无人作战飞机任务规划与控制单元仿真系统

首先对无人作战飞机任务规划与控制单元的总体方案进行设计,对仿真系统的各功能模块进行了描述.然后提出了分层递阶的任务规划与控制功能结构及其逻辑框架,并给出基于可扩展标记语言的任务链模型.最后实现了控制单元指挥多编队无人作战飞机协同作战的仿真,并对进一步的研究进行了展望.     

面向应用领域的知识系统建模及实现

针对知识系统建模过程中不同类型知识的组织、表示、控制和实现等问题,将用户需求作为重要的切入点,通过对用户的需求分析和分解将知识系统数据结构划分为领域概念知识(概念本体)、领域系统知识(方法本体)、需求分解知识(需求本体)、知识系统控制知识和解释知识5大部分,建立了各部分的数据结构,明确了相互之间的关系。提出了基于层次案例规划(hierarchicalcase basedplanning,HCBP)的需求本体建立检索及面向目标的黑板控制结构和改进算法。实例测试表明,该方法不仅有利于不同类型知识块的重用,而且提高了系统的执行效率,大大缩短了知识系统的开发周期。     

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。     

实际环境中多无人车协同路径规划模型研究

地面无人车的集群作战运用是当前人工智能与作战指挥交叉领域的热点研究问题。针对实际环境中多无人车无法满足动态威胁条件下的协同路径规划问题,采用全局路径规划算法A-star与局部路径规划算法RL相结合的思路,从感知到行为决策全交互协同的角度开展多无人车协同路径规划模型研究,设计协同作战态势威胁算法、状态与动作空间、奖励函数、势力范围函数;设计协同作战编队构型策略生成及打击路径动态优化子模型,完成基于自主学习的多无人车协同路径规划控制模型构建与求解。结果表明：该路径规划模型可有效应对复杂城市环境下多无人车协同路径规划任务需求。     

基于VORONOI图的无人机空域任务规划方法研究

无人机任务规划系统对充分发挥无人机自主控制与飞行和自主执行任务的能力起着十分关键的作用。在分析VORONOI图的性质的基础上，以压制敌防空火力作战任务想定为背景研究基于VORONOI图的无人机任务规划技术，重点讨论了规划环境建模、航路代价计算和初始航路选择问题。最后对该方法进行了时间和空间性能分析。     

航迹规划领域本体的构建与应用

飞行器航迹规划方法种类繁多且涉及的领域知识庞杂,快速掌握各规划方法的特点并从中选取合适的方法进行规划十分困难,其原因在于缺乏航迹规划相关领域知识的表示和重用。为了实现方法重用,提高规划效率,采用本体技术描述航迹规划领域中的常用概念、概念的层次结构及概念间的关系,建立了航迹规划领域本体。它不仅能够对航迹规划领域知识进行规范描述,实现从规划问题概念建模到规划模型软件实现的自然过渡,还可以完成规划算法类型的自动推理,帮助规划人员快速分析比较各类算法,建立规划模型,从而实现领域知识重用。     

作战计划的本体建模研究

作战计划为指挥员提供先进的决策辅助,需要明确有关作战过程相应的信息需求,并依赖于作战过程的形式化领域模型(本体)的开发。研究了相关文献中的作战行动规划过程模型,综述了若干通用计划本体的开发,如计划概念要素、知识表示技术等,为进一步研究作战行动过程提供了足够的、不同模型的信息。     

面向成像卫星组网的群任务规划方法研究

本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星协同的群规划方法.研究中不仅考虑了一些部门存在特有的任务规划需求，还考虑到一些重要部门有卫星资源或者经申请有允许规划的卫星资源. 分析了群规划的模式需求及提出群规划框架；针对分层规划与可共享的资源服务，建立群规划多目标优化模型；针对任务规划这一高维离散组合优化问题，借鉴蚁群算法的快速收敛和遗传算法的强知识表示能力，阐述组合高低阶知识表示的改进遗传求解算法. 仿真实验验证了本文规划模型与求解算法的有效性.     

基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计

针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成自主作战网络生成-集群演化-效能评估的全过程动态演示验证,而且能够通过重复随机试验进一步评估无人集群的协同作战效能,最后总结了集群协同作战的策略和经验。     

层次任务网络中的重新规划研究综述

层次任务网络(hierarchical task network, HTN)作为智能规划技术的重要组成部分,已成功应用于无人平台任务规划、应急方案制定等各领域中。由于日益增加的不确定因素对计划执行效果的影响,迫切需要重新规划技术,因此基于HTN的重新规划技术成为近年来的研究热点。首先,通过对当前研究现状的总结梳理,提出了基于HTN的3层重新规划框架。然后,分别从框架中的计划修复、局部重规划和全局重规划3个层次阐述了相应的技术路线与实现细节,针对不同层次指出了目前方法的优势与不足。最后,对该问题未来的研究方向进行了展望,并提出了待解决的关键问题及解决思路。     

无人机集群任务规划方法研究综述

无人机集群以其高度的灵活性、广泛的适应性、可控的经济性,拥有越来越广泛的应用潜力,受到国内外的高度关注。任务规划是无人机集群应用的顶层规划，是根据任务环境态势、任务需求、自身特性等要求进行的综合调度，从而建立无人机与任务的合理映射关系，维持机间合理协同合作关系。本文从基于逻辑与规则的自上而下式任务规划和基于集群智能涌现的自下而上式任务规划两个方面,对无人机集群任务规划技术现状进行了全面的总结,分析了当前无人机集群任务规划技术研究应当关注的若干发展方向。本文的工作对于全面了解无人机集群任务规划技术现状具有重要参考意义。     

面向多无人机协同对地攻击的双层任务规划方法

无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)的任务规划包含任务分配、执行顺序确定以及航迹优化等。为了达到任务规划的全局最优,需要全盘梳理任务的各个方面,提出高效的优化策略。综合考虑任务规划过程中任务分配、执行顺序确定以及航迹优化等方面的需求和相互间影响,首先从优化框架出发, 设计了双层互耦的任务规划求解策略, 而后将任务规划模型分为上层任务分配和下层任务序列优化, 并对每一层的优化方法和优化步骤进行了详细设计。在任务分配问题中, 基于模拟退火算法, 提出了可跳出局部最优的模拟退火-撒点(simulated-annealing-shooting, SAS)算法, 并详细探讨了算法参数的设计原则。最后通过仿真分析, 验证了所提出的规划框架和SAS优化算法的有效性。     

基于PSO和扩展TOPSIS方法的COA优选方法

作战方案(COA)优选是任务规划系统的重要组成部分,其性能很大程度上决定了任务规划的性能.因此针对任务规划必须符合作战要求和时效性要求,提出了扩展TOPSIS和PSO结合的COA优选方法.首先,为了提高规划的时效性,采用粒子群算法进行搜索优化;对作战要求和作战效能数据进行模糊化处理,生成标准化决策数据,计算每个COA到TOPSIS(逼近于理想解排序)正负理想解的距离;得到COA灰色关联贴进度,作为PSO算法的适应值.文章最后进行实例分析,验证该方法的可行性和有效性.     

层次任务网络中的重新规划研究综述

层次任务网络(hierarchical task network, HTN)作为智能规划技术的重要组成部分,已成功应用于无人平台任务规划、应急方案制定等各领域中。由于日益增加的不确定因素对计划执行效果的影响,迫切需要重新规划技术,因此基于HTN的重新规划技术成为近年来的研究热点。首先,通过对当前研究现状的总结梳理,提出了基于HTN的3层重新规划框架。然后,分别从框架中的计划修复、局部重规划和全局重规划3个层次阐述了相应的技术路线与实现细节,针对不同层次指出了目前方法的优势与不足。最后,对该问题未来的研究方向进行了展望,并提出了待解决的关键问题及解决思路。     

基于UML模型的C4ISR系统能力需求分析与验证

针对复杂的C⁴ISR需求分析,提出一种系统的能力需求获取和分析方法。该方法从分析作战使命入手,采用统一建模语言(unified modeling language,UML)建模技术对作战目标和任务场景建模,通过活动模型分析自动建立C⁴ISR能力需求的概念模型。此外,采用本体描述语言(OWL DL)对能力概念形式化描述,由此可以通过符号推理系统检查模型的完整性和一致性。给出了应用该方法的具体示例,并通过实验工具验证其有效性。     

基于面向服务的通用任务规划仿真集成方法研究

采用基于Service oriented architecture(SOA)的集成框架实现了仿真环境中无人机系统的通用任务规划模块功能的集成.给出了具有系统之系统特点的多无人机综合仿真环境UAVSSE体系结构设计和多层次集成方法.将任务规划功能模决抽象为任务规划服务,基于Web Services技术实现通用的任务规划服务封装.利用注册、发现和绑定机制,任务规划功能能够动态地集成进仿真运行,并能为多架无人机和多个地面系统的仿真提供任务规划服务.通过综合仿真环境中的原型系统验证了相关技术,结果表明基于面向服务方法的任务规划集成能够为多UAV仿真环境提供有效的任务规划功能集成,弥补了HLA在构建动态"系统之系统"仿真中的不足,并能为未来的仿真系统和真实UAV一体化运行提供借鉴.     

针对多星多任务仿真调度的关键路径遗传算法

卫星任务规划问题的求解空间随卫星数量和目标数量的增多而快速增大,针对大规模多星多任务规划问题,提出一种基于关键路径-遗传算法的卫星任务规划分层优化方法.该方法将卫星任务规划问题分解成任务分配和单星任务处理2个子问题,其中,任务分配通过遗传算法实现,一个分配结果对应种群中的一个个体,在单星任务处理子问题中引入关键路径法,...