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。     

神经网络在空战决策系统中的应用分析

分析了空战智能决策的必要性和迫切性。评述了智能辅助决策技术在国内外的发展现状。通过对比分析,指出了传统决策方法的局限性,论证了神经网络应用于空战决策技术的优越性。最后给出了神经网络空战决策技术的具体应用及该项技术的要点。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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、...     

多级影响图在无人机群协同空战机动决策中的应用

现代空战多为机群对机群的空战。针对无人机群空战中协同攻防机动决策的问题,首先提出了针对单机对单机的在不确定环境下基于多级影响图的空战决策建模。在此基础上对无人机群进行分组,并根据无人机的空战能力划分角色,在空战初始确定小组内的长机与僚机。通过引入协同因子,对空战机动决策中的当前局势概率重新进行加权修正,很好地解决了单元内各成员协同配合的问题,从而将单纯的一对一空战引申为多机对多机协同空战。仿真结果表明所建立的决策模型能够有效地解决无人机群协同空战的机动决策问题。     

空战多目标攻击决策综述

就近年来单机和多机协同空战多目标攻击决策的研究成果进行了总结与分析,指出了有待研究的问题和综合决策研究的优势,提出了应用影响图分析法研究多目标攻击决策问题。可为今后空战多目标攻击决策领域的研究提供综合参考。     

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。     

一种贝叶斯网络和模糊逻辑相结合的空战态势估计方法

根据态势估计的定义和多平台空对空作战的需求,提取所需的态势要素,应用贝叶斯网络和模糊逻辑相结合的技术,对整个战场的空对空作战态势进行较全面的估计,为不确定的动态环境中指挥控制决策提供支持,并对关键技术进行仿真实验,动态演示了空战态势估计的内容和结果.     

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。     

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。     

多机协同攻击逻辑的蚁群算法研究

针对协同空战中多目标的攻击逻辑问题,首先以攻击优势和目标战役价值为准则建立攻击逻辑决簸模型,然后结合蚁群算法的思想,分析了蚁群算法的状态转移、局部调整和全局调整规则,给出攻击逻辑的求解算法,最后以具体仿真算例,证明文中给出的算法能有效地完成多机协同攻击逻辑决策任务。     

基于模糊神经网络的多机多目标空战决策

提出了一种基于模糊神经网络的多机协同多目标空战决策的方法.为简单起见且在不影响战局的情况下,从空战中的环境、地域等方面考虑,将大规模的机群空战划分为小集团内部的小机群作战.根据我机的载弹量和敌机的威胁度,进行分配导弹,分配原则考虑了我方的二次攻击.一次攻击后,计算敌机和我机的损失,再次对敌机和我机进行空战态势分析,进行...     

多机协同多目标攻击的遗传蚁群算法研究

研究了多机协同空战中的多目标攻击决策问题.以攻击效果为准则建立空战决策模型,首先利用遗传算法快速随机的全局搜索能力生成信息素的初始分布,然后利用蚁群算法具有正反馈的特点求精确解,最后在Matlab环境下对实例进行了仿真.具体的仿真算例证明:将两种算法动态融合能起到优势互补的作用,在实际的空战环境下能进行有效的决策.     

随机优化蚁群算法在空战决策中的应用

空战决策是多机协同多目标攻击的关键技术。在传统蚁群算法基础上,对其搜索机制进行了改进,提出了一种随机优化蚁群算法,并将其应用于空战决策。建立了空战威胁数学模型,给出了产生随机排列的"随机补0"法,有效优化了蚁群的搜索机制。仿真结果表明这种随机优化蚁群算法克服了传统蚁群算法局部收敛的缺陷,特别是空战规模较大时更显示出其较快的收敛速度和全局收敛能力。     

航空电子系统多传感器数据融合的目标属性评估

介绍了航空电子系统多传感器数据融合的特征和空战融合的模式，举例说明了数据融合处理机对多传感器测量的目标信息分别进行融合处理后进一步融合的方法，经多级数据融合得到对目标属性的准确判断，有利于飞行员作出控制和决策。