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。     

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。     

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。     

基于机动预测的强化学习无人机空中格斗研究

在无人机空中格斗过程中,由于无人机自身状态以及空战态势,敌我双方机动动作及行为策略的选择具有极强的不确定性。针对这个问题,将强化学习方法引入无人机空中格斗过程,建立无人机机动模型及动作集;将空战态势评估函数作为强化学习中的信号函数;采用概率神经网络(PNN)作为对敌机动预测单元;在敌我双方战场信息完全感知条件下,该算法能够不断学习,使无人机通过与环境的交互来掌握其最佳机动行为策略,实现无人机的一对一空中对抗。     

基于目标机动预测的空空导弹战术攻击区仿真研究

在空战中往往存在目标会根据当前战场态势提前做出机动的情况,使得传统空空导弹战术攻击区并不能准确地、完全地反映出当前时刻攻防态势,提出了一种基于目标机动预测的战术攻击区仿真方法,通过建立导弹三自由度数学模型、有限外推的目标机动预测模型以及导引律模型进行攻击区仿真分析.结果表明,通过预测目标机动方式对攻击区进行提前修正能够使飞行员及早掌握敌我态势的变化,做出决策判断,尽快完成OODA环,也为后续决策提供了有效的辅助信息.     

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、...     

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。     

空战机动决策中的影响图方法

首次将影响图分析方法引入到一对一空战机动决策中。在影响图模型中,各种空战态势下的每个备选机动方案都与一个概率值和一个效用值相联系,根据贝叶斯定理可以利用传感器信息降低结果的不确定性,影响图分析为综合效用值提供了概率分布,表示完成各备选动作的成功率,最终的决策根据所选的决策标准而定。最后进行灵敏度分析以决定各因素对决策结果的影响程度。     

目标飞机自主空战战术机动仿真

建立了目标飞机飞行运动模型和基本飞行机动控制方法,根据现代空战特点、空中态势、威胁环境和机载武器性能等因素,设计了目标飞机进攻、防御战术机动动作,并采用机动动作链实现了战术机动动作的执行。同时建立了目标自主空战决策专家系统,实现了特定的空战态势和武器挂载条件下自主空战仿真,为模拟对抗训练提供了逼真的虚拟对手,也为态势估计、信息融合等研究工作提供了符合实际的目标信息。     

基于人工势场启发粒子群算法的空战机动决策

以敌我双机空战为背景,基于滚动时域控制思想对空战机动决策进行研究。借鉴人工势场的思想构建了空战人工势场,重点分析了人工势场函数的构建,变权重函数的建立,提出了人工势场启发粒子群算法的空战机动决策方法,最后进行仿真验证。仿真结果表明,该方法能有效消除人工势场的局部极小值问题,同时也改善了粒子群算法全局搜索能力,避免了早熟,得到的结果是有效的。     

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。     

Dempster-Shafer证据理论在空战态势评估方面的应用

为了准确分析空战态势,以达到辅助决策之目的,采用D-S证据理论对态势进行评估.首先提取出影响空战态势的战术条件,称之为态势因素,然后分析每个因素的影响效果.在此基础上建立态势评估的数学模型,利用D-S合成法则将所有因素的影响进行综合,并计算出态势发生的结果及可能性区间.最后,通过仿真实例验证了该方法在空战态势评估中的可行性和实用性.     

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...     

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。     

近距格斗自主决策研究

辅助决策系统能够提高飞机近距空战的智能化和自动化水平.为了改善辅助决策系统的自主能力,使决策支持系统适应快速变化的战场环境和及时纠正决策失误,提出了一个应用新决策触发机制的决策系统.该触发策略改变了传统的固定时间间隔的触发机制,可以根据战场态势的变化动态地调整自主决策的时机,适应快速多变的战场环境.最后使用对抗仿真对该触发策略进行验证,其中我方使用了新的策略触发器,而敌方仍然使用固定时间间隔的触发策略,其时间间隔为2～4 s不等.仿真结果证明了新策略的良好效果.