基于FBN的UCAV对地攻击战斗损伤评估

针对战场战斗损伤评估信息的多样性、不确定性和模糊性,基于模糊理论易于将清晰变量离散化与贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,提出应用模糊贝叶斯网络对UCAV对地攻击效果进行分析评价,建立了对地攻击损伤评估的模糊贝叶斯网络模型,给出了基于模糊贝叶斯网络的损伤评估的推理决策方法,并且对该方法进行了仿真分析.仿真实例表明,基于模糊贝叶斯网络的损伤评估模型能够提高战斗损伤评估的准确度,而且推理简单,易于实现.     

自主飞行器扩展态势评估方法研究

自主飞行器在高度不确定环境下执行复杂作战任务,必须同时兼顾任务完成、战略生存和飞行安全进行自主决策。行为能力等级定量反应了平台健康状态和生存、作战能力,是自主决策的前提和依据,战场威胁级别则反应了外部环境的影响。给出了扩展态势评估的定义,研究了基于贝叶斯网络与模糊逻辑的评估算法,建立了评估模型,构建了自主决策算法,依据扩展态势评估结果进行自主决策,仿真并分析了评估和决策结果,表明方法的有效性。     

基于IFE动态直觉模糊法的空战目标威胁评估

针对传统空战多目标威胁评估难以与动态作战态势相结合的缺陷和不足,提出了基于直觉模糊熵（intuitionistic fuzzy entropy, IFE）与动态直觉模糊法相结合的空战多目标威胁评估方法。该方法通过直觉模糊集确定目标属性矩阵,采用IFE算法对目标属性赋权;采用泊松分布法处理多时刻态势信息,计算时间序列权重;建立动态直觉模糊空战多目标威胁评估数学模型,并进行了仿真研究。仿真结果表明该算法是合理和有效的。     

态势评估的变结构区间概率动态贝叶斯网络方法

针对以往利用贝叶斯网络进行势评估时,贝叶斯网络结构和参数都是固定不变的不足,为提高态势评估准确性,提出一种变结构区间概率动态贝叶斯网络（variable structure interval probability dynamic Bayesian network, VSIP DBN）进行态势评估的方法。给出了VSIP DBN的定义,推导了其推理的算法,网络结构能够根据态势变化情况进行改变,并给出了结构变化的判断依据,将参数推广为区间概率的形式,同时提出了区间概率参数的学习方法。将VSIP DBN应用于态势评估,在典型作战条件下进行仿真分析,不需要精确给出网络参数,即使出现偶然观测误差,也能够准确地评估出当前空战态势,提高了评估的灵活性。     

复杂环境下的无人机任务决策模型

为实现不确定环境下无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)自主动态任务决策,提出一种基于变结构离散动态贝叶斯网络(structure-varied discrete dynamic Bayesian network, SVDDBN)的任务决策模型。该模型由威胁等级评估、目标价值评估和态势优势评估三部分组成,在此基础上可完成突变过程建模。根据以上三部分的评估结果,运用变结构离散动态贝叶斯网络推理算法得到当前时刻的任务决策。仿真结果表明,给出的决策模型满足突发威胁下的任务决策需求。     

基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模研究

超视距空战仿真中,计算机生成兵力(computer generated forces, CGF)实体态势评估行为是一种综合反映决策者主观偏好和决策信息客观排序结果的理性行为。为了解决CGF实体态势评估行为建模过程中作战信息的客观模糊性与指挥员的思维主观性相结合的问题,提出一种基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模方法。该方法以对超视距空战中CGF实体态势评估行为产生机制的分析为基础,以模糊多属性决策方法为工具,根据主客观综合赋权的多属性决策方法,计算出目标各威胁因素的权重,得出当前空战态势中各CGF实体的威胁排序结果,进而估计出目标可能的作战意图。实例验证表明,基于主客观综合赋权的CGF态势评估仿真方法能有效地模拟实际兵力的态势评估行为,提高超视距空战仿真中CGF实体行为决策的真实性。     

基于粗糙集理论与贝叶斯网络的超视距空战战术决策

基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种超视距空战战术决策的新方法.利用粗糙集理论实现对专家知识的约简和空战态势信息集的压缩,提取了超视距空战战术的最小决策信息集,基于最小决策信息集的贝叶斯网络模型可以降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现了超视距空战战术的概率决策推理.最后,进行了实例分析,决策推理结果表明该方法的正确性以及在不确定环境下的有效性.     

战术辅助决策系统中的态势评估问题研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术辅助决策系统结构、组成和功能，并对态势评估和任务规划两个关键子系统进行了研究，提出了基于黑板知识库系统的态势评估实现结构。重点研究了基于贝叶斯网络和模糊逻辑技术的战场威胁评估算法，首先采用贝叶斯网络对威胁源的威胁级别进行评估，在此基础上，采用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性程度进行综合评估。仿真结果表明了该评估算法的有效性，提高了决策的自动化和智能化程度。     

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。     

基于弹性变结构DDBN网络的空战目标识别

采用离散动态贝叶斯网络的直接推理方法作为基础,提出弹性变结构离散动态贝叶斯网络的概念,构建了空战目标识别的弹性变结构离散动态贝叶斯网络模型,给出了相应的推理算法,以此克服了离散静态贝叶斯网络和定结构离散动态贝叶斯网络在目标分类识别过程中出现的问题。通过仿真结果对比,表明该方法可以综合各个时刻各种被观测到的确定和不确定信息,从而更为有效的实现目标的分类和识别。     

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.     

多UCAV协同控制中的任务调度问题研究

任务调度包括任务分配和任务排序两个紧密耦合的问题,是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了任务和UCAV的特性,针对带时间约束的复杂情况,建立了多机协同任务调度的数学模型。通过建立可行解到粒子间的映射,设计了粒子群优化算法求解,仿真实验验证了算法的可用性和有效性。     

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。     

自主空战决策的试探机动方法及仿真研究

自主决策是无人作战飞机的关键技术之一。在近距格斗自主决策系统中,对试探机动方法进行了改进,提出了决策触发机制,根据实际战场态势确定决策时机,以适应迅速变化的战场态势;并提出逐级淘汰的战术过程评价方法,以挑选最佳机动。仿真结果表明,决策触发机制有效,战术过程评价合理,能有效提高空战效能。     

一种新的超视距空战威胁评估方法

针对超视距空战以中远距空空导弹为主要武器的特点,提出了一种新的威胁评估方法。该方法针对现有空战威胁评估的非参量法模型不足之处进行扩展和改进,根据参战双方飞机火控系统和武器系统性能参数,分别构造参战双方飞机方位角、进入角、距离、高度、速度等优势函数,从而得出几何态势优势,进而综合双方态势优势、飞机空战效能优势和战术事件优势,聚合为空战优势。通过算例验证了该方法的合理性和有效性。     

无人作战飞机操作员控制台仿真系统

首先对无人作战飞机操作员控制台仿真的总体方案进行设计,然后对操作员控制台仿真系统的各功能模块和逻辑结构进行了描述,并给出了仿真中基于可扩展标记语言的任务链模型。最后实现了操作员控制台指挥控制多架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。     

基于区间数雷达图的可视化空战威胁评估

针对传统空战威胁评估方法难以直观地给出目标威胁状况及发展趋势的缺陷与不足,提出基于区间数雷达图的可视化空战威胁评估方法。该方法首先通过区间数与反三角函数确定并归一化目标属性决策矩阵;然后运用区间交叉熵法和群组层次分析法确定目标属性权重,并对威胁进行分级;最后在改进雷达图方法基础上,建立可视化空战威胁评估数学模型。仿真分析表明,该方法能够使决策者在正确的评估结果前提下直观地分析出各目标威胁状况与趋势。     

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。