多无人作战飞机编队空战智能决策方法

针对多无人机编队空战战术决策问题,提出了基于案例推理(CBR)和规则推理(RBR)的战术决策方法。在剖析战术决策案例特征的基础上,设计了一种基于框架结构的案例表示方法,并引入结构相似度和云模型理论以改进传统的最近邻检索算法。最后,借用基于案例推理和规则推理设计的战术决策GUI界面,能够快速地从库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例,仿真结果证明该方法具有较好的有效性。     

基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络-粗糙集-BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近.2:4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统.     

预警机指挥多机群空战的协同战术决策

分析了预警机指挥下的多机群协同空战的战术决策方法,建立起了它的战术编队、威胁评估以及目标分配模型,并进行了仿真计算,结果表明此战术决策方法对于提高多机群协同空战的作战效能有着显著的作用,对于未来无人作战飞机多编队协同作战也具有很好的参考价值.     

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。     

影响图的空战机动决策方法

首先阐明了空战机动决策的概念和作用;然后针对几种常用空战机动决策方法的缺陷,分析了影响图在表示和求解不确定性决策问题上的优势,提出了空战机动决策的影响图方法;进而建立了基于该方法的二维单机单目标空战机动决策模型,并针对两种典型的空战情形进行了仿真.仿真结果表明该空战机动决策方法能够有效地导引战机格斗.     

BDOTI结构空战指挥控制决策的逻辑框架

通过对空战决策的思维方法进行分析,根据编队协同空战的决策特点和需求,应用时态分支逻辑CTL*建立了协同空战指挥决策可能世界的语义.应用时态逻辑和模态逻辑建立了基于信念(Belief)、愿望(Desire)、责任(Obligation)、战术作战意图(Tactical Intention)BDOTI结构的机载空战指挥决策的逻辑框架.并设计了一个BDOTI解释器对空战指挥决策的全过程进行描述.     

空战关键信息与战术规则提取算法

将粗糙集理论引入到空战研究中 ,提出了一种通过属性约简提取空战决策的关键信息和战术规则的算法 ,以便对空战过程中的冗余信息进行约简 ,提高决策实时性。通过一个空战战术选择示例对该算法进行了验证 ,结果表明 :在保证空战战术分类结果不变的情况下 ,该算法可提取出对空战决策起关键作用的信息以及最小简化战术规则。     

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。     

两栖作战舰机协同防空指挥协同网与指挥关系网

为了解决提高航母编队防空作战效能的问题,运用决策树方法分析航母编队防空作战指挥网是一种新方法。先分析航母编队的指挥机构,分析决策群指、作战平台与任务之间的关系。描述了编队协同网和编队指挥关系网,建立了编队指挥关系网的数学模型,采用决策树方法求解该数学模型,给出了编队指挥关系网的设计算法,通过实例分析了算法的计算过程,对结果进行输出。结论:预警机与远程巡逻机战术群是指挥关系网的最高决策点。这些工作为设计和优化航母编队舰机协同防空作战指挥网提供了一定的理论基础。     

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。     

动态协同空战攻击决策问题研究

攻击决策问题是协同空战领域研究的核心问题之一,通过优化战机武器资源配置,以提高战机协同作战效能。针对动态协同空战攻击决策问题,系统分析空战环境的动态性,将空战动态划分为连续动态和离散动态,并建立多约束条件下动态协同空战攻击决策优化模型;设计了空战环境变化监测策略和种群多样性策略,通过迭代窗的设置,基于离散粒子群算法,提出了一种基于滚动迭代窗的启发式变异离散粒子群算法的动态协同攻击决策方法。通过仿真实验验证了所提方法能够在连续和离散动态条件下合理地规划协同空战攻击决策。     

第四代歼击机空战战术决策研究

根据第四代歼击机的作战能力,分析了空战过程中可能存在的三种态势,提出了影响第四代歼击机空战战术的重要因素。结合影响因素进行了模糊决策讨论,基于模糊神经网络的方法完成了空战决策系统的设计,并通过神经网络的训练,确定了模糊决策网络。最后,通过仿真验证,表明决策系统实际输出与期望结果是一致的,决策结果是准确的,能够为决策者根据战场态势进行决策提供参考,缩短了决策时间,提高了指挥决策效能。     

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。     

自主空战决策中的战术过程评价方法

战术过程评价是自主空战决策中的重要部分.在装备航炮和格斗弹的双机近距格斗这一战术背景下,合理考虑角度、距离、机动与能量因素,构造了战术状态优势函数.在此基础上,提取战术过程的特征量,建立有优先级的判据体系,提出了逐级淘汰的战术过程评价方法.仿真结果表明,战术状态优势函数能准确体现格斗中各时刻双机战术态势的优劣,逐级淘汰方法能有效地从候选的机动动作中得到空战决策结果.     

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。     

航空兵编队空战决策模型研究

针对航空兵编队空战决策问题,从单机和编队两个层次上建立了编队威胁评估模型;并在此基础上建立了编队目标分配、攻击排序及火力分配模型;以5对8编队空战为例进行了仿真计算,计算结果表明,该模型能较好的解决多机种编队空战的战术决策问题。     

PSO优化加权信息融合的多机多目标空战决策

以多机多目标协同空战为作战背景,建立对抗决策模型。选取速度、距离等要素构建综合态势评估函数,采用多因子加权信息融合方式进行评估,态势因素权值采用PSO算法动态寻优。对于每个单机作战策略,利用加权信息融合方式评价编队级决策,其中单机作战策略的权值仍是采用PSO优化算法求得。对决策模型进行了仿真验证,实验表明,该空战决策模型提高了可信度,是准确和有效的,并且满足实时性要求。     

基于双向启发式属性约简的战术决策建模研究

从预警机指挥引导的多机协同空战原则分析出发,针对超视距协同空战决策过程中的不确定性和不完备性问题,提出了一种不完备信息系统中的基于双向启发式属性约简的战术粗决策建模方法。首先考虑粗糙集决策过程中条件属性发生缺失或不确定的情况,根据扩展不完备信息概念建立了不完备决策信息系统的最优完备选择;其次基于分辨矩阵的属性约简算法,以属性频度的大小作为启发信息进行决策信息系统约简的双向选择,得出决策信息系统的最佳约简集合;然后依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;最后根据软、硬杀伤结合使用的CGF实体超视距协同空战作战想定,建立了CGF实体综合战术决策模型,并通过作战决策实例对该方法的正确性和有效性进行了验证。结果表明：该方法能在作战态势信息不完备的情况下正确给出CGF实体综合战术行为。     

基于模糊贝叶斯网络的UAV中远距空战战术决策

针对无人机中远距空战战术决策时决策环境的不确定性和决策实时性问题,提出了基于模糊贝叶斯网络的无人机中远距空战战术决策方法。研究了无人机空战过程,对影响战术决策的主要因素进行分析建模,构建了战术决策的模糊贝叶斯网络。最后,利用模糊集合理论对连续型态势变量进行变参数模糊化,并输入战术决策网络进行推理,对该决策方法的正确性、实时性以及在不确定环境下的有效性进行仿真验证。