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     

基于威力场的空战分析建模

引入威力场的概念,建立针对现代空军武器装备特性的空战分析模型。在分析物理场的性质的基础上,提出威力场的基本概念与性质,构建势函数。战斗机的威力主要由五个部分构成:到达能力,通信能力,目标探测能力,告警能力和攻击能力。综合这五个因素,建立威力场势的计算模型。威力场根据敌我性质分为正场和负场,同性质场的势可以叠加。然后应用威力场理论对态势评估、战术机动进行分析。仿真结果表明威力场可以直观地反映空战态势,为空战的定量分析提供基础。     

逃逸人工势场法局部极小值策略的研究

人工势场法由于其算法的简洁性和有效性在实际问题中获得了应用,但其存在容易陷入局部极小值、在障碍附近震荡现象的缺点,如何解决这些问题是人工势场法研究的主要热点。论文将作为势场模型的Gaussian函数进行了适当变形,使其能更准确地反映势场环境。通过分析震荡现象产生的原因,以及局部极小值点的特点,将粒子群算法引入到势场的探测过程中,在此基础上提出了等位线法用于逃逸局部极小值。仿真结果表明本文方法能有效消除运动路径的震荡现象,极大地降低了陷入局部极小值的概率。     

战斗机使用空射诱饵弹协同规避策略

以战斗机携带空射诱饵弹被空空导弹攻击为背景,对战斗机使用空射诱饵弹协同规避导弹攻击进行研究。建立了战斗机、空射诱饵弹及相对运动模型;分析研究了协同规避导弹攻击原理,建立了协同规避关键技术模型。在分阶段构建协同规避决策指标函数的基础上,建立了协同规避导弹攻击模型,提出了一种基于粒子群算法的战斗机使用空射诱饵弹协同规避方法。最后进行仿真验证,结果表明该方法能有效利用空射诱饵弹对目标进行欺骗,提高我方战斗机在被导弹攻击过程中的生存力。     

针对机动目标的三维实时滚动优化制导策略

为解决目标机动策略未知条件下的飞行器拦截问题, 提出一种基于神经网络的三维滚动优化制导策略。首先, 针对全局最优导引律终端时刻难以确定的问题, 在滚动时域优化框架下, 引入零效脱靶量设计局部最优导引律, 并使用粒子群优化算法进行求解。其次, 为了提高制导律在线求解效率, 构建神经网络, 对优化算法滚动求解得到的若干组制导训练数据进行离线学习, 并将经过训练的网络用于制导指令在线滚动优化。仿真结果表明, 神经网络-滚动优化制导策略对采取各类机动方式的目标均具有较好的制导性能, 有效提高了制导指令在线优化效率, 可以为飞行器制导律实时滚动求解提供参考。     

基于SPA及PSO的超视距空战态势评估

在超视距空战中获取的原始数据信息常常并不精确且包含不完备信息,而且现有方法不能反映战机机动对态势的影响,造成决策结果的可信度不高,对此提出基于区间集对分析（set pair analysis, SPA）的超视距空战态势评估方法。利用证据理论验证集对分析处理区间数多属性决策问题的可行性;将战机机动融入态势评估函数,选取在一定时间敌我机动前后的战场态势构成区间数决策矩阵;利用集对分析理论把区间值转化成联系数进行评估,并用粒子群（particle swarm optimization, PSO）算法对态势要素权重进行寻优。经验证,该方法在一定程度上提高了态势评估的真实性。     

基于自适应分段势场法的多无人机航迹规划

为解决传统人工势场法在无人机进行航迹规划应用中易陷入局部极值、目标不可达与规划航迹曲率过大等问题,在分层势场法基础上提出了目标点处附加的第二局部引力场和由目标引力场组成的引力集合的方法。该方法克服了目标不可达和易陷入局部极值的缺陷,且在原有分层势场法中引入分段函数,提高了航迹规划效率,缩短了航迹长度。仿真对比了传统人工势场算法、对比算法一、对比算法二、本文提出的基于附加引力场和复合引力场的势场算法以及自适应分段势场算法。结果表明：自适应分段势场算法具有较好的有效性和较强的鲁棒性。     

基于模糊专家系统与IDE算法的UCAV逃逸机动决策

针对现有研究中无人作战飞机(unmanned combat air vehicle, UCAV)近距逃逸机动的自适应性不足和战术性匮乏问题,提出一种将模糊专家系统与双策略竞争的可选外部存档差分进化算法(external archiving differential evolution algorithm with dual strategy competition, DSC-JADE)相结合的逃逸机动决策算法。通过对战术知识的学习,建立模糊专家系统,将逃逸决策过程通过滚动时域划分为离散片段,根据模糊专家系统决策得到机动动作,在其控制量对应的可行域内,采用改进差分进化算法(improved differential evolution, IDE)进行寻优得到最优控制量,完成逃逸机动决策。在UCAV处于劣势的初始条件下进行仿真验证,证明DSC-JADE算法相较原始差分进化以及其他传统群智能算法搜索能力更强,采用专家系统相较不采用专家系统逃逸决策能力更优。     

基于粒子群优化算法的无人战斗机路径规划方法

对于无人机的路径规划问题,从和机器人路径规划问题的差别入手,通过粒子群优化算法对有限数目的采样航点的优化,使用高次B样条曲线拟合出满足路径最短且威胁最小的无人战斗机的飞行路径。研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。通过仿真对目前出现的基于粒子群优化算法的无人机路径的多项式拟合方法和所提出的基于B样条拟合的方法进行了比较。仿真结果表明,使用粒子群算法优化出来的B样条曲线比多项式拟合法和几何方法更加合理有效。     

自适应预测权重的空战鲁棒机动决策方法

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定性问题,利用可达集理论对目标机动意图和状态提前预测,同时采用自适应预测权重系数对无人作战飞行器的攻击和防御进行调整。最后,利用改进的共生生物优化算法对机动决策控制量寻优。仿真结果表明,无人作战飞行器运用该方法能够生成一条理想的近距攻击占位轨迹,实现近距自主空战攻击占位。     

自适应预测权重的空战鲁棒机动决策方法

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定性问题,利用可达集理论对目标机动意图和状态提前预测,同时采用自适应预测权重系数对无人作战飞行器的攻击和防御进行调整。最后,利用改进的共生生物优化算法对机动决策控制量寻优。仿真结果表明,无人作战飞行器运用该方法能够生成一条理想的近距攻击占位轨迹,实现近距自主空战攻击占位。     

双机协同战术对策及近似最优解

针对空战中我方双机协同对抗敌方单机的引导问题,提出了一种近似最优的接敌对策。首先,通过对几何态势的分析建立了态势模型;其次,给出了战斗机约束条件并构造了综合态势优势函数;然后,利用滚动时域控制(receding horizon control,RHC)得到了数值解;最后,给出了一个空战对抗实例。仿真结果表明,设计的接敌对策能扩大我方态势优势,占据有利发射位置,最终达到先敌发射的目标,是一种有效的战术策略。     

中距协同空战决策过程二次聚类重构与评估

未来空战将以中距空战为主,找出导致中距空战结果的原因是开展贴近实际的中距空战智能决策需解决的重要问题。针对空战训练过程中记录数据分布的复杂特点,建立了中距协同空战训练评估模型,提出了基于高阶导数聚类和相对模糊熵聚类的二次聚类方法,计算编队协同决策集,实现编队中距协同空战决策过程重构。以编队协同搜索和协同机动决策的角度,寻找编队协同决策与中距空战结果的相关性,并通过实例评估验证了聚类算法的合理性。     

基于粒子群优化的无人战斗机编队任务协调方法研究

执行任务时多无人机之间的任务协调是保证无人机具备协同工作能力并且顺利完成任务的关键.将无人战斗机编队的协调过程看成一种动态的任务分配过程,建立任务协调模型,分析任务协调问题的粒子初始化和寻优方法,编写基于粒子群优化算法的任务协调问题程序.对粒子群优化算法参数对任务协调方案的影响进行了仿真验证,结果表明此方法得出的方案合理有效可以满足无人战斗机任务协调问题的要求.     

基于效能仿真的舰艇综合防御鱼雷作战决策优化

采用深弹拦截与机动规避综合防御声自导鱼雷,是舰艇水下防御的一种新型作战样式。为了给装备指控自动化和训战法决策提供参考,采用蒙特卡罗方法对该作战过程进行了数字仿真,得到了规避概率、拦截概率和生存概率等3个作战效能指标的估计值。通过效能分析提出舰艇如何机动以获取有利深弹发射态势这一问题,分析影响因素及约束条件并建立了决策优化模型;采用遗传算法并以示例形式求解优化模型,由散点拟合得到了舰艇机动路线。针对不同鱼雷报警位置条件下的防御态势,分析比较了舰艇机动对舰艇生存概率的优化效果。     

基于攻击区和杀伤概率的视距内空战态势评估

基于影响空空导弹攻击区和杀伤概率两个作战效能指标的主要态势因素,构造视距内空战态势评估模型。首先对某型近程红外寻的空空导弹的攻击区及导弹杀伤概率与角度、速度等态势因素的相关性进行分析,明确角度、速度等态势因素对它们的影响关系;基于影响关系构造态势因素优势函数,进行空战态势评估。仿真表明该模型符合现代视距内空战实际,可为视距内空战机动决策提供依据,一定程度上提高了态势评估的真实性。     

基于目标搜索任务的群机器人路径规划

微粒群算法具有搜索效率高,收敛速度快的特点,可应用于基于目标搜索任务的群体系统。人工势场法可用于移动机器人的避障导航,提出一种在环境未知情况下基于机器人多传感器结构的人工势场法MSAPF,和一种具有群机器人系统特征的SRPSO算法,将二者相结合,应用于群机器人系统的目标搜索任务,在搜索目标的同时实现避障导航路径规划,通过对多组不同数量机器人的仿真实验验证了此方法的有效性。

Abstract：

Particle Swarm Optimization algorithm has high searching efficiency and constringency speed,and can be used for the target-searching swarm intelligence system.The artificial potential field （APF） is an effective local path planning method for the mobile robot.The MSAPF （multi-sensor-based APF）,integrating with the SRPSO （Swarm-Robot PSO） algorithm was proposed,used for realizing the path planning of swarm robot system while searching the target.The efficiency has been proved by the simulation experiments with different individual quantity of swarm robot.