一种近似动态规划的无人机机动决策方法

针对空战机动决策时出现的“维数爆炸”问题,该文提出一种基于近似动态规划的群智能空战机动决策方法。首先建立无人机空气动力学模型和空战态势优势指标函数。其次,利用近似动态规划的思想,将空战过程按时间域划分为多个规划时域,在每个规划时域内,提出人工势场引导下的改进蚁狮优化算法快速逼近最优控制量,有效裁减搜索空间。通过与专家系统法进行仿真对比,表明所提方法解决高动态、实时性强的无人机机动决策问题的有效性和可行性。     

基于博弈论及Memetic算法求解的空战机动决策框架

针对现有机动决策模型体现空战对抗性不足的问题,基于博弈论构建机动决策模型并提出采用改进Memetic算法求解。基于双矩阵博弈构造空战机动决策模型;MA由粒子群优化算法和禁忌搜索算法组成,并引入模拟退火算法以保持粒子多样性。仿真表明更加符合空战实际,可对空战进行有效建模,求解算法满足实时性要求。     

基于RHC-PSO的双机协同探测跟踪行为决策

针对现代空战双机编队协同探测的复杂性, 以双机协同探测一架敌机为背景, 基于滚动时域控制思想对搜索跟踪阶段战斗机机动决策及雷达行为决策进行研究。首先建立雷达的探测模型, 重点研究双机协同探测态势及全向雷达反射面积(RCS)动态特性; 其次建立了战斗机协同搜索跟踪行为决策模型, 重点分析了协同探测控制函数的建立, 以及基于粒子群算法的探测行为决策模型; 最后进行了仿真验证。仿真结果表明, 该方法可以有效提高我方战斗机协同探测能力。     

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。     

基于混沌粒子群优化算法的战斗机使用空射诱饵的攻击决策

针对战斗机使用空射诱饵进行一对一空战的攻击决策问题,提出了一种基于混沌粒子群算法的决策方法。建立了战斗机、空射诱饵和目标机的运动模型;在分析战斗机空战能力、空射诱饵欺骗能力和目标机威胁程度的基础上,建立了攻击决策指标函数;最后,建立了基于混沌粒子群算法的攻击决策模型。仿真结果表明,该方法可以使空射诱饵更好地发挥欺骗作用,提高战斗机生存能力。     

基于多目标粒子群-人工势场法的无人艇局部航路规划

针对无人艇在执行作战任务过程中,需要临机调整局部航路以实现紧急避障的需求,提出一种基于多目标粒子群-人工势场法的无人艇局部航路规划方法,首先针对传统人工势场法极小值问题,提出一种目标平移法进行改进,能够引导无人艇跳出局部极小值区域,并采用多目标粒子群算法对改进后的人工势场法参数进行优化,设计出基于航路危险系数、路径长度系数、路径转向角系数的多目标代价函数,实现了人工势场法参数快速、自主、最优调整。最后,通过不同工况下的仿真试验,验证了所提算法的有效性。     

基于滚动时域控制的战斗机空战机动决策

采用滚动时域控制(Receding Horizon Control,RHC)方法对空战机动决策进行建模研究。首先,基于空战态势和战斗机作战能力给出探测优势和攻击优势的集合描述,并建立定量评估函数,得到机动决策的目标集;其次,综合考虑战斗机的战术优势、机动时间和控制损耗构建了决策指标函数;然后,基于直接多重打靶法给出其数值求解方法。仿真结果表明:基于RHC的机动决策方法能够在规避目标威胁的情况下,有效地达成攻击条件。     

单步预测影响图法在空战机动决策中的应用

提出了一种基于单步预测的多级影响图法,并将该理论应用在单机连续空战机动决策系统建模中.在决策系统的建模过程中考虑了影响无人机机动决策的各要素,包括无人机动力学方程、决策者的偏好以及战斗双方态势的不确定性等.机动决策的态势基准是通过无人机动力学方程迭代获得,运动方程中的控制量通过求解单步预测影响图获得.该预测影响图算法,效能函数的起点不断向后平移,建立了离散空间空战决策的纳什平衡,通过求解效能函数的最大值就能获得每一步的最优控制解.最后仿真验证该方法有效性,元人机模型采用质点运动方程,使用VC++实现并机动决策算法.分析表明提供了一种新型无人机机动决策算法,发展了无人机自主空战机动决策系统.     

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.     

基于人工势场法的无人机路径规划避障算法

随着无人机广泛应用于生产生活的各个方面,无人机的避障研究成为热点问题。为了提高无人机的避障性能,文中提出一种基于人工势场法的无人机路径规划避障算法。该算法通过生成预规划路径弱化了目标点对无人机的吸引作用,增加了路径的连贯性;在势场函数中加入了动态调节因子,可减少无人机轨迹不必要的转弯机动,减少机动能耗;该算法综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和机动能耗,提出了一种新的代价函数,并通过使得代价函数最小化来选出最优路径。实验结果表明,该算法克服了传统人工势场的不足,在不同的飞行环境下均能够规划出安全、平滑、机动能耗小的路径,有效避开障碍物,且具有较好的适应性。     

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。     

多智能体作战飞机协同空战指挥控制的若干技术问题

针对多机协同空战指挥控制决策的自主性和协调性需求,对多智能体技术应用于协同空战指挥控制的若干技术问题进行研究.提出基于集中一分散式多智能体协同空战指挥控制协同的结构框架;对经典的BDI-智能体进行扩展,提出基于BDOTI结构的机载空战指挥决策思维逻辑框架;建立面向结构的编队组织结构,应用进程演算对编队攻击行为进行协调.     

单机超视距空战智能辅助决策方法

面向超视距空战中决策支持系统的需要,建立了基于任务分解的分级递阶结构的辅助决策系统框架.基于雷达的发现概率和导弹可攻击概率等因素,建立了超视距空战情况域判定方法.研究了飞机机动方案选择和导弹发射决策方法,建立了超视距空战优势函数模型.针对单机单目标超视距空战条件,利用仿真软件进行了数字仿真验证,仿真结果表明此方法可行、...     

空战指挥控制的自主决策思维属性

未来空战中,提高空战指挥控制系统的自主决策能力是提高空战指挥控制系统在复杂、动态、不确定的空战环境中的决策能力的关键所在。首先从空战指挥控制的决策需求出发,从信息、动机、规划、责任等方面对空战指挥控制自主决策思维要素进行了分类,提出信念、目标、战术意图、责任等自主决策思维属性,基于空战环境、自身能力和任务等要素对空战指挥控制自主决策思维属性的建模要点进行了分析,并对思维属性的建模方法进行了述评。     

空战中角度对攻击优势影响研究

角度评估指数是传统空战优势评估的常用指数之一,对评估现代超视距空战仍然有重要意义.针对现代超视距空战的特点,提出了转向时间模型这一新的角度评估模型.通过空战机动转向过程建立起空战几何态势各因素间的关联.然后以转向时间模型分析典型的空战态势,并对模型完成简化.最终结合算例验证了转向时间模型的有效性.     

超视距空战下的态势评估技术研究

态势评估技术是智能战术辅助决策系统的关键技术之一,针对现代超视距空战的特点,提出了一种新的超视距空战下的态势评估算法。通过研究典型的空战态势情形,总结得出超视距空战下对态势起决定性作用的各个因素,结合空战案例分析构造各个因素的优势函数,最后加权综合得到双方的优势指数,在此基础上采用模糊论域划分并加以组合的方法得到双方态势。通过大量的数字仿真,并与现有算法对比验证了该评估算法的有效性。     

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...     

基于粒子群算法的下行CR-NOMA网络资源分配

将非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术应用于认知无线电(Cognitive Radio,CR)次网络,使次用户的信号在功率域叠加,可以进一步提高次网络的吞吐量。为此,将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于底层模式的CR-NOMA网络进行资源分配,并分为子信道分配和功率分配两个步骤。在子信道分配中,使用结合遗传算法思想的粒子群算法提高算法的全局搜索能力。在此基础上,使用基于罚函数的粒子群算法对子信道功率和信道内用户功率进行分配。仿真结果表明,提出的基于粒子群算法的CR-NOMA网络资源分配相比以往算法能获得更高的次网络吞吐量。