无人机协同攻击的混合粒子群算法

针对协同空战中多目标的攻击问题,综合考虑杀伤概率、毁伤率、战役价值3个因素,分别制定评价函数.采用线型加权的方法,确定总的代价函数.使用混合粒子群算法(Heuristic Particle Swarm Optimization, HPSO)优化攻击分配方案,找到使我方以最小代价获得胜利的分配方案.最后仿真,3架我机对阵8架敌机,分析了8种不同的交叉变异策略对攻击分配结果的影响,并与蚁群算法进行比较,在代价函数基本不变的前提下,速度提高了近10倍,表明了采用HPSO算法优化攻击分配方案的快速性和正确性.     

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。     

多机协同多目标攻击的目标分配和攻击排序

研究了多机协同空战中多目标攻击的目标分配和攻击排序的过程和方法.首先通过对影响空战态势的因素进行分析,提出一种新的综合距离优势、角度优势和能量优势构造综合优势函数的工程方法,并利用综合优势函数计算出目标分配矩阵,然后介绍了在目标分配矩阵上进行多机协同目标分配和攻击排序的过程和算法,最后用仿真验证了该算法的有效性.     

基于改进粒子群算法的协同多目标攻击空战决策

超视距空战和协同多目标攻击是空战的发展趋势,协同多目标攻击中的关键问题是空战决策。建立了协同多目标攻击空战决策的多目标优化数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于空战决策。基本的粒子群算法是一个有效的求解连续优化问题的方法,结合遗传算法的思想,提出了直接对粒子进行交叉和变异操作来完成粒子更新的方法。仿真结...     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

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。     

基于改进粒子群算法的多机协同目标分配

针对多机协同空战目标分配的问题,提出了一种改进的粒子群算法,设计了新的粒子群位置和速度更新过程。充分利用粒子群算法的全局搜索能力以及利用贪婪策略的局部最优搜索能力进行混合搜索,显著地提高了搜索能力。仿真结果表明,改进的粒子群算法能够快速解决多机协同作战的目标分配问题,能够找到逼近全局最优点的解。     

群决策理论在多机协同空战机动决策中的应用

针对近距空战中多架战机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的机动决策问题进行了研究。将群决策理论引入多机协同空战机动决策,首先确定了决策成员与候选方案,然后基于战场态势评估提出了采用风险决策准则的偏好排序确定方法,给出了集结偏好的序数型群决策方法。在不同空战想定条件下进行仿真,结果表明,该方法合理、可行,具有良好的应用前景。     

多无人机协同攻击目标决策

论文针对多架无人机相互协作攻击多个敌对目标的武器目标分配决策问题进行了研究。利用层次分析法（AHP）和灰色关联分析法评估了威胁指标的权重,针对协同攻击空战模型中受威胁大的无人机无需参与攻击,而采用机动躲避策略的特定情况提出了一种启发式遗传模拟退火（HGASA）求解算法,实现了武器目标攻击决策的求解。仿真实验表明,本文提出的HGASA算法对决策方案的求解速度和求解质量与现有的遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)等算法相比均有明显提高。     

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.     

无人机编队内快速协同目标分配的时序约束

协同分配的高效性和目标攻击的时序性是解决无人机编队内协同目标分配的关键技术之一.提出了基于时序约束的无人机编队内快速协同目标分配方法,在采用满意决策理论的快速目标分配框架下,引入了判断时序关系是否满足的约束条件和评价时序关系满足程度优劣的编队效能指标,不仅实现了编队目标的攻击时序要求,而且体现了攻击时序关系与编队效能的...     

基于正交实验设计的UAV编队配系优化方法

针对多无人机执行对地攻击作战任务的背景,建立了编队对地攻击模型,提出了基于正交实验设计的编队配系优化方法。在考虑多机协同作战因素下,构建了编队目标分配的基本模型;以探测、识别和杀伤为基本过程,构建了攻击过程模型;以空袭方付出代价、防空方毁伤程度和作战效率为依据,构建了目标函数模型,分析了模型中中间变量与目标函数之间的关系;利用正交实验设计原理,研究了编队配系优劣的评价方法。实例分析表明,该方法能够在已有的资源约束条件下,给出编队的最优配系方案。     

基于概率分析法的无人攻击机作战效能分析模型研究

未来防空战场上无人攻击机已成为一种重要的空中威胁。无人攻击机作战过程可分为飞行、突防、攻击三个阶段,运用概率分析方法分别建立了各阶段的数学模型,给出了其作战效能表达式,为进一步进行无人攻击机作战效能分析提供了模型基础。     

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形.文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用.     

舰艇编队作战任务优化分配

从舰艇编队的实际作战需求出发,将作战使命分解为多个作战任务,然后分配给相关平台。首先在每个平台只能承担一项任务的前提下,构建了编队作战任务分配的基本模型。在此基础上研究了两平台协同执行任务时效能互补、单平台在同时执行多项任务时武器装备相互干扰等情况,进一步构建了考虑平台间协同效益和平台执行多任务的作战任务分配模型。应用改进的遗传算法给出了编队作战任务分配方案优化选择的具体方法步骤,最后针对一个典型案例进行了仿真计算与分析,验证了三种模型的合理性。     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

无人战斗机航路规划圆切线算法

通过对无人战斗机低空进入敌防区面临的各种威胁进行分析,建立了适用于圆切线算法的威胁场模型;由于可行方向法对威胁圆叠加时规划出的航路效果不理想,提出了圆的切线算法理论作为此航路规划方法的改进,采用随机产生威胁场的方法来模拟多变的战场环境,并且进行了理论分析,最后得出仿真结果.仿真证明,将两种方法结合规划出的飞行航线在航程上是比较理想的,而且路径规则的效果也得到了很大的提高.     

面向典型任务的有人/无人机协同效能评估

有人/无人机协同作战是C4ISR体系下的一种重要形式。本文以有人/无人机协同执行典型任务为研究背景,针对构建可靠、全面的有人/无人机协同效能理论评估方法的问题展开深入研究。首先分析了未来有人/无人机的协同模式和运用规则;然后采用协同系统综合指数模型,在单机能力模型的基础上,提出了一种有人/无人机编队协同效能评估方法;最后基于Xsim仿真系统平台在典型任务下,通过针对确定机型的多种编队组合仿真推演,将协同效能仿真结果与理论计算结果进行分析对比,协同效能排序的一致性验证了该理论评估方法具有一定的可靠性与可用性。可以预见,未来战争有人/无人机的协同作战将被广泛应用。