迎头抢攻飞行轨迹数学建模及评估

为提升飞行员空战对抗训练水平,提出了对迎头抢攻空战训练建模评估.通过对迎头抢攻空战战术基本过程进行分解,建立了迎头抢攻空战战术飞行轨迹数学模型,确定了迎头抢攻空战战术的理想飞行轨迹.利用灰色关联度分析,根据实际轨迹与理想轨迹相似性,对迎头抢攻空战战术飞行轨迹进行评估.结合迎头抢攻战术在关键时刻对飞机轨迹的特定要求,综合得到飞行轨迹评估结果.案例验证该方法符合实际,可以有效反映航空兵空战训练对飞行轨迹的战术要求.     

基于蒙特卡洛树搜索方法的空战机动决策

针对空战中双方的机动决策问题,考虑角度、距离、速度变化以及高度优势函数,以赢取最大空战优势期望为目标,建立了空战双方机动决策模型,并引入蒙特卡洛树搜索方法进行求解,搜索策略采取极大极小搜索算法。针对双机对抗,通过仿真给出空战态势及空战优势变化曲线,结果表明:我机在整个空战过程中绝大部分是处于优势地位的,验证了使用蒙特卡洛树搜索方法进行空战机动决策的可行性,同时对算法的实时性进行了仿真,计算机动动作所用时间众数位于50~100ms区间内,达到了实时性要求。     

基于区间AHP法与粗糙集的飞机空战效能评估

考虑到视距内空战和超视距空战2大现代空战模式的特点,构建了飞机空战效能评估指标体系。针对以往效能评估模型中单一权重系数确定方法的不足,应用区间AHP法确定主观权重系数，用粗糙集确定客观权重系数,然后将主观和客观权重进行有机集成,得到基于区间数的最优组合权重,充分吸收了主观赋权评估法和客观赋权评估法的优点,同时又克服了2类方法各自的缺陷,实现了二者的优势互补,使评估结果更为合理、科学。最后,建立了空战效能的综合评估模型,通过实例计算验证了该模型的可行性和有效性。     

双机空战效能评估的半实物仿真研究

简述了双机空战效能评估研究的重要意义 ,讨论了在实验室条件下 ,利用地面飞行模拟器进行双机空战效能评估的半实物仿真系统的组成和工作原理 ,着重研究了几个关键技术问题 :( 1 )双机空战仿真流程设计 ;( 2 )机载雷达目标发现概率计算 ;( 3)空 -空导弹可攻击区模型建立 ;( 4)空战结果评估与分析。     

空战过程中行为决策研究

歼击机空战过程通常表现为搜索、接敌、攻击和退出战斗等阶段，空战各阶段活动有不同的目的、内容和方法，但其效果都对空战的胜负具有重要影响。作战双方都希望选择一个最合适的时机发射（射击），过早或过晚都对已方不利，先对一对一空战接敌到击阶段作出定量与定性分析，再对二对二空战决策模型进行了讨论。     

基于MFO-HTN的超视距空战战术机动组合规划

针对超视距空战机动决策问题，提出基于战术机动组合的超视距空战决策模型。首先，利用参数化语言将超视距空战机动描述为两种典型形式，作为超视距空战战术的基本战术动作。其次，引入层次任务规划网络(HTN)模型，利用空空导弹攻击区描述空战态势，构建带参数的空战HTN模型。最后，将机动时间、可发射距离、可发射时间作为目标函数，构建多目标优化模型，采用飞蛾扑火算法对HTN网络参数进行优化求解。仿真实验表明，飞蛾扑火算法能够快速解算当前态势下的最优参数，所得到的空战战术机动序列能够达到战术目的。该算法模型可以为飞行员提供辅助决策，也为研究智能超视距空战提供了新的思路。     

基于Q-network强化学习的超视距空战机动决策

考虑到空空导弹对空战胜负的重要影响,针对空战态势状态特征连续、多维的情况以及传统方法缺乏对空战对抗中敌方策略的考虑,将强化学习应用到1vs1超视距空战机动决策。首先,建立了同时为对抗双方进行机动决策的强化学习框架,提出ε-纳什均衡策略来选取机动动作,并通过导弹攻击区优势函数来修正奖赏函数;其次,基于记忆库和目标网络训练Q-network,形成超视距空战机动决策的"价值网络";最后,设计了Q-network强化学习决策模型,并将机动决策过程分为了学习阶段与实战阶段。仿真结果表明:智能体可以感知空战的态势并作出合理的超视距空战机动决策。     

超视距空战本质特征的几个问题

系统地阐述了现代空战新领域－－超视距空战的基本理论内容，对超视距空战的一般过程，基本条件和主要特点进行了全面的分析，揭示了超视距空战本质特征及其与视距内空战的区别。     

粒子系统理论在空战视景仿真中的应用

针对空战视景仿真中不规则现象模拟这一难点,依据粒子系统基本原理,定性和定量相结合分析了Vega自定义特殊效果模块参数的数值含义,提出了量化粒子系统参数的方法。以空战视景仿真中常见的燃烧、爆炸效果仿真为例对参数的综合使用进行了系统设置,采用量化参数的方法得到相应模拟效果的参数范围,最后进行仿真模拟逐次逼近得到最优参数,仿真结果证明了量化参数的合理性。     

基于胜率预测的空战关键节点确定方法

以提高空战训练评估效率为目标,着眼于确定影响战局走向的关键节点,提出了一种基于胜率预测的空战关键节点确定方法。首先,基于长短期记忆网络设计并训练胜率预测模型,以实时评估空战态势;其次,引入最大类间方差法确定关键节点阈值,并将相邻时刻胜率差绝对值大于阈值的时间点确认为关键节点。实验结果表明,所设计的胜率预测模型预测胜率准确,所采用的关键节点阈值选择方法合理,总体方案具有可行性和泛化性。     

基于云模型的闭环空战决策评估

为解决针对空战决策展开评估过程中出现的复杂性和不确定性问题,构建了面向空战决策的评估指标集 并提出以一种基于云模型的云重心法和一致性赋权法相结合的闭环评估法。该方案首先对基础数据进行归一 化处理,并建立相对应的空战决策云模型,再根据指标相似性和一致性构建指标集权重,最后选取合适阈值判 断评估有效性完成评估方案的闭环反馈。仿真实例表明,该方案确保了评估的准确性和有效性,避免了传统方 法出现的随机性问题,真实反映了空战中决策的好坏。     

基于UML的电子支援下截击空战建模与仿真

针对未来空战中新的作战样式和作战对象，研究了电子支援下截击空战仿真的关键问题。以歼击机、无人机和电子战飞机组成的空中联合编队为主要研究对象。采用面向对象建模技术，利用UML的用例图、类图研究了截击空战的静态功能结构，通过序列图、活动图建立了截击空战的交互模型和活动转换模型，系统地描述了作战流程，重点突出了电子对抗建模，最后实现了截击空战仿真系统。仿真实验证明：该系统能为航空电子对抗系统作战效能评估提供实验平台。     

航空集群自主空战研究进展

 航空集群自主空战是军事智能化领域必须研究的典型难点问题。综述了智能空战相关理论与技术,理清了智能空战发展的脉络,分析了航空集群理论与技术以及人工智能在空战决策领域的应用现状,探讨了中国智能军事发展的可鉴之策及实现集群自主空战的可行途径。     

基于机动动作元的敌机战术机动在线识别方法

敌机战术机动动作的在线识别可为空战态势感知、任务规划和辅助决策提供重要参考信息.针对雷达数据不能提供敌机姿态信息,导致战术机动动作难以直接描述的问题,提出了一种基于空战机动动作元的两级识别方法.首先分析了雷达传感器提供的特征信息;其次根据战术动作的航迹曲线,将空战战术动作分解为11种基本的机动动作元,降低了动作描述的复杂度;然后采用随机森林和支持向量机设计了两级识别方法,层级1利用航迹参数识别机动动作元,层级2根据动作元序列和运动参数识别战术动作.通过对仿真飞行数据进行验证,表明机动动作元能有效描述典型机动动作,提出的方法能够实现敌机战术机动的准确在线识别.      

空战实时仿真系统研究

为了评估空中作战对抗效能,建立了虚拟空战实时对抗网络仿真系统,给出了系统设计的思路、框架和功能,详细介绍了视景仿真系统的实现方法和关键技术,采用最小二乘拟合算法解决了仿真实体的轨迹不连贯,画面有抖动等现象;基于Vega仿真软件环境开发了战场中的各种复杂场景特效,解决了非视觉物理量的可视化问题,可在不同的场景环境下,动态演示导弹对相应目标的打击过程,包含特效、声音等各类仿真信息,画面流畅、系统稳定,具有良好的交互能力;利用Visual C 开发了视景仿真程序,解决了视景驱动和自动视点切换等具体问题。仿真结果表明视景系统可以实时逼真地演示虚拟空战作战过程,并给出了作战效能的直观评估。     

基于L-Kshape-HACA的空战态势分割聚类

在近距空战中,实时获取可靠的空战态势信息对于决策指引是非常重要的.针对近距空战态势变化剧烈以及评估参数多维耦合的问题,提出了一种基于L-Kshape-HACA的多元空战态势分割聚类方法.以分层时序聚类分析为框架,利用拉普拉斯中心性方法确定聚类数目,同时采用Kshape对多元时间序列进行聚类分析,解决了多维参数下的态势信息提取问题.利用12组近距空战数据进行测试,并与14种聚类算法进行比较,结果表明L-Kshape-HACA在聚类中心确定和态势分割准确性上与实际空战态势更加符合.     

基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估

针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法(CHCQPSO)对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优,并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析;最后,用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高、用时短,为空战目标威胁评估提供了一种新思路。     

多无人机模糊态势的分布式协同空战决策

针对不确定环境下的多无人机协同攻击多目标的空战问题给出了一种分析方法.首先通过分析不确定环境下的无人机空战态势,建立了多无人机模糊态势的任务分配模型.然后提出了异步一致性拍卖算法,将目标收益作为竞标的依据,给出了不确定环境下的多无人机协同攻击多目标的分布式空战决策方法.仿真结果表明,该算法在双方机群较大时能够实现快速收敛,提高了空战效率与资源利用率,且具有良好的稳定性和可扩展性.