用奇异摄动方法研究双机格斗

本文用奇异摄动法研究空战模型,为空战的仿真提供一种新方法。本文将奇异摄动理论加以扩展,用于双机格斗模型,并与最优控制理论相结合,将奇异摄动问题化为两点边界值问题求解,得出降阶对策解和边界层解,作为原始对策的次最优解。     

基于对局迭代的无人机空战博弈研究

基于对局迭代对多无人机协同空战博弈决策问题进行了研究.首先,根据敌我双方作战态势和效能参数信息,利用矩阵对策法建立敌我双方对抗支付博弈模型,得到支付矩阵;然后,根据混合策略纳什均衡的定义及其推导过程给出了使用对局迭代求解空战博弈混合策略纳什均衡的方法与求解步骤;最后,通过仿真实例验证了该方法的可行性及有效性,为解决多无...     

一种适用于四代机的多目标威胁评估算法

针对传统的空战多目标威胁评估不适于第四代战斗机超视距多目标空战威胁评估的问题, 提出了一种新的适合第四代战斗机超视距多目标空战的威胁评估方法。该方法在传统多目标威胁评估的基础上, 考虑空战高度和第四代战斗机隐身性能, 分别运用模糊优选法和区间层次分析(IAHP)法解算主客观权重, 进而得到综合权重区间, 并运用改进的TOPSIS法进行多目标威胁评估研究。仿真结果表明该算法的有效性和合理性, 适合于第四代战斗机超视距多目标空战的威胁评估。     

基于风险型决策的多目标空战机动策略研究

通过对空战机动策略的分析,提出了一种基于风险型决策的多目标机动决策方法.采用对策论和空战态势评估的相关方法,将空战态势作为选择机动策略的依据.考虑实际的空战情况,在满足机动决策能力要求的前提下,改进了预测时间的选择方法.采用与态势有关的预测时间函数,使计算速度能够满足空战快速性的要求.在Matlab环境下对实例进行了仿真.结果表明,该方法考虑了选择机动的风险性,提高了计算速度,更符合空战实际情况.     

基于Elman神经网络的空战威胁排序研究

依据空战态势、空战效能以及目标战役价值,采用威胁指数法建立了空战目标威胁评估模型。在威胁评估的基础上,研究了空战中基于Elman神经网络的目标威胁排序方法。考虑到Elman神经网络的学习性能和收敛性,采用附加动量项、自适应改变各参数学习率以及重置算法改进网络权值的学习算法。算例结果表明,采用Elman神经网络对空战目标进行威胁排序的方法是有效的,且改进的学习算法提高了网络的学习效率,有效地抑制了局部极小值的出现。该方法有利于提高火控系统的智能化水平。     

无人作战飞机空战自主机动决策研究

针对无人作战飞机自主空战的要求,通过空战机动方式的分析,提出一种基于风险型决策的空战自主机动决策算法。以对策论为基础,构建空战机动攻击阶段的对策模型,通过模糊决策分析找出最优机动策略。就不同条件下的实例进行仿真,仿真结果表明,该算法考虑空战机动决策的主动性和风险性,体现空战过程的对抗性,符合空战实际情况。     

预见学习的微分对策导引律研究

根据日益复杂的空战格局以及基于微分对策理论设计的空空导弹导引律所存在的缺陷与不足,提出了基于预见学习算法的微分对策导引律改进方案.首先讨论了微分对策导引律的缺陷,并针对其不足研究了基于最优控制理论的预见学习方法;其次设计了基于CMAC(小脑关节模型)的预见学习运算过程,将其应用于空空导弹预见逃逸目标的未来逃逸轨迹,并令导弹据此进行最优决策实现预见学习制导;最后根据逃逸目标飞行轨迹的恶意性突防程度,总结专家经验,将预见学习与微分对策相结合实现优势互补,形成了基于预见学习的微分对策导引律.其仿真结果较经典导引律有明显的优势,能以较小的控制量、较短的拦截时间获得很小的脱靶量,尤其适合拦截具有大机动恶意突防行为的目标.     

基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序

针对现有空战目标威胁评估方法中存在的不足,提出了一种基于信息熵和TOPSIS法的空战目标威胁评估方法。首先建立了空战目标威胁评估指标,确定了角度、速度、隐身等威胁因子;为综合考虑评估中的主客观因素,采用了组合权衡因子确定最终权重;最后采用TOPSIS法作为威胁评估的解算方法,进行仿真验证,结果证明了该方法的有效性及合理性。     

超视距协同空战态势评估方法研究

针对目前超视距协同空战态势评估非参量法模型的缺点,提出了一种新的非参量法模型.该模型针对超视距协同空战的特点,以双机对飞、导弹互射为主,以载机空战能力、机载导弹武器性能、载机高度及机载雷达的探测距离等性能参数作为主要研究对象,分别建立了超视距攻击方式威胁函数、超视距时间威胁函数、超视距高度威胁函数和协同空战能力威胁函数,并采用线性加权法将各种威胁函数进行综合,求得协同空战中的整体威胁态势,作为战术选择、目标分配、火力分配的基础.模型较全面、合理地反映了超视距协同空战的特点.仿真算例验证了模型的有效性.     

基于多级模糊综合评判法的态势评估方法研究

态势评估技术是战术辅助决策系统的主要组成部分.为了得到更贴近实战的战术空战态势评估方法,针对现代超视距空战特点,分析影响空战的多个主要因素,建立了二层空战优势模型;然后以改进模糊评判算子和采用多层评判模型为基础,将建立的多因素空战优势函数作为模糊隶属函数,采用多级模糊综合评判法,建立目标与准则的模糊关系,确定空战优势矩...     

基于动态博弈的目标分配方法研究

以博弈论为基础,防空火力单元与攻击飞机多次对抗为作战背景,建立了基于动态博弈的防空火力单元目标分配模型.利用双矩阵博弈纳什均衡求解与数学规划的关系,建立了求解纳什均衡的二次规划,利用混合粒子群算法进行求解.仿真结果表明:用博弈论研究防空火力单元与攻击飞机多次对抗过程中的目标分配问题时,符合实际作战过程,真实性好,应用价值较高.     

一种基于双DQN的空战干扰样式选择方法

针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)的干扰样式选择方法,提出了一种针对空战场景的双深度Q网络(Double Deep Q Network,Double DQN)干扰样式选择方法.以机载火控雷达空-空模式下的典型工作模式和我方干扰样式集为基础建立干扰矩阵作为算法输入,结合Double DQN原理提出了干扰样式选择方法.通过仿真实验对比了Double DQN和DQN算法的性能,并对部分参数设置进行探索,给出了两种空战态势下的最优干扰样式选择路径.仿真结果表明,该方法能够在满足实时性的条件下根据干扰效果在空战态势下选择出最优干扰样式.     

多机协同空战火力控制研究

从火力控制的角度探讨多机协同空战的作战方式和协同作战的基本火力控制原理。在深入分析多机协同空战的火力控制过程基础上,指出协同作战与单机自主作战的火力控制的不同特点。将协同空战分解为协同目标瞄准、协同导弹发射与制导、导弹自主攻击3个阶段,针对和载机火力控制密切相关的前两个阶段进行研究,并提出各个协同阶段的协同方式、协同内容和载机火力控制的实施方法,对于协同空战火力控制理论的研究和战术创新具有一定的指导意义。     

现代空战指挥系统与攻击系统研究分析

针对现在空战中指挥系统与攻击系统的数据融合存在的不足，给出了经过改进后的现代空战指挥系统及攻击系统流程图及原理；介绍了攻击系统中的火控解算原理并进行了分析和优化计算，为完善现代空战指挥及攻击系统理论提供了一定依据；同时对战术决策及逻辑攻击有一定的指导作用。     

网络中心战对空战研究的影响

介绍了网络中心战出现的背景和发展情况,分析了网络中心战对研究空战的挑战和影响.认为网络中心战已完成从实践到理论的飞跃,目前已开始在指导实践,并不断完善;在空战研究中应吸收和借鉴网络中心战的思想和方法,而不是采用其某些具体的形式;网络中心战可能通过空战环境、载机和武器对具体空战产生影响.     

基于MAS的多无人机系统集散式控制体系结构研究

多无人机协同作战是未来空战的主要模式.将多无人机协同作战问题看作复杂的动态协作问题,利用多智能体技术建立多无人机系统的集散式控制体系结构.探讨了在所提出的控制体系结构下,系统能够快速应对各种突发战况,进行组织结构的重构,展现了较好的可重构性.研究表明,基于多智能体技术的集散式控制体系结构适用于多无人机协同作战过程.     

无人作战飞机空战自主战术决策方法研究

自主战术决策是UCAV付诸作战使用的关键技术之一。建立了基于航迹坐标系下的UCAV运动方程,对三自由度的控制指令进行了改进,并以此对NASA提出的基本操纵动作库进行了定量描述。在此基础上,面向实际战场态势,依据模糊空战推理规则,设计了基于自主战术决策模块的自主战术决策方法。仿真结果表明,所研究的方法可以使UCAV在空战中进行自主决策,获得更大的战场优势,具有一定的参考和应用价值。     

决策影响图方法在三维空战决策中的应用

针对以往空战建模通常仅考虑单方决策的不足,建立了考虑交战双方对抗决策的三维双机空战决策模型,应用影响图分析法描述了空战中飞行员的决策过程,并进行了三维立体格斗空战的仿真研究。仿真结果表明应用决策影响图的三维空战决策模型能够逼真地模拟空战格斗过程;该空战决策方法在不确定情况下的决策效果理想,攻防兼顾,可以适用于各种空战环境。