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相似文献
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1.
研究了未来有人机/无人机协同空地攻击的典型作战模式,然后根据混合编队的作战过程和特点,提出了一种建立有人机/无人机协同空地攻击效能评估的综合指数模型;同时确定了综合指数模型中各分系统和分项能力的评估模型。最后以6种有人机和6种无人机的协同空地攻击效能评估为例计算并检验了模型的可用性。  相似文献   

2.
对有人机/无人机协同条件下的空空导弹发射区进行了仿真研究。基于单机空空导弹发射区机理,结合协同攻击模式,定义了无人机/有人机协同条件下空空导弹发射区;建立有人机和导弹的运动模型,分析发射区的约束条件,提出一种新的无人机截击飞行的策略,利用改进黄金分割法,搜索协同发射区的远近边界。通过对比仿真,验证该截击策略能有效缩短截击时间,改进方法能改善发射区的边界问题;不同参数条件下的无人机/有人机协同攻击均能有效扩大空空导弹发射区。  相似文献   

3.
针对实现无人机对地攻击构建攻击综合火力/飞行控制系统的关键问题,提出设计一种以耦合控制器结构完成现有分离的火控系统和飞控系统的综合.由火控系统解算出无人机对地攻击的攻击区和投弹区并生成参考攻击轨迹,耦合控制器根据参考攻击轨迹,控制无人机进行参考攻击轨迹跟踪.设计耦合控制器综合控制策略,避免了因纵向通道和横侧通道交联带来的控制误差;设计耦合控制单元,完成舵机和副翼的偏转量的解算.仿真结果表明:该耦合控制器能根据目标位置较好的完成控制量解算,控制无人机进行轨迹跟踪,实现对地攻击.  相似文献   

4.
针对诱饵干扰下无人机集群作战中的计算量爆炸,攻击阈值控制解算困难问题,给出了一种基于兰彻斯特方程和最优控制模型的无人机集群作战攻击阈值控制方法。从机载雷达的性能出发,建立作战双方兵力损耗的微分方程,从而构建改进兰彻斯特方程;以兰彻斯特方程为最优控制的状态方程,以无人机攻击阈值为控制变量,建立弹药约束下无人机集群空战的最优控制模型,并且证明一方剩余兵力的最大化等价于另一方剩余兵力的最小化;最后采用直接凸优化法对最优控制问题进行求解,并进行仿真验证。  相似文献   

5.
有人机—无人机群协同空战目标分配算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

6.
针对水面舰艇编队对海攻击时的目标识别需求,提出了舰载预警直升机引导舰载无人机实施对海目标识别的协同样式。从引导识别的基本过程入手,建立了舰载无人机占领预定识别阵位的运动要素计算模型;基于以最短时间到达预定识别阵位的要求,建立了舰载无人机目标识别时,相对舰载预警直升机阵位配置的拟合模型,并针对舰载无人机识别时的反应时间和识别距离,建立了舰载无人机阵位配置的修正模型,为水面舰艇编队对海攻击中的目标识别提供了新手段。  相似文献   

7.
在研究反辐射无人机对地攻击的各重要环节的基础上,建立了反辐射无人机作战效能评估模型,分析了火力对抗对反辐射无人机突防概率的影响,详细阐述了电子对抗的方式及作用原理,对实施电子对抗对反辐射无人机命中毁伤概率的影响进行了定量评估,得出了反辐射无人机的作战效能与火力和电子对抗的关系。算例分析表明,火力和电子对抗是降低反辐射无人机作战效能的重要因素,二者联合作用可使其作战效能迅速下降。  相似文献   

8.
针对多平台协同搜索的最优搜索问题,以多无人机区域搜索任务为背景,将搜索论和随机规划引入到编队协同搜索中,建立了环境模型、无人机模型、传感器模型;为了解决目标丢失后的“应召”搜索问题,建立了目标的随机漫游模型;通过对搜索力最优分配问题的分析,认为其实质为一类线性规划问题,提出了一种基于递归原理的解算方法;最后,通过仿真计算,证明了该随机漫游模型的合理性,并验证了所提算法的有效性。  相似文献   

9.
多无人机协同攻击目标决策   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

10.
针对双机协同超视距攻击中的态势评估和协同优势评估,提出了基于编队状态的协同优势评估方法。首先分析并将编队完成超视距攻击的过程划分为4个状态阶段;其次建立了基本的超视距攻击态势评估模型;最后讨论了编队不同状态下的协同优势评估方法并建立了模型。仿真结果表明,该算法模型能够较为准确地评估双机编队在超视距攻击中的协同优势。  相似文献   

11.
潜艇战术软件研制是一项复杂的系统工程,建立模型是这项系统工程中的核心部分,它直接关系到潜艇战术软件的各项性能指标。对潜艇战术软件的建模问题进行了探讨和研究。  相似文献   

12.
分析了小采样周期条件下“当前”统计模型、基于速度估计的自适应模型及自适应常加速度模型,对3种模型的稳态性能和动态性能进行了分析比较,并对3种模型的机动目标跟踪效果进行了仿真。仿真结果表明:小采样周期条件下,3种模型的稳态跟踪性能一致,而在动态跟踪条件下自适应加速度模型性能更优。  相似文献   

13.
非形式化/半形式化模型到形式化模型之间的转换是当前软件工程领域的研究热点。根据异构模型转换,提出了基于MDA的MARTE模型到Object-Z规约之间的转换方法。针对Object-Z在实时领域表达能力不足的问题,首先扩展Object-Z元模型;然后在MDA的元元模型体系下,定义了MARTE元模型和扩展的Object-Z元模型之间的转换规则。MARTE模型可以重用这些转换规则以实现到Object-Z形式化描述之间的转换,进而可以对模型进行形式化验证;最后通过一个实例使用该方法完成模型转换,具体说明了转换规则的应用。  相似文献   

14.
战时装备保障过程建模仿真研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前战时装备保障方案制定,多是依靠基本原则和经验,过程描述随意性大,同时保障活动的组织缺乏有效的手段,导致方案缺乏科学性、可操作性差。为此借鉴过程管理的思想,应用IDEF3方法建立装备保障准备阶段过程模型,形成规范的、易于交流的保障流程,依据过程模型采用离散事件仿真的方法对不同活动组合的过程效率进行了分析,改变以往根据排队理论经过大量计算分析效率的方式,实现战时快速准确优化过程的目的,为装备保障方案的形成提供方法支持。  相似文献   

15.
近年来MDA在分布式仿真特别是在HLA仿真技术中的应用情况缺乏对MDA与HLA结合的仿真技术整体性的认识,不利于仿真系统开发的宏观指导.基于MDA的HLA仿真技术框架的提出就是从系统的角度研究基于MDA的仿真系统开发过程.该框架从模型通用性的静态角度和建模仿真过程的动态角度出发,分为HLA仿真系统主题域的划分和HLA仿真系统开发过程两部分进行了全面的分析,为今后开展基于MDA的HLA仿真研究提供了一种宏观的指导方法.  相似文献   

16.
针对目标回波小尺度幅度起伏特性模型进行了介绍。对雷达线性接收机和对数接收机的特性和模型进行了对比。对雷达信号级仿真中,由于雷达采用非线性对数接收机造成的目标回波小尺度幅度起伏特性模型与接收机模型相互耦合的原因和所产生的影响进行了分析。提出对这样的模型耦合问题必须解决,以保证仿真研究结果的有效性。  相似文献   

17.
通过兰切斯特方程的分析,定义了作战力量变换系数概念,推导出作战力量变换系数的兰切斯特方程,得到了衡量交战双方作战力量等效值,而作战力量变换系数的兰切斯特方程正是适用于离散型作战的兰切斯特作战模型,使具有深刻影响力的兰切斯特方程适用范围扩大到了交战双方离散数量型的作战领域,从而赋予兰切斯特方程新的生命,为复杂的格斗作战分析提供了新的工具。  相似文献   

18.
战术互联网具有与一般通信网络不同的特征与要求,为此其网络管理需要采用新的方案来解决。采用模型分析方法,对战术互联网网络管理的活动模型、功能模型、组织模型、运行模型、通信模型与视图模型进行了分析研究,从而为战术互联网网络管理方案确立了总体框架,并为战术互联网网络管理系统设计提供了指导思路。基于所研究的模型,可以使战术互联网网络管理系统适应战术互联网的特殊性,满足战术互联网的作战运用需求,保障战术互联网充分发挥作战效能。  相似文献   

19.
根据坦克射击视景景物的特征,采用了一种较优越的方案将视景进行分类建模.对景物模型进行简化和各种实时技术处理后,能在微机图形工作站上实时动态显示逼真的坦克射击视景.  相似文献   

20.
二维浅水波并行模式的伴随   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
以二维浅水波为例,详细探讨如何开发并行模式的切线性模式和伴随模式。切线性模式的并行机制和原始模式一致,而伴随模式不同。三个模式采用一致的数据剖分方法可提高并行效率。在集群并行计算机系统上采用一维数据剖分,切线性模式的通信量与原始模式相当,而计算量几乎是原始模式的2倍;伴随模式的通信量大约是原始模式的2倍,而计算量几乎是原始模式的3倍。在三个模式中,切线性模式的加速比最大。  相似文献   

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