超视距多机协同多目标攻击系统研究

首先在BVR多机协同多目标攻击系统中使用了自主优先权和协同优先权,采取了分组决策的方案,然后用BP神经网络完成目标分配,SOFM神经网络完成攻击排序,采用神经网络实现了决策算法,并对整个决策系统进行了仿真;然后,在原始态势数据的基础上计算了导弹攻击区,用比例导引法实现了空空导弹攻击.最后设计了BVR多机协同多目标攻击系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真.结果验证了决策的正确性.本文工程背景强,所得的仿真结果可供工程设计时参考.     

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。     

群机协同空战中的多目标攻击决策模型研究

分析了群机协同空战中，多编队、多机分步协同作战的特点，提出分层递阶的协同多目标攻击决策模型，将问题分解为战役层兵力指派和战术层多目标分配决策，并分别设计了战役层和战术层的决策模型。建立了通用空战态势评估和能力评估模型，通过对战役层和战术层作战单元的抽象和评估模型参数的设置，可将该模型应用于两个不同层次。最后给出了仿真算例，验证了该模型的可用性和有效性。     

基于LINGO的多目标攻击空战决策研究

在介绍了多目标攻击有关概念的基础上,分别建立了考虑目标威胁后的多机协同多目标攻击的数学模型和单机多目标攻击的数学模型,并采用Lingo软件通过具体算例分别对两类模型进行了数值仿真.仿真结果表明,利用优化软件Lingo可以实现快速准确的空战决策,从而为多目标攻击空战决策提供了一种有效的决策方法.     

一种新的超视距空战威胁估计非参量法模型

针对目前超视距空战威胁估计非参量法模型的缺点，提出了一种新的非参量法模型。该模型针对超视距空战以双机迎头飞行、导弹互射为主的特点，以载机空战能力、机载导弹攻击区、不可逃选区以及机载雷达的搜索区等性能参数和空战双方瞬时几何态势等作为主要研究对象，建立了各自的优势指数表达式，并采用线性加权法将各优势指数综合，求得空战中的整体优势指数，作为战术选择、目标分配、火力分配的基础。模型较全面、合理的反应了超视距空战的特点。仿真算例验证了模型的有效性。     

多机空战仿真协同战术决策方法

首先介绍了多机空战协同战术决策的主要内容，然后提出了一种用以进行空战态势评估和威胁评估的方法－－威胁指数法；在此基础上给出了目标分配的具体步骤以及火力分配模型；最后给出了具体仿真算例，计算结果表明，文中介绍的方法可以全面、有效地完成多机空战中的战术决策任务。     

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     

多目标攻击空战决策WBG模型及其蚁群算法

针对解决空战决策分配问题的已有算法稳定性差、局限于数学描述、没考虑目标威胁评估因素等不足,通过分析战场模型,建立了多目标攻击空战决策的赋权偶图(WBG)模型,该模型是具有二分类的赋权完全偶图模型,使空战决策分配问题转化为求解WBG模型的最优匹配问题。利用蚁群算法对WBG决策模型求解,提出了具体实现算法。数值试验和仿真结果表明,提出的空战决策WBG模型及其蚁群算法实现具备精确有效的决策能力,从而为多目标空战提供了一种有效的决策方法。     

基于整数规划的超视距空战目标分配模型研究

针对超视距编队协同空战中的目标分配问题,通过建立现代空战的微分对策模型,将超视距多机协同空战的目标分配分为编队分组和编队内单机目标分配两步完成,重点研究了编队分组对抗策略,设计建立了以交战强度排序为依据,以"不重不漏"为原则的基于整数规划的超视距空战编队目标分配模型。仿真算例验证了所建模型的有效性和准确性。     

基于拍卖算法的多机协同火力分配

为解决超视距协同空战中的多机协同火力分配问题,首先建立了空战威胁估计和空战优势估计模型,构建了多机协同火力分配的数学模型。其次基于多智能体拍卖算法,提出了一种分布式的多机协同火力分配方法,该方法同时考虑了火力分配的效益和代价,能在较短的时间内给出较为合理的协同火力分配方案,具有计算量小、通信量低、动态性以及实时性好等特点,可应用于解决多机协同火力分配中的资源分配、冲突消解等协作问题。最后,通过仿真实验证明了该方法的合理性和有效性。     

基于混合算法的空战机动决策

针对现代战斗机空战机动决策的复杂性,以红蓝双机一对一空战为背景,结合滚动时域思想对战斗机空战机动决策进行研究。首先借鉴人工势场法构建战斗机空战人工势场,重点分析空战人工势场函数和变权重函数的构建;提出一种基于滚动时域控制-人工势场启发粒子群混合算法的战斗机空战机动决策方法;最后进行仿真验证,仿真结果表明该方法可以有效避免人工势场法局部极小值问题,改善粒子群算法的全局搜索能力,从而在一定程度上提高了战斗机在空战过程中的人工势场值,使战斗机在空战中占据有利态势。     

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。     

空战决策知识构建方法研究

针对战训数据丰富, 数据背后空战决策知识贫乏的问题, 提出了一种空战决策知识构建方法。首先, 根据空战决策影响因素来分析决策知识的生成过程, 选择用产生式规则来表示空战决策知识。其次, 针对战训数据存在噪声数据干扰以及连续属性数据难以满足数据挖掘算法离散度量要求的问题, 应用了k-means聚类算法来检测离群点并使用最小描述长度准则算法将连续属性离散化。最后, 基于预处理后数据, 采用粗糙集提取空战最小决策规则知识, 通过构建模糊逻辑推理系统实现空战决策知识的推理与应用。仿真表明, 该方法能够有效地提取空战决策规则知识以及知识的推理与应用。     

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FD-TODIM的混杂空战多目标动态威胁评估

针对传统空战态势威胁评估存在“状态失衡”以及难以体现决策者个体行为差异的问题, 首先针对空战过程中多时刻态势信息, 提出基于变权理论的态势权重解析方法, 并结合基于正态累积分布生成时间序列权重的算法, 解决属性参数与权值动态匹配的问题。其次, 基于混杂态势信息, 综合考虑飞行员有限理性和个体行为存在差异的特点, 提出基于模糊动态交互式多准则决策(fuzzy dynamic interactive multi-criteria decision-making, FD-TODIM)算法的混杂空战多目标威胁评估方法。最后, 进行了仿真验证和分析。仿真结果表明, 该模型可充分挖掘历史信息影响, 有效融合多个时刻混杂空战态势的混杂信息, 并根据不同飞行员个体差异, 生成具有实际意义的空战威胁态势评估结果。     

基于BFM方法的1vs1近距自主空战决策

无人机自主空战将是未来空战的主要样式之一。针对当前对于近距自主空战的研究往往假设简单、计算复杂以及受限于使用规模等问题,对以格斗导弹为武器的近距1vs1自主空战的主要研究内容,提出一种基于基本飞行动作的自主空战决策方法以保证空战决策的有效性和实时性。首先,根据导弹的攻击区设计一种得分函数来量化评估空战态势;其次,建立敌机机动位置的几何预测模型。然后,提出基于位置差和速度差的补偿制导方法。最后,在仿真分析中设置了攻击和防御两种典型自主空战态势,实验结果表明了所提方法的有效性和可行性。     

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。     

基于BFM方法的1vs1近距自主空战决策

无人机自主空战将是未来空战的主要样式之一。针对当前对于近距自主空战的研究往往假设简单、计算复杂以及受限于使用规模等问题,对以格斗导弹为武器的近距1vs1自主空战的主要研究内容,提出一种基于基本飞行动作的自主空战决策方法以保证空战决策的有效性和实时性。首先,根据导弹的攻击区设计一种得分函数来量化评估空战态势;其次,建立敌机机动位置的几何预测模型。然后,提出基于位置差和速度差的补偿制导方法。最后,在仿真分析中设置了攻击和防御两种典型自主空战态势,实验结果表明了所提方法的有效性和可行性。     

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。     

基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战态势评估及仿真

自动准确地进行空战态势评估是无人作战飞行器（UCAV）自主作战，或有人作战飞行器（MCAV）的辅助作战决策系统必须解决的技术，也是进行威胁评估和战斗决策的基础。为了解决空战态势评估的建模和实现问题，提出了用模糊动态贝叶斯网络实现空战自动态势评估的方法，推导了离散模糊动态贝叶斯网络的推理算法，建立了空战白动态势评估的离散模糊动态贝叶斯网络模型，并进行了仿真验证。仿真结果表明，依据离散模糊动态贝叶斯网络所建立的空战态势评估模型，能够准确地跟踪战场态势的变化，及时发现态势的转换边界，而且在观测值出现偶然误差或者错误时，仍然可以给出正确的评估结果。