无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法

为适应变化的战场态势,研究了多无人机协同空战中的目标威胁评估算法和目标分配算法.利用一种新的计算方法对目标威胁矩阵进行确定,从而针对不同的空战态势进行威胁评估,以提高威胁评估的性能.利用所得到的威胁评估结果,采用基于态势的目标分配方法实现目标分配.所研究的目标分配算法不仅考虑敌机对我方威胁,同时还考虑了敌机的作战意图,使得我方能够实时准确的对敌做出目标分配.仿真结果表明所研究的算法能够完成多机空战中的目标威胁评估和目标分配,所研究的算法是有效的.     

无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法

为适应变化的战场态势,研究了多无人机协同空战中的目标威胁评估算法和目标分配算法.利用一种新的计算方法对目标威胁矩阵进行确定,从而针对不同的空战态势进行威胁评估,以提高威胁评估的性能.利用所得到的威胁评估结果,采用基于态势的目标分配方法实现目标分配.所研究的目标分配算法不仅考虑敌机对我方威胁,同时还考虑了敌机的作战意图,使得我方能够实时准确地对敌做出目标分配.仿真结果表明所研究的算法能够完成多机空战中的目标威胁评估和目标分配,所研究的算法是有效的.     

空战中基于威胁评估的任务规划

根据空战作战计划的复杂性、实时性特点,提出了在威胁评估基础上动态进行空战任务规划以实现对战场的有效实时控制.首先建立了融合态势优势和空战效能指数优势的威胁评估模型,然后将感知到的战场态势信息作为威胁评估模型的输入,得到体现战场态势的优势矩阵,最后在此基础上进行攻击目标的分配.以目标分配的结果为根据就可以指导作战单位做出正确实时的决策.     

多机空战多目标威胁评估和分配算法

研究了多机空战中目标威胁评估和目标分配的过程和算法.首先通过对影响空战态势的相关因素进行分析,提出一种新的综合目标空战态势和空战能力的威胁评估和目标分配算法,利用层次分析法和灰色关联决策理论对目标威胁程度进行分析,计算出目标综合威胁指数矩阵,然后根据目标综合威胁指数矩阵进行多机多目标分配和攻击排序,最后,通过具体算例验证该算法.     

资源约束条件下的空中兵力编组

通过对空中兵力的合理编组,实现作战资源的优化配置是提升兵力作战效能的有效途径。针对现代空战编队对抗过程的特点,从战术企图和信息优势角度提出了编队目标威胁评估方法。以编队目标为研究对象从宏观上调配己方作战资源,提出了作战资源成本和兵力调度成本2种兵力编组成本,在此基础上建立了资源约束条件下的兵力编组优化模型,并采用改进PSO算法对模型进行求解。作战想定仿真结果表明兵力编组模型能够有效解决空战兵力分配问题。     

资源约束条件下的空中兵力编组＊

通过对空中兵力的合理编组,实现作战资源的优化配置是提升兵力作战效能的有效途径。针对现代空战编队对抗过程的特点,从战术企图和信息优势角度提出了编队目标威胁评估方法。以编队目标为研究对象从宏观上调配己方作战资源,提出了作战资源成本和兵力调度成本2种兵力编组成本,在此基础上建立了资源约束条件下的兵力编组优化模型,并采用改进PSO算法对模型进行求解。作战想定仿真结果表明兵力编组模型能够有效解决空战兵力分配问题。     

多机协同目标与火力资源分配

在协同空战中,快速正确的空战决策是己方战机少受敌方伤害并取得战争胜利的前提。目标与火力资源分配是决策过程的重要部分。多机空战与单机空战相比有明显的不同,不同之处是面临多个敌方目标,根据我方资源最优分配作战对象和火力,基于遗传算法实现了两种算法的有人无人目标与火力资源分配。仿真结果表明,带有毁伤概率门限的算法既节省火力资源又快速有效。     

基于变权TOPSIS法多属性威胁评估与任务调度

多机多目标协同空战模式下,针对动态空战态势信息的实时威胁评估和攻击任务调度问题,首先提出了空战威胁评估指标,将各评价指标相对优属度作为决策矩阵,建立基于多属性决策的优势评估模型。基于熵权法确定目标属性客观权重,基于群组AHP法确定目标属性主观权重,目标属性主客观权重进行融合得到组合权重。然后建立能够全面反映多因素对最终评估影响的变权TOPSIS多属性决策模糊威胁评估模型,并阐述了变权TOPSIS方法的计算步骤。利用蚁群算法进行任务调度。最后给出实例,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于组合赋权TOPSIS法的空战多目标威胁评估

针对多目标攻击的空战态势和武器装备的特点,首先提出改进的空战多目标威胁评估量化指标.对组合赋权方法进行研究,提出最小加权隶属度偏差方法作为客观赋权方法,采用线性加权方法作为主客观权重组合赋权方法,并从理论上证明该方法的合理性.将得到的组合权重应用于TOPSIS法作为目标威胁评估解算方法,并进行仿真研究验证该方法是有效、合理的.     

多机协同多目标攻击空空作战系统研究

主要研究了实现多机协同多目标攻击空空作战的关键问题--多机协同多目标攻击空空作战的空战决策,设计了空战决策算法,并对整个决策系统进行了仿真.然后,设计了多机协同多目标攻击空空作战系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真.仿真结果验证了空战决策算法的正确性.     

CPSO优化参数的战斗机空战效能MELM评估模型

针对近距与超视距空战的特点,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法与极限学习机(ELM)的空战效能评估模型.引入一种基于M估计的ELM,以抵御样本数据中粗差的干扰;采用基于混沌策略的PSO算法优化ELM隐含层的输入权值和偏差,以降低随机选取参数的影响,提升评估模型的精度;利用所建模型对战斗机空战效能进行评估.仿真表明,所...     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

多机空战目标威胁评估算法

首先介绍了几种现有的多机空战目标威胁评估方法 ,并对它们的应用进行了分析 ;在此基础上 ,提出了一种综合目标空战能力和空战态势的威胁评估算法 :威胁指数法 ;最后给出了具体算例 ,计算结果表明 ,威胁指数法可以全面、有效地完成多机空战中威胁评估和威胁排序的计算。     

基于多级影响图对策的多机协同空战决策研究

首先确定多机协同空战战机相关数学和运动模型,其次将大规模群集空战转化为多个小集团作战,在此基础上,依据协同的原则,又将小集团作战转化为多个一对一空战,然后应用多级影响图对策解决不确定情况下多机协同空战决策问题,建立了考虑交战双方、动力学质点模型和飞行员的偏好的连续机动决策模型,最后进行了2:2协同空战仿真分析,仿真结果表明该模型的有效性.     

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。     

多属性融合的坦克分队作战效能评估

现代条件下战场情况复杂,影响作战效能的因素众多且具有不确定性,为了获得对作战效能更为准确,可靠的评价,构建了一种新的基于多属性融合的坦克分队作战效能评估模型。结合已有的证据理论改进算法,给出了一种新的解决冲突证据的组合规则,并提出了一种新的组合策略,将其应用于评估模型中定性指标的融合;通过线性与非线性综合加权的方法求得评价的综合分值,得出了最终的评估结果。通过实例表明,该模型符合评估实际,对多属性模型的评估具有一定的借鉴意义。     

基于模糊遗传算法的先进战机协同攻防决策

根据先进战机的特点以及协同空战的发展方向,采用了一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型,为了更符合作战情形对其进行了部分改进。将模糊遗传算法应用于上述模型,给出了求解多机协同攻防决策问题的算法,模糊推理器主要用于交叉概率Pc和变异概率Pm的整定。最后用具体算例进行仿真验证,结果表明采用的空战态势分析模型能够较为准确地描述多机协同空战,同时采用的算法具有较好的可行性和实时性,为协同空战的攻防决策提供了新的解决方案。     

基于蒙特卡洛树搜索方法的空战机动决策

针对空战中双方的机动决策问题,考虑角度、距离、速度变化以及高度优势函数,以赢取最大空战优势期望为目标,建立空战双方机动决策模型,并引入蒙特卡洛树搜索方法进行求解,搜索策略采取极大极小搜索算法。针对双机对抗,通过仿真给出空战态势及空战优势变化曲线,结果表明我机在整个空战过程中绝大部分是处于优势地位的,验证了使用蒙特卡洛树搜索方法进行空战机动决策的可行性,同时对算法的实时性进行了仿真,结果表明算法计算机动动作所用时较短,达到了算法的实时性要求。     

信息支援条件下的空战优势参数研究

信息化条件下的空战是当今空战的主要模式,研究信息支援条件下的空战效能具有重要和现实的意义.分析了信息支援条件下空战的兰彻斯特作战模型,并给出无信息支援、信息透明、信息压倒、信息不对称四种条件下的空战优势参数形式,进一步研究并给出了信息支援条件下多机种编队合同作战时的空战优势参数形式,对空战优势参数进行分析表明利用该参数可以评判空战对抗态势和预测空战对抗结局,最后通过实例计算,结果显示信息优势是获得空战优势的关键因素.     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。