基于深度强化学习的智能对手自主空战决策技术

为提升空战训练对手的智能性与自主性,提升空战训练效果。针对空战战术训练智能对手自主空战决策问题,提出一种基于深度强化学习的智能体训练方法,采用最大熵强化学习（SAC）算法平衡策略探索与利用的优势,引入自博弈和多智能体联盟训练方法提升空战智能体策略的多样性和鲁棒性。针对一对一近距格斗空战场景建立智能博弈框架及奖励函数,仿真结果表明,基于零经验训练得到的智能体能够有效自主机动决策并实施近距导弹攻击,产生较好的战术效果,证明该方法在一对一近距格斗空战智能体训练中的有效性。     

基于效果的空战训练过程评估方法研究

针对目前空战对抗训练过程评估缺乏定量评估手段的现状,研究探讨训练过程详细评估方法。提出了基于效果的评估方法,以"训练过程中的战术运用效果和武器操作效果"作为评判依据,建立了基于效果的训练过程评估指标体系,并依据实时记录的状态、操控、态势等各种数据给出评估指标值的计算和表示方法。通过在嵌入式空战战术训练系统中的实践应用,取得了良好的效果。     

基于对抗推演的训练样本生成框架

针对军事目标图像智能识别、智能平台对抗等AI算法学习训练缺乏高质量样本难题,提出了一种基于对抗推演的训练样本生成框架。从训练样本的数据格式、作战业务的维度,建立了训练样本分类体系;从样本特征、样本标签两方面,提出了训练样本的表征方法,建立了军事目标图像、目标航迹等训练样本表征模型;建立了基于对抗推演的训练样本生成框架,依据红蓝双方的行为决策模型,开展对抗式仿真推演,积累训练样本数据;以智能空战决策训练样本为典型案例,提出了基于规则与微分方程求解相结合的方法,通过自主对抗模拟产生训练样本数据,支撑智能空战决策AI算法训练。     

基于DRL与微分对策的无人机空战决策研究

随着无人机战场环境越来越复杂,空战对抗将逐渐成为主要的一种无人机作战方式.为了能够确保我方无人机在快速演变的战场态势下抓住先机、精确决策、快速致胜,需要根据实际作战环境、作战样式,建立无人机和环境进行交互的规则、无人机空战对抗中采用的战术使用规则,并结合规则,通过智能决策算法,达到提升无人机空战对抗胜率的目的.提出一种结合微分对策(Differential Games,DG)的深度强化学习方法(Deep Reinforcement Learning,DRL)解决此问题,利用深度强化学习的智能决策性以及微分对策的准确机动性,实现战术决策到机动决策.最后以空战对抗1V1为例,对提出的方法进行验证,结果证明方法可行有效.     

空战模型研究

本文论述了空战一般作战模式厦空战构模特点,并具体构造了一个集团军作战规模的训练用空战模型。利用该模型对不同空战编队的作战效果进行了计算,其结果可用干战术分析。     

生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络(GAN)在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、循环生成对抗网络(CylcleGAN)、生成对抗模仿学习(GAIL)、序列生成对抗网络(SeqGAN)等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。     

基于遗传模糊推理系统的截击点智能解算方法

由于传统截击引导需要人的参与才能完成截击任务,截击方案生成速度要受到人反应速度的限制,成为提高作战速度的一个瓶颈。针对空中战场态势变化快、依靠人工制定拦截方案难以适应未来空战的问题,构建基于模糊推理系统的空战截击点智能解算模型,并采用分段变异和变步长寻优的遗传算法对模型进行训练,实现了对截击方案的快速估算,得到在解空间内性能可以达到甚至超越人类的截击点智能解算模型。     

混合对策无人战机空战决策

在混合对策理论的基础上,将空战过程看作是由一系列离散的状态组成的离散事件动态系统,建立了空战过程的离散状态子模型,利用空战态势指数和战机空战能力指数构造了战术评估函数,以完成对战术动作的筛选工作,并结合3DOF质点模型设计了机动指令生成器,实现对无人机运动状态的控制,并在Matlab环境下对机动实例进行了仿真.     

基于元深度强化学习方法的智能博弈决策模型研究

针对陆军装甲分队博弈对抗决策问题,在分析深度强化学习方法在构建智能博弈对抗决策模型适用性基础上,对基于马尔科夫决策过程的陆军装甲分队博弈对抗过程模型进行了形式化描述,提出了基于元深度强化学习的博弈对抗决策模型,给出了分队战术平台下基于元深度强化学习的智能博弈对抗策略生成与优化框架.研究成果可为智能博弈对抗问题的解决提供一种思路.     

空中对抗机动飞行实时评估方法研究

针对空战对抗中机动飞行评估实效性差、准确度低的问题,根据数据链传输的各种实时信息,采用理论建模与案例实证相结合的方法,构建模拟空战机动飞行环节的实时评估模型。在分析评估所需数据的基础上,提出新的数据更新方法,设计了数据链信息下传流程。以战术机动数据为依据,构建战术优势函数,通过对飞机战术态势的准确评判,实现对机动飞行的评估。通过近、超视距空战两种场景仿真,验证了评估方法能有效提高机动飞行评估的实时性和准确性。     

陆军训练装备发展

训练装备已经成为世界各国军事训练的重要手段。从目前世界训练装备的发展趋势来看，嵌入式训练系统作为平台的训练装备是一个重要发展方向；激光战术交战训练装备成为战术对抗训练、演习的重要手段；虚拟现实仿真训练装备成为世界陆军训练装备的重要组成部分。利用高技术手段发展起来的新型训练装备逐渐成为各国军队的新宠，在部队军事训练中发挥着越来越重要的作用。     

基于模糊Petri网编队协同战术决策

为了解决在不确定环境下编队协同空战战术决策问题,将Petri网理论引入到编队协同空战分析中,依据决策规则的模糊性,结合具有图形描述能力的Petri网,提出利用模糊Petri网对编队协同空战战术决策进行建模,并对模型进行了仿真分析。仿真结果表明模型能够提高编队协同空战战术决策的智能化和自动化程度。     

实时作战进程预测的协同空战目标组分配模型

针对复杂电磁环境下协同空战的不确定性和未知性,基于对作战进程的预测解决协同空战目标组分配问题。综合考虑电子对抗和编队内机组间的纵向协同支援情况,运用兰彻斯特方程分析作战进程的变化趋势,分别建立先验威胁和战术威胁模型,在此基础上建立协同空战机群分组的分配优化模型,并进行了仿真分析。仿真结果表明,基于作战进程预测的协同空战目标组分配模型有利于实时掌握双方兵力损耗并预测作战的进程,是实现战术机动决策和战术支援的基础。     

空战飞机嵌入式训练系统的研究

空军正面对提高空战飞机训练效率的难题,嵌入式训练是解决这个问题的有效途径。结合现有研究技术和经验,研究了拥有高速无线网络和实时显控的嵌入式训练系统。可以使飞行员充分利用飞机内的原有设备进行训练,为飞行员提供了真实的操作、训练环境,同时指挥人员能够实时观察训练状况并做出科学的评估,具有突破性的训练效果。     

基于生成对抗网络的多智能体对抗仿真建模方法

多智能体对抗仿真建模技术在军事上具有重要作用,其中强化学习深度增强网络(DQN)是重要的建模技术.随着体系对抗建模中环境输入信息及智能体数量的增加,DQN的复杂性不断增长,而单纯采用强化学习技术只能通过极度稀疏的对抗胜负结果提供反馈进行训练,模型训练的收敛速度是一个难题.探讨在多智能体对抗建模中采用基于生成对抗网络(G...     

定量的近距空战训练对抗态势分析方法

针对近距对抗态势分析不能量化的不足,提出一种定量的近距空战训练对抗态势分析方法。该方法以对抗过程中双方的位置关系为基础,结合近距空空导弹的攻击包线,建立位置优势函数和武器优势函数,通过两类函数的线性组合构造对抗态势函数,实现了空战训练对抗态势的定量描述。通过算例验证了该方法的合理性和有效性。     

航空兵对地空导弹突防战术仿真评估系统研究

本文阐述了航空兵对地空导弹突防战术仿真评估系统的用途与特点,提出了系统攻防战术对抗仿真评估系统的总体结构,着重分析了仿真评估模型的建立方法。最后给出了攻防战术对抗仿真评估系统的仿真流程框图,并对航空兵对地空导弹突防战术仿真评估系统的应用进行了总结。     

信息对抗蓝军在基地化训练中的应用研究

依托训练基地开展信息化条件下的军事训练已经成为发达国家军队战斗力生成和提高的主要途径,信息对抗蓝军对于开展基地化训练非常重要。利用信息对抗功能要素抽组的方法模拟潜在信息作战对手,在实践中是可行的;信息对抗任务蓝军在基地化训练中的典型应用途径有3个方面。     

要地防空中的光电对抗战术

介绍了光电精确制导武器和光电对抗装备的特点,进而分析得出要地防空中要采用分层对抗战术,并分析了实施方法和运用方式,给出了战术配置原则,从技术、战术和地形气候方面分析了影响战术配置的因素,对部队开展基地训练中的光电对抗战术训练具有一定的参考价值。     

超视距空战战术实施的某些动态距离边界解算

运用1对1空战双方的运动学模型,首先提出空战双方超视距空战与近距空战动态距离边界的定义,确定该距离边界与机载定向角的关系;然后确定空战双方相对静止的数学模型及保持相对静止的策略,导出空战双方保持相对静止的战术接近极限动态距离边界和战术追躲极限动态距离边界。仿真分析上述边界与战术实施的关系。