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.     

多机协同空战中的威胁评估与目标分配

提出了一种基于工程模糊集理论的多机协同空战威胁评估方法,通过对优势指数模糊规范化得到评估指标相对优属度,利用相邻指标相对重要性模糊标度值确定评估指标权重系数,应用模糊优选模型计算综合优势评估值,实现了多机协同空战中的威胁评估.在综合考虑威胁与优势的基础上,给出了多机协同空战目标分配的基本方案.仿真结果表明,所提方法能够有效解决多机协同空战中的威胁评估与目标分配问题,且算法简洁,有较好的实时性.     

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.     

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。     

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.     

多机协同空战目标分配算法研究

多机协同作战已成为现代空战的主要形式,对其进行研究的重要性业日趋明显.通过对多机协同空战中目标分配的分析,建立了目标优化分配的数学模型,而后用标准遗传算法来求解该问题,最后通过应用"优势"基因遗传算子对遗传算法进行改进.仿真结果表明该算法能有效解决分配问题,而且"优势"基因遗传算子能够大大提高搜索效率.     

预警机引导战斗机空战目标分配模型

从预警机引导战斗机空战的角度出发,通过对预警机引导战斗机空战过程的分析,确立了战斗机对敌攻击时应具有的优势函数,建立了基于蚁群算法的空战目标分配模型。最后通过具体仿真算例,证明文中给出的蚁群算法模型能够有效地解决预警机引导战斗机空战目标分配问题。     

不确定情况下协同空战目标分配方法

现代空战环境下出现的大量不确定信息, 现在常用的协同目标分配模型都没有考虑到这种情况.针对这种情况,将随机规划引入到协同空战目标分配研究中,在一般期望值模型的基础上,建立了多机空战协同目标分配期望值模型,并利用随机模拟、神经网络和遗传算法结合而成的混合智能算法来求解该期望值模型.2∶4协同空战仿真结果表明该模型的有效性.     

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.