未知环境下UCAV SLAM研究

未知环境下自主导航是无人作战飞机(UCAV)认知导航系统需解决的核心问题。对UCAV SLAM进行研究。首先对航空SLAM运动模型和观测模型的建立进行了分析,然后介绍了UCAV SLAM中涉及的滤波技术,最后总结了UCAV SLAM中需解决的关键问题,为UCAV实现未知环境下的自主导航开阔了思路。     

多UCAV协同控制中的任务分配模型及算法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了影响目标价值毁伤、UCAV损耗、任务消耗时间等三项关键战技指标的因素,综合考虑实战中多UCAV同时攻击同一目标和使用软杀伤武器这两种典型情况对UCAV执行任务的影响,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型,并应用粒子群算法求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

多UCAV协同任务规划的层次分解方法

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,从任务、空域和时域三个角度阐述了多UCAV协同任务规划问题的层次特性,提出了多UCAV协同任务规划的分层迭代逻辑流程.基于该分层迭代逻辑流程,完成了多UCAV协同任务规划原型系统的开发工作,并进行了初步的综合仿真验证.仿真结果表明,所提出的分层迭代逻辑流程,可以降低任务规划问题的复杂度,是实现多UCAV协同任务规划的一种有效方法.     

基于分布式约束优化的多UCAV协同任务分配

为解决多架无人作战飞机(UCAV)的协同任务分配问题,将多UCAV协同任务分配问题建模为分布式约束优化问题并求解。在考虑UCAV损耗程度、目标价值毁伤和UCAV飞行长度对任务分配的影响下,建立了协同分配的分布式约束优化模型,并针对典型实例进行了仿真,获得了最优的任务分配方案。计算结果表明了模型方法的有效性。     

UCAV编队对地攻击智能决策系统总体结构

UCAV编队对地攻击是未来战争制信息权和制空权的关键所在,结合无人作战飞机(UCAV)与有人驾驶飞机各自的特点和优势,提出了UCAV编队对地攻击系统的基本组成和对地攻击流程.根据UCAV编队对地攻击的战术决策类型和决策方式,构造了UCAV编队对地攻击智能决策系统的总体结构并且提出了决策系统应该解决的关键技术,详细分析了所建立的UCAV编队对地攻击决策系统的决策方式和决策流程,并且对该系统所涉及的关键技术进行了详细的研究.     

基于BP神经网络的UCAV航迹综合评价

针对目前航迹规划过程中评价指标难以统一且指标权重确定过分依赖主观经验的问题,在建立较为完备的UCAV航迹评价指标体系基础上,引入BP神经网络对UCAV备选航迹进行综合评价,从备选航迹的样本数据出发,客观分析航迹的优劣,为决策者提供更加科学合理的参考依据,最后结合仿真算例,验证了该方法的可行性。     

法国隐形无人战机将闪亮登场

法国空军目前正致力于研发一种隐形无人战斗机(UCAV),并计划在2020年左右列装后用该型无人战斗机来部分替代现有战斗机。在作战功能上,UCAV与传统无人机完全不同。传统无人机安装有多个传感器,飞行速度较慢,主要是用于在作战区域搜集情     

海空战的主宰--无人战机

无人战机(UCAV)是无人机(UAV)族群中最新锐的一支。UCAV就是以遂行战斗为目的而专门设计的UAV。U代表Un米armed或者Uninllatbited。实际上,就无人机而言,前面两个相同英文字母其实质意义也相同。但据称,U1nmtlabited是官方认为比较“政治正确”的用字。     

基于逆强化学习的空战态势评估函数优化方法

为提高无人作战飞机(UCAV)自主决策效能,提出基于逆强化学习的空战态势评估函数优化方法。以现有的正例与反例两类空战数据为样本训练一个RBF网络,采用逆强化学习得到不同态势下的态势值,实现了对现有空战数据的知识提取;利用Sigmoid函数的压缩作用,降低了整体态势值,加快了UCAV学习的收敛速度;采用自适应粒子群算法求解优化了态势评估函数中的权重参数,提升了对复杂空战态势的适应能力;仿真结果表明该方法能够优化态势评估函数,提高机动决策的收敛速度,在UCAV自主决策中具有一定现实意义。     

多UCAV协同作战自主任务规划系统

在分析未来多UCAV协同作战任务的基础上,构建了一个多UCAV协同作战的自主任务规划系统结构,探讨了其运行机制。提出这个系统的核心是自主规划器,它应该具有任务分解、智能信息处理和机载任务规划与重规划能力。设计了自主规划器的初步方案。指出了这个系统下一步研究的任务和方向。     

无人机系统发展中的若干问题

上世纪80年代中期.无人机(UAV)研发逐步升温。到90年代中期.无人作战飞机(UCAV)的研究又风起云涌,使无人机系统(UAS.含 UAV 和 UCAV)成为世界航空科技领域的热点之一。下面以站在发展前列的美国为例,谈谈UAS 发展中几个值得关注问题。对无人机系统的作战需求谈到对无人机系统的作战需求.可以先看看美国国防部发表的无人机路线图。欧洲国家的思路与之大同小异。美     

新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要.     

美军无人作战飞机及其未来的作战模式

当前,有人驾驶战斗机、轰炸机和攻击机仍然是空中作战与对地攻击的主力。但随着空战武器和一体化防空系统的发展,有人驾驶飞机在未来战场遂行空中格斗、对地(舰)轰炸与攻击时,将冒着更大的风险、付出更高的代价。为此,世界主要军事强国早已开始研究和评估无人作战飞机(UCAV)的军事功能和实战价值。 UCAV包括战斗无人机、轰炸无人机和攻击无人机等,主要用于发现、识别和摧毁地面固定和移动目标,用火力压制敌防空力量,以及与空中目标进行格     

一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

多UCAV任务分配有限阶段MDP方法和算法

多UCAV(Unmanned Combat Air Vehicle)任务分配是无人机作战决策的重要内容,是一类求解困难的组合优化问题,目前尚无成熟高效的解决方案.通过马尔可夫决策过程(MDP)将任务分配问题化解为分阶段序列决策过程,并对当前阶段决策状态采用单一整数编码,提出了基于有限阶段MDP的求解算法.通过仿真实验表明:该算法可以快速精确地解决多UCAV任务分配的问题.     

有人机—无人机群协同空战目标分配算法

针对有人机—无人机群协同空战目标分配问题,运用离散粒子群算法,分为1架UCAV分配1个目标,1架UCAV分配2个目标时不考虑攻击先后影响和考虑攻击先后影响3种情况进行了仿真研究,提出了一种新的粒子构造方法。综合考虑空战能力指数和优势函数,构造了收益风险矩阵和多目标分配的代价函数。仿真结果具有良好收敛性,对有人机—无人机群协同空战目标分配具有参考价值。     

小波神经网络UCAV飞行控制系统

针对采用H∞控制设计方法需求解难度很大的偏微分方程,而导致工程实现难度大的问题,提出了采用小波神经网络进行无人攻击机(UCAV)飞行控制系统设计的方法,该方法集小波变换和神经网络的优点于一身,简化了网络训练,避免了系统达到局部最优解,使得系统具有更好的逼近精度。通过仿真实验表明,利用小波神经网络进行UCAV控制律设计,使系统具有较好的跟踪性和鲁棒性,避免了精确模型的建立,便于分析系统的稳定性。     

军情动态

美X-45C联合无人作战飞机开始设计X-45A无人机 美国防部长办公厅(OSD)无人机特遣部队副主管代克·维斯顿最近透露,空军的X-45C型无人机有可能成为空军和海军共同需求的未来联合无人战斗机joint UCAV)原型机。 X-45C型在X-45B型基础上改进,比X-45B稍大些,目前已进入设计阶段。据称,X-45C型将具有隐身能力,计划于2005年年底首飞。维斯顿说,X-45C能够满足空军和海军的需求。在2004财年国防预算中,空军申请500万美元的经费建立一个联合UCAV项目办公室,该办公室将负责综合空军和海军两军种对无人战斗机的需求制订需求指标。据维…     

一种基于抽屉原理的无人机群目标分配算法

针对多UCAV协同目标分配问题,给出目标优化问题模型。在此基础上,基于抽屉原理和猫群算法,提出一种启发式无人机群协同目标分配及追击方法。仿真结果表明,该方法可以均匀分配目标,目标击毁效率高。     

ND-UCAV——美军隐形无人核轰炸机呼之欲出

提起主要承担侦察监视任务的“全球鹰”、“捕食者”等美军现役无人驾驶飞机（UCAV），大家可能非常熟悉，而对于能够遂行核攻击任务的隐形无人驾驶轰炸机则可能比较陌生了。