驱护舰编队对海作战中舰载无人机任务规划

摘 要：任务规划是舰载无人机作战使用的基础。根据舰载无人机作战性能特点,从作战使用的角度对舰载无人机任务规划的概念进行了诠释,提出将舰载无人机的任务规划区分为战术规划和航迹规划,给出了舰载无人机任务规划应遵循的原则以及任务规划的内容和步骤,提出了舰载无人机在驱护舰编队对海作战中可遂行的战术任务。     

舰载无人机对海突击作战效能评估研究

舰载无人机是现代海军的重要装备,对舰载无人机作战效能的研究是近年来作战效能评估领域研究的热点。针对舰载无人机对海突击作战效能评估问题,提出了一种将层次分析法(AHP)、模糊综合评判法(FCE)和ADC法相结合的方法。基于舰载无人机对海突击作战使命任务,运用OODA环理论抽象出舰载无人机对海突击作战任务剖面,开展了关于舰载无人机对海突击作战能力的研究,引入对抗因子Z,通过建立效能评估指标体系,构建舰载无人机对海突击作战效能评估模型,同时引入算例对模型进行验证。通过算例计算出舰载无人机作战效能为0.8602,并对其作战过程进行仿真推演,表明了模型的可行性,为舰载无人机的设计论证和作战运用提供技术支撑。     

基于目标中心战的舰载UAV协同对海突击作战构想

针对舰载无人机编队协同对海突击作战的特点,在充分吸收目标中心战理论的基础上,提出了基于目标中心战的舰载无人机编队协同对海突击作战构想,论证了目标中心战应用于舰载无人机编队协同对海突击作战的可行性,并对其概念和特征进行了界定和分析,着重对目标中心战理论中的“侦-控-打-评”作战过程进行适应性改造,提出了基于目标中心战的舰载无人机编队协同对海突击作战的主要环节,包括态势评估,目标选择与分配,航路规划,协同打击和效能评估等。     

舰载激光武器拦截无人机技术指标分析

鉴于美国海军战术无人机现状及其对亚洲海域威胁日益严重,分析美德舰载激光武器研究情况,提出了舰载激光武器系统的组成及其主要关键技术。在确定激光武器相关技术参数基础上,论证计算了激光武器拦截无人机在软硬杀伤2种方式下的激光功率和作用距离,结果可为拦截无人机的舰载激光武器系统设计及使用提供技术支撑。     

舰载无人机双机无源侦察定位策略

针对驱护舰编队作战中使用舰载无人机进行双机无源侦察定位时，搜索力如何进行优化配置的问题，基于舰载无人机双机无源定位有效区分析模型，在对舰载无人机双机无源侦察定位策略选择依据分析的基础上，提出了舰载无人机双机定基线无源侦察定位策略和双机变基线无源侦察定位策略，并给出了三种实用的机动侦察定位方式。     

合成旅无人机协同行动

通过梳理合成旅无人机在侦察监视定位、引导校射评估、伴随兵力指引、巡航勘察预警等方面的战术保障任务,探索无人机与其旅属侦察、兵力、火力分队间的具体协同行动,提出无人机在作战运用过程中应把握的频段空域规划、操控平台构建、协同流程规范等问题,为合成旅指挥员筹划使用无人机力量提供参考。     

舰载直升机拦截鱼雷的战术可行性研究

使用火箭深弹拦截是水面舰艇防御鱼雷的重要措施之一。为了进一步提高水面舰艇对鱼雷的防御作战能力,首次提出了舰载直升机使用航空深弹拦截鱼雷的战术设想。通过对战场态势的分析,建立了直升机拦截鱼雷的战术可行性判断模型,并通过仿真计算,对两种情况下舰载直升机拦截鱼雷的战术可行性进行了探讨。研究表明该战术设想是切实可行的。     

部队机动作战中无人机安全威胁与防控对策

近几场局部冲突表明无人机作战已由小规模使用转向常态化运用,无人机机型谱系众多、作战样式多样,给传统防控体系带来了全新挑战,特别是严重威胁装甲车、坦克、后勤车队等机动作战单元的安全。在分析无人机主要安全威胁的基础上,立足当前典型的无人机防控手段,针对性开展机动作战中无人机防控体系设计,提出驻车待机阶段和机动行进阶段两种防控模式,重点围绕防区规划、防控流程、战术要领研讨防控策略,以期为现代战争中机动作战单元无人机防控力量建设和实践运用提供参考。     

舰载近防武器对无人机蜂群的拦截分析

针对海上目标如何应对小型无人机蜂群攻击的问题,以"宙斯盾"舰为受袭目标,分析了舰载近防武器对无人机蜂群的拦截能力。在介绍蜂群战法、分析舰载作战体系及近防武器系统组成的基础上,描述了"宙斯盾"舰拦截无人机蜂群作战流程,建立了舰载近防武器系统关键仿真模型。分析了不同舰载近防武器对无人机蜂群的拦截效果,为探寻更为行之有效的应对无人机蜂群攻击的手段提供了参考。     

舰载指挥控制系统与作战任务匹配分析模型及仿真

对舰载指挥控制系统与作战任务进行匹配分析，是舰载指控系统正确合理使用的前提和依据。本文利用有色Petri网（CPN）建模工具，得到舰载指控系统和作战任务模型，在此基础上，建立了舰载指控系统与作战任务匹配分析模型，最后利用CPN Tools进行仿真计算，得到舰载指控系统与作战任务匹配分析结果。     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展，建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上，研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法，提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题，具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用，使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。     

无人机避障航路规划方法研究综述

随着无人机作业空域从中高空不断向低空甚至超低空拓展,复杂的低空障碍环境对无人机造成了严重的威胁。研究无人机避障航路规划理论与方法,对于保障无人机的飞行安全和提升其任务效率具有重要作用。对无人机避障航路规划方法的研究现状进行了梳理,首先,根据航路规划问题所建立的优化模型,将规划方法划分为基于数学规划的方法、基于路标图的方法、基于空间分解的方法、基于势场的方法、基于随机规划的方法和基于机器学习的方法六个大类。然后,分别介绍了各类型方法的基本原理、代表性研究以及优缺点。最后,对避障航路规划方法未来可能的研究方向进行了展望。综述表明,复杂环境下无人机三维航路规划方法的研究仍有提升空间;未来应考虑将传统规划方法与新一代人工智能技术相结合;航路规划方法研究应充分考虑机载传感器的实际性能和工作特性;规划航路的可跟踪性问题也亟待解决。     

权值编码遗传算法在单机任务规划中的应用

任务规划是在任务有不同威胁程度,资源消耗和战术价值条件下,寻找总战术价值最高,而又不超出约束的任务链,这对飞机完成任务中具有重要作用,针对机载资源有限、任务有不同威胁程度和战术价值,提出了基于权值编码遗传算法的任务规划方法,该算法通过对原始问题的偏离和启发式解码来得到最优的可完成任务子集.仿真结果验证了算法的有效性.     

舰载无人机对岸可观测安全飞行空间分析模型

基于舰载无人机对岸上目标的观测能力出发研究出的"理想观参",考虑各种因素对舰载无人机在任务区域飞行安全的影响,建立了地理通视性分析模型、地理可飞性分析模型、飞行可控性分析模型、弹道安全性分析模型和观参上限分析模型;综合上述模型,给出了舰载无人机可观测安全飞行空间,满足可观测安全飞行空间的观测参数即为当前环境下的"实用观参";根据本文模型研制的舰载无人机对岸射击观测辅助决策软件,实现了舰载无人机对岸射击观测的科学决策。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

一种可实现TF/TA2的无人飞行器三维航迹规划方法

从规划空间的有效表达着手对无人飞行器三维航迹规划展开研究,基于地形和威胁提出的飞行器航迹规划方法将航迹规划分为学习阶段和查询阶段,环境信息和飞行器的大部分约束条件结合在路线图的构造过程中,航迹搜索在此路线图中进行并最终实现全部约束条件.试验结果显示,该方法可以实时获得实现TF/TA2的三维航迹.     

联合作战任务智能规划关键技术及其应用思考

作战任务规划是战场指挥和决策的关键一环。随着多军兵种联合作战思想的发展与成熟,作战任务规划领域正成为传统作战指挥方法与各类新兴技术相结合的集中点,该领域也不断成为智能化指挥和决策指导未来作战的核心点。本文主要阐述了作战任务规划的基本概念和智能化需求,并结合战区级联合任务规划系统对智能化关键技术进行了分析研究,提出了几种具体技术实现架构,并对未来研究做出了展望。     

高空长航时无人机编队协同侦察任务规划

针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。