后根据分析的结果在相关方面提出建议。     

编队对地攻击作战效能评估的系统动力学方法

以多机种编队及防空系统为研究对象,分析了编队对地攻击攻防对抗系统的构成与层次.并采用流率基本入树建模法建立了编队对地攻击攻防对抗系统结构的系统动力学模型与相关方程.在此基础上,给出了编队对地攻击作战效能评估指标值——编队各机种飞机的战斗损失率以及任务完成程度的计算数学模型.仿真运行结果表明:该方法对于改进作战方案、提高编队对地攻击的总体作战效能具有一定的帮助.     

基于遗传算法的卫星攻击轨道优化方法

在空间攻防与卫星对抗中,当目标卫星周围有若干小卫星以编队形式对其绕飞时,为使拦截卫星成功击中目标卫星,并且避开编队小卫星的防御区,必须对拦截卫星攻击轨道进行规划。寻找到一条既能满足安全性、快速性,又能节省燃料的最优路径。而利用经典数学规划方法,如序列二次规划方法,虽能寻找到最优路径,但并不适应于解决空间对抗中复杂攻防环境模型下的轨道规划问题。为此本文提出基于遗传算法的拦截卫星攻击轨道寻优方法。建立目标卫星编队小卫星的动态防御模型作为环境模型,采用可变长度实数编码方式,根据攻击轨道安全性、快速性、燃料消耗最少等要求建立综合适应度函数,并对遗传算子及置换运算方法进行设计。通过仿真验证,本文提出的轨道优化方法能够寻求到最优攻击路径,并且算法收敛速度较快。     

基于差分进化算法的异构多无人机任务分配

针对不同类型无人机协同完成对目标的侦察、打击以及毁伤评估的任务分配问题,在充分考虑不同UAV执行任务方式差异的基础上,建立了更加贴近实际的异构多UAV任务分配模型.采用任务分层解耦的方法降低模型求解难度,并提出一种基于种群灾变的自适应差分进化算法求解该模型.仿真实验表明,该算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点,能够有效的完成异构多UAV的协同任务分配.     

无人机集群分组编队控制跟踪一体化设计

针对具有Lipschitz非线性动力学特性的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群系统的分组编队跟踪控制问题,提出了一种基于一致性理论的分组编队协同控制方法。首先,建立分层双虚拟结构的协同控制框架,将多编队生成、保持以及组内组间协同变换等复杂编队任务作为控制目标,基于参数组的队形描述方法,在分层控制框架内分别设置轨迹导引UAV和基准UAV,并利用UAV之间的局部运动信息设计编队控制律,克服了采用现有多编队控制策略编队间难以协同的缺陷;其次,设计多编队控制和目标跟踪一体化控制策略,确保在多编队进行协同变换的同时实现对机动目标的精确协同跟踪;最后,仿真结果验证了所提的控制算法能够实现分组编队的跟踪控制。     

多编队对地攻防对抗多层决策分析仿真与研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,建立了三层决策模型,由最高决策层根据战场情况调配编队方案,将中间决策层和最低决策层建立成为两级主从递阶互动决策模式,建立Nash-Stackelberg-Nash决策方法求解对抗条件下双方中间决策层和最低决策层的联合最优策略。仿真结果表明该三层决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,其中间决策层和最低决策层构成的两层对策系统能够较好的解决两层对抗决策问题;同时,最高决策层有效的控制了编队支援方案,达到了较好的作战效果。三层决策系统为作战对抗提供了有力的战场分析依据。     

交互策略改进MOFA进化的多UAV协同航迹规划

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)多目标优化协同航迹规划方法中Pareto最优解集规模随迭代增长, 难以选择适合UAV任务特点的协同航迹等问题, 提出一种基于交互策略改进多目标萤火虫(multi-objective firefly algorithm, MOFA)进化的多UAV协同航迹规划方法。首先,采用变量分解策略将萤火虫算法中大规模变量分解成多个子种群, 以降低算法搜索的复杂度; 然后, 利用Tent混沌初始化和多种群循环分裂合并策略提高多目标萤火虫算法的搜索性能; 采用双极偏好占优机制、并设计协同度指标在Pareto最优解集中选取适合任务需要且协同度较高的UAV协同航迹。仿真实验表明, 所提方法能够根据任务设定生成对应侧重点、且满足协同性的相对最优航迹集, 证明了该方法的有效性。     

无人机集群网电攻击行动协同目标分配建模

以一体化综合防空系统中的雷达为作战对象,从体系对抗的高度研究了无人机集群网电攻击行动协同目标分配的思路与方法,并以目标重分配规则与有人机/无人机协同规则为重点构建了基于协同目标分配规则的协同目标分配模型。然后研究了基于智能优化算法的协同目标分配模型求解方法,运用混合离散粒子群优化算法模拟有人机目标分配,运用基于协议规则算法模拟无人机目标分配。最后进行了仿真实验测试,实验结果证明了协同目标分配模型的有效性,并反映了集群自组网状态对于集群作战效能的重大影响,为无人机集群以及反无人机集群的战法设计提供定量依据。     

改进Quatre算法的无人机编队快速集结方法

为了提高多无人机在编队集结过程中的稳定性, 提出基于改进拟仿射类进化(improved quasi-affine transformation evolutionary, IQuatre)算法的无人机编队集结方法。首先, 基于分布式模型预测控制(distributed model predictive control, DMPC)建立无人机编队的运动预测模型, 通过预测无人机的“未来态”规避编队内碰撞风险, 滚动优化的数学模型提高了无人机到达指定位置的稳定性, 使得无人机更好、更快地加入编队飞行; 其次, 对Quatre算法进行种群优化改进, 将携带最优基因的父代个体有选择性地加入子代种群, 加快种群收敛。实验结果表明, 基于DMPC的无人机编队集结未出现碰撞情况, 减小了无人机调整状态过程中出现的位置偏差; 对比仿真验证了IQuatre算法能够提高编队集结的稳定性, 较原Quatre算法减少了5.2%的平均迭代次数, 在计算时间上节约了4.6%, 位置误差减小了0.45 m。     

基于SEBS-TOMS分层组合框架的导弹武器系统可用性建模与仿真

研究部署与任务期间导弹武器系统可用性建模方法与仿真实验设计。阐述了可用性概念,明确了量化指标,构建建模与仿真(modeling and simulation, M&S)一体化框架,利用分层组合的思想,提出了基于体系-实体-行为 状态(system-of-system, entity, behavior, state, SEBS)的可用性建模方法,即以体系组织集成建模为框架,以变结构实体建模为主体,以可用性为中心的行为建模为支撑,以基于故障与战损的可用状态建模为核心,并对模型的形式化描述展开研究。探讨了仿真实验设计的关键技术,提出基于测试 使用-维修-保障(test, operation, maintain, support, TOMS)的实验空间串联分割方法,并对随机变量建模、仿真优化设计、仿真系统可信度评估进行阐述。仿真结果表明,该分层组合评估方法快捷有效,仿真实验设计合理可行,极大地提高了可用性评估和分析的效率,为精确保障奠定了基础。     

预警网络优化配置算法研究

由于我国军事防护海域及试验场区众多且较分散,当前迫切需要采用经济有效的方法建立预警网络,提早发现异常并立即告警和处理。为此首先借鉴入侵图思想构造警戒区域的有向图模型,以此描述可能的入侵路线及监测站候选部署位置。随后针对预警网络中固定监测站和移动监测站的部署数量、位置及巡逻航线等配置问题,建立了随机性数学模型,旨在保证一定目标检测概率的条件下尽量缩短预警时间,并提出了一个基于仿真抽样的启发式优化算法对该模型求解。最后通过仿真实验证明,相较于随机部署和层次部署方法,优化配置算法具有较高的预警性能。     

基于子目标进化算法的要地防空武器系统优化部署

针对现代空袭、防空特点,提出要地防空远程扇形,中程、近程环形的部署方案。根据距要地不同距离范围空袭目标的特点和各型武器的性能,对部署范围进行划分。建立考虑均匀性、纵深性、靠前部署、相互掩护以及接力制导目标的高维多目标优化函数模型。从缩小搜索空间入手,在理论上证明了通过子目标函数值排序进行Pareto最优解求取的可行性,提出了子目标进化算法。同目前的高维多目标优化问题求解算法相比,显示出一定的优势。通过一个具体的部署算例,验证了所提出算法和建立的高维多目标优化模型的正确性和可行性。     

基于运动目标预测的多无人机分布式协同搜索

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同搜索是多UAV协同一个重要研究方向。随着战场环境的复杂化,UAV对动态时敏目标的搜索显得尤为重要。针对动态时敏目标的运动特性,首先建立动态时敏目标的运动预测模型,为了降低由于目标运动造成的不确定性以及优化UAV的搜索性能,在采用贝叶斯理论对目标存在概率进行更新的基础上,研究了一种基于高斯分布的目标转移概率密度,通过计算得到动态时敏目标的存在预测概率,然后合理建立UAV协同搜索的性能指标函数,在分布式模型预测控制框架下,将多UAV集中式在线优化问题转化为各架UAV的分布式在线优化问题,最后对性能指标函数进行优化求解。通过仿真验证了所提方法的有效性。     

基于卫星可靠度和MTTR星座空间备份策略设计

基于卫星可靠度建立了星座系统可靠度模型,分析了星座构型、卫星的可靠度、备份卫星数目对星座系统可靠度的影响。通过分析备份卫星的可用性、卫星的固有可用度,提出了备份卫星轨道设计约束条件。基于平均修复时间建立了备份卫星重构控制模型,分析了备份卫星数目、备份卫星轨道、平均修复时间对备份卫星重构控制平均特征速度的影响。最后针对卫星星座对系统可靠度和平均修复时间的需求,提出了一套备份卫星子星座构型优化设计方法并给出了设计实例。     

Modeling for UAV resource scheduling under mission synchronization

Unmanned aerial vehicle (UAV) resource scheduling means to allocate and aggregate the available UAV resources depending on the mission requirements and the battlefield situation assessment. In previous studies, the models cannot reflect the mission synchronization; the targets are treated respectively,which results in the large scale of the problem and high computational complexity. To overcome these disadvantages, a model for UAV resource scheduling under mission synchronization is proposed, which is based on single-objective non-linear integer programming. And several cooperative teams are aggregated for the target clusters from the available resources. The evaluation indices of weapon allocation are referenced in establishing the objective function and the constraints for the issue. The scales of the target clusters are considered as the constraints for the scales of the cooperative teams to make them match in scale. The functions of the intersection between the "mission time-window" and the UAV "arrival time-window" are introduced into the objective function and the constraints in order to describe the mission synchronization effectively. The results demonstrate that the proposed expanded model can meet the requirement of mission synchronization, guide the aggregation of cooperative teams for the target clusters and control the scale of the problem effectively.     

区域防空部署优化系统建模

为了全面、合理地度量区域防空作战部署的优劣,解决兵力一定情况下的优化部署问题,首先提出了掩护价值的概念,它是掩护能力与保卫目标重要程度的综合量度;然后建立了一种新的评价区域防空部署的指标体系,给出了各指标或因素的具体确定方法;在此基础上建立了以掩护价值为目标函数的区域防空优化部署模型;提出了基于启发式方法的部署优化模型求解方法,给出了求解框架和算法流程。实际应用证明,模型是有效的,求解结果是可行的。     

基于改进信息熵的空地多目标攻击优先权决策

空地多目标攻击顺序的确定直接决定着攻击机自身的生存力及作战任务的完成,是对地作战任务规划的关键前提。分析了影响空地多目标攻击顺序决策的因素;采用优先权法,建立了空地多目标攻击优先权决策模型;对传统的基于信息熵的多属性决策方法进行了改进,引入决策者偏好因素,综合了主客观对决策结果的影响;最后进行了实例仿真研究,仿真结果验证了所建优先权模型的正确性及所提决策方法的有效性。