基于路径-博弈混合策略的无人机空战机动决策

针对无人机的自主空战机动决策问题,设计了基于路径-博弈混合策略的决策算法。首先根据无人机飞行控制过程中,水平机动和垂直机动可以解耦的原理,提出了相解耦的自主决策机制,使用路径规划实现水平机动决策,使用博弈理论实现垂直机动决策。为提升决策环境的灵活性,设计了能够自适应调整规划范围和分辨率的动态栅格环境。基于QL算法设计路径规划模型,并使用双Q表学习机制改进算法,有效提升了路径规划质量。基于纳什均衡理论构建垂直机动算法模型,根据不同的态势环境设计了代价计算函数,实现了无人机的垂直机动决策。最后,针对一对一空战对抗情景开展仿真验证,验证了算法的有效性,相对于传统基于三维规划空间下的机动决策,可有效缩短规划耗时,提升规划品质。     

改进BAS-TIMS算法在空战机动决策中的应用

针对当前空战机动决策精确度低、实时性差的缺点,对天牛须搜索-战术免疫机动系统(Beetle Antennae Search-Tactical Immune Maneuver System, BAS-TIMS)算法进行改进,并应用于空战机动决策中。增加左爬升、右爬升、左俯冲、右俯冲4种机动,对传统的机动策略库进行扩充,设计了11种基本机动策略并给出了相应的控制方法。基于距离、高度、速度、角度和战机性能优势函数,利用非参量法构造战机机动决策综合优势函数。针对天牛须搜索算法在全局搜索和收敛速度上存在的缺陷,引入蒙特卡洛概率迭代的方法对算法进行改进,并和战术免疫机动系统进行融合,将改进的BAS-TIMS算法用于空战机动决策。设计算例进行仿真分析,并将结果和博弈论法、改进共生生物免疫进化算法、传统BAS算法和传统TIMS模型的计算结果进行对比,验证所提算法的有效性。仿真结果表明:改进BAS-TIMS算法在空战机动决策的收敛精度、收敛速度和全局搜索能力上更加具有优势。     

一种组件化的无人机机动模型设计与实现

在联合作战背景下,无人机已然是不可或缺的作战力量,因此,在基于联合作战的仿真系统中,研究并建立无人机模型是当前的工作重点。针对无人机空中机动行为的建模需求,采用组件化建模的方法,设计并构建了固定翼的无人机机动模型,初步实现了无人机的空中机动行为,最后通过仿真推演,验证了模型的可用性与合理性。     

基于矩阵对策与遗传算法的无人机空战决策

针对无人机自主空战决策的实时性与准确性需求,提出一种矩阵对策法与遗传算法相结合的空战决策算法。基于空战优势函数以及无人机机动模型建立了无人机空战决策模型,使用改进的矩阵对策法获取我方无人机最优选择策略的大致范围,再在此范围内使用遗传算法寻找最优策略,最后通过直线飞行机动和S型规避机动仿真验证了算法的可行性。仿真结果表明,所提算法不仅能够提高机动决策的精度,还在一定程度上避免了单纯遗传算法计算量大、计算时间长的问题,满足空战合理性与实时性需求。     

基于Cook-Seiford群决策算法的多机协同空战机动决策

面向多机协同空战条件下的机动决策问题,建立了三自由度战机模型,并根据空战时飞行员的实际操纵,设计出一种拓展的基本机动动作决策集。通过构造角度、速度、距离和高度优势函数建立空战态势评估模型。基于群决策理论,设计了Cook-Seiford决策算法,并首次将其应用于多机协同空战机动决策研究,有效优化了决策流程。在初始态势劣势情况下,以2对2、3对2等典型空战条件为仿真背景,将Cook-Seiford群决策算法与Copeland、Dodgson群决策算法进行对抗空战仿真。仿真结果表明,基于Cook-Seiford群决策算法的协同机动决策能够取得明显对抗优势,验证了本文设计算法的有效性,为将群决策算法用于求解多机协同空战决策提供了一种新的思路。     

空中目标战术机动类型的实时识别

空中目标的战术机动类型是识别其战术意图的重要依据.根据空中目标战术机动类型的特点,采用时间序列编码表示空中目标战术机动类型,推导了空中目标转向机动的判据,提出了机动动作之间的相似度计算模型,建立了空中目标战术机动类型的识别算法.最后提出了识别算法的仿真验证方法.     

Vega和MFC的战斗机飞行仿真系统设计与实现

飞行动力学是飞行仿真的基础。首先建立了战斗机质心运动和绕质心转动的数学模型。经过对比和筛选,系统选取了急转弯、桶滚、破S机动、伊曼回旋、低强势回旋、高强势回旋和眼镜蛇机动等7种典型的空战机动动作并在Vega和MFC平台下实现了该飞行仿真系统。该系统既可以直观地展示空战中基本机动动作,也可以作为导弹制导系统的重要子系统完成制导算法的验证等工作。     

只有角度测量的机动目标非线性预测滤波器设计

提出了一种直接根据信息的机动目标跟踪非线性预测滤波算法,该算法不需要假定目标的机动加速度模型,而将系统的初始状态偏差和机动目标的未知加速度的综合作用结果作为系统的未知输入,利用角度的测量信息直接估计出来。通过对不同机动形式的机动目标进行仿真,结果表明文章所提出的预测滤波算法具有优良的估计性能。     

UCAV自主空战战术机动动作建模与轨迹生成

针对战术机动动作建模与轨迹生成问题,构建了实现UCAV空战机动动作的模型结构;综合考虑飞行包线、状态参量等实际约束条件,建立了精细的UCAV质点运动动力学模型;以控制量变化率为优化对象,对机动轨迹最优控制问题进行了建模;运用基于自适应策略的遗传改进算法对最优控制问题进行快速求解,得到了优化的控制量变化率,并根据运动动力学模型求解得到机动轨迹及具体飞行参数。最后以斤斗机动动作为例进行了仿真验证,结果表明:建立的模型可以准确而完备地表征多约束条件下的机动动作特征,改进的最优控制问题求解策略能够快速计算得到优化的控制量变化率,生成的轨迹符合机动动作的几何形态与状态特性。     

战机最速角度机动攻击导引指令生成算法

针对现代空战的特点,根据战机飞行动力学,对时间最优情况下的最速角度机动攻击导引指令生成进行了研究。将最速角度指向机动导引控制问题视为受终端状态、过程以及控制约束的多约束优化问题,通过引入惩罚函数将多约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用共轭梯度法寻优得到导引指令,给出了最速角度指向机动导引指令生成的具体算法,最终通过仿真证明了所提算法的有效性。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

海上机动目标的运动预测模型及精度分析

分析了海上机动目标的运动特性,针对海上机动目标在某些时间段运动具有一定的规律性,用插值外推法建立了预测其运动的数学模型。并对此模型的精度进行了分析,最后给出了实例。仿真结果表明,本模型能适用于海上机动目标不同的机动方式,算法快捷,具有较强的军事应用价值,模型的计算精度完全满足某新型号导弹的作战要求。     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

双基地系统收站自主的自适应跟踪算法

本文介绍了双基地系统收站自主的定位原理及跟踪算法WMEKF (WeightedModified Extended Kalman Filter),提出了一种对机动目标的自适应跟踪算法AWMEKF(Adaptive WMEKF),并对典型的机动目标航迹进行了计算机仿真。     

战斗机“滚筒”机动的末端规避效果

针对在线实时计算末端规避策略飞行员操纵难度大、规避效果差的现状,研究了战斗机HGB机动的末端规避效果。首先分析了HGB机动末端规避的原理;其次建立了HGB机动末端规避的数学模型;最后基于典型作战场景,研究了比例导引系数、导弹最大可用过载、制导回路延迟时间和弹目接近速度对HGB机动效果的影响,仿真得到导弹的脱靶量随HGB的机动角速度均呈先增大后减小的趋势。研究结果为飞行员选择合适的角速度范围做HGB机动末端规避时具有参考价值。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

一种快速、高精度光电闭环跟踪算法

为了解决跟踪系统中目标机动所引起的参数变化,提出了一种多模式自适应滤波器,用５个基本滤波器来描述５种典型的目标机动,然后用贝叶斯条件概率对它们分别进行加权。最后,给出了１５个滤波器的基本参数。     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。