连续多目标来袭下的舰艇防空火力在线调度

构建了针对连续多目标来袭下的舰艇防空火力在线调度模型,调度过程充分考虑调度算法计算过程中目标状态的连续变化,相同拦截武器在不同时间实施拦截的成功概率变化,防空武器之间的协同,以及当新的威胁程度更高的目标出现后,对已经制定但还未执行的拦截方案对应的拦截武器进行释放和重调度,实时生成使舰艇生存概率更高的拦截方案. 通过在线仿真验证了基于重调度的在线模型能有效提高舰艇的生存概率. 而且,用于重调度的时间增加量越多,舰艇生存概率的增加量越大.     

空天高速飞行器多传感器协同跟踪任务规划研究

针对空天高速飞行器连续稳定跟踪难题,构建了基于多智能体（multi-agent system, MAS）的多传感器协同跟踪任务规划框架,建立了面向空天高速目标协同跟踪的多传感器协同调度优化模型,并提出了基于自适应克隆遗传算法(self-adaptive clonal genetic algorithm, SCGA)的协同跟踪任务规划算法。仿真实验验证了所建立的模型、算法的合理性和优越性,对未来空天高速飞行器探测预警系统的构建具有一定的技术支撑作用。     

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。     

考虑发射失败的多中心多卫星发射任务协同规划方法

在中国未来卫星发射需求急剧增加和卫星发射中心发射能力有限的情况下,为多颗卫星协调发射中心和发射时间变得日趋困难。为解决大量卫星发射任务的协同规划问题,以发射成本最少、发射失败概率最低为优化目标,建立了多中心多卫星发射任务协同优化的多目标混合整数规划模型。基于非支配排序的多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA II)框架,设计了求解模型的多目标进化算法,提出了发射中心选择的整数编码方案,给出了基于启发式搜索的发射时间规划解码算法,并设计了染色体质量检查与修正算法。基于中国现有的4个卫星发射中心和可能面临的6类发射任务,设计了包含10颗卫星发射任务的小规模案例和30颗卫星发射任务的大规模案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明该方法能有效解决多中心多发射任务协同规划问题。     

基于协同memetic PSO算法的传感器目标分配问题求解

传感器目标分配问题是防空系统传感器管理的一项重要研究内容。对面向跟踪的防空系统传感器目标分配问题进行了研究,结合主客观分配原则,利用0-1整数规划模型对问题进行了建模,约束主要考虑传感器的跟踪能力和目标的被执行跟踪容量。构造了一种协同memetic 粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法,分别采用PSO算法和邻域搜索算法作为全局搜索和局部搜索。为了在粒子位置矢量中反映出传感器组合,根据问题设计了一种特殊的粒子编码方法。最后通过仿真实验验证了算法的合理性和有效性。     

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。     

适用于超低空拦截的复合制导律设计方法

防空导弹在拦截超低空目标时，多径效应的存在会大大降低导弹雷达导引头探测跟踪目标的精度。为降低多径干扰的影响，可将弹目视线角(line of sight, LOS)约束在布儒斯特角附近，但是多数的研究仅仅是在弹目交汇处将其约束至布儒斯特角。基于模型预测控制可跟踪期望LOS的特点,设计出一种模型预测制导律。针对超低空目标机动扰动对制导精度的影响,设计了滑模扰动观测器对目标加速度进行估计。最后,将模型预测制导律与目标加速度的估计值相结合设计了一种复合模型预测制导律。仿真结果表明,采用复合制导律能够保证拦截弹以期望的布儒斯特弹道对超低空目标进行跟踪和拦截,同时可将LOS速率收敛至0,最大程度降低多径干扰的影响,从而提高拦截精度。     

以任务需求为驱动的多传感器资源管理方法

针对战斗机火控系统跟踪多目标过程中传感器资源管理问题,提出一种以任务需求为驱动的多传感器管理方法。该方法首先利用矩阵求迹的方式度量跟踪任务的信息需求;然后在分析任务优先级和传感器使用代价的基础上,建立以任务需求为驱动的多传感器集中式管理模型,并根据多个跟踪任务的信息需求自适应地分配传感器资源;对于分配过程中出现的NP (non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用改进蚁群优化算法寻找满足任务需求的最优传感器组合的可行性,并给出传感器自适应分配方案。仿真结果表明,这种管理方法可以在保证跟踪精度的条件下,根据任务的信息需求合理地分配传感器资源;此外,以任务需求为驱动的传感器管理策略可以大幅减少主动式传感器的工作时间,对于提高战斗机的生存性具有重要的工程应用价值。     

多平台分布式协同作战下基于MPC-MAS的指挥控制模型设计

在瞬息万变的网络化体系作战环境中,如何准确、及时地提取有用信息并作出决策,有效应对实际作战中作战效益低、资源损耗大、作战时间长等问题一直是研究的热点之一。本文以多平台协同完成对来袭目标的拦截任务为背景,提出了一种多平台分布式协同作战下基于模型预测控制(model prediction control, MPC)和多智能体系统(multi-agent system, MAS)的指挥控制系统模型。通过引入分布式多平台协同的模型概念,使各平台之间实现完全信息共享,并且采用全局分布-局部集中的决策结构,设计了分布式指挥控制的协同模型框架,选定蒙特卡罗方法进行仿真实验对比。实验结果证明了该模型具有收敛性好、误差低、损失值低等优点,可以高效地解决分布式环境下协同作战的指挥控制模型构建问题。     

基于任务控制的动态多传感器管理方案

针对信息融合系统平台跟踪多目标过程中的多传感器管理问题,提出了一种基于任务控制的动态多传感器管理方案。根据滤波后的目标误差协方差与不同战场态势下的期望之间的差异,度量目标当前精度要求。利用模糊物元分析法,根据目标自身属性值和当前状态值,计算欧式贴近度,从而获得目标威胁度。在综合考虑传感器性能和系统资源能耗的基础上,建立了任务需求模型。依据该模型控制多传感器实现对目标的探测,寻求模型的最优解。仿真结果表明,该方案在保持目标跟踪精度及时效性的同时,能适当地控制资源消耗,减少系统总耗能。     

基于改进PSO的临空高速飞行器协同跟踪优化

临空高速飞行器具有飞行空域大、速度快等特点。针对临空高速飞行器协同跟踪面临分配资源要素众多、协同关系复杂等问题,在构建了面向临空高速飞行器的多传感器协同跟踪优化模型的基础上,通过改进粒子群优化算法的速度及位置更新方式,提出了结合置信算子及排斥算子的粒子群优化(confidence operator and repulsion operator particle swarm optimization, CORO-PSO)算法。仿真实验验证了所提算法能够满足临空高速飞行器协同跟踪对精确性及实时性的高要求,对临空高速飞行器探测跟踪系统的发展提供了一定的方法支撑。     

通信距离约束下双无人机目标跟踪算法

提出了一种旨在提高定位精度,同时具有保证通信距离约束和传感器探测距离约束性能的无人机双机协同跟踪路径规划算法。分析了传感器误差引起的目标定位误差,指出使用协同跟踪的优势。针对通信约束、传感器距离约束以及精度要求,分别提出了漏斗函数、参数冻结等策略,满足了双无人机协同目标跟踪时的相关约束。设计了双无人机目标三维定位的方法。通过对无人机双机协同跟踪精度与单机目标测量精度仿真对比,验证了算法能够在维持两种距离约束的情况下,以较高的精度跟踪目标。     

基于遗传算法的多星协同攻击轨道优化方法

空间攻防中,对拦截卫星攻击路径的规划是成功击中目标卫星的关键因素之一,多星协同进攻方式与单星进攻方式相比,打击效果更好。基于C-W方程建立了航天器拦截的相对运动方程,采用多颗拦截卫星协同进攻的方式,根据战场态势利用遗传算法制定出拦截卫星最优协同策略,并对算法的运行参数及遗传操作进行优化设计,提高算法的自适应能力。仿真结果表明,该方法在脉冲推力的假设下提出的一种最优拦截方案能够更加灵活地满足拦截任务的需求,通过各拦截卫星之间的协同,能够有效提高整体作战效能。     

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。     

作战系统仿真中的雷达建模与仿真研究

以舰艇防空作战中雷达单元的仿真为背景，按照搜索雷达和精跟踪雷达的功能及工作流程，将作战系统中的雷达仿真分成目标探测、捕获、非精确跟踪及精确跟踪等步骤，对各个步骤中需完成的工作进行了较为完整的介绍，并给出了相关流程图。     

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。     

复杂环境下多探测传感器协同定位优化布站建模仿真研究

针对复杂环境下多探测传感器网络难以准确协同定位的问题,提出了一种多传感器协同定位优化布站方法。基于后验克拉美罗下界构建了目标定位精度几何稀释因子评价指标,考虑复杂外界环境,分析了起伏地形、杂波干扰和光照对传感器探测定位能力的影响。建立了多传感器协同定位优化布站模型,并采用智能优化算法进行快速求解。仿真实验结果表明：所提方法能够有效提高多探测传感器网络的协同定位能力,对多传感器协同优化布站具有指导意义。