从X-47B看美国无人作战飞机发展

无人作战飞机代表了航空装备无人化发展的方向.美国X-47B无人作战飞机已经完成了航母上自主弹射起飞和拦阻着舰,标志着美军海空作战模式将发生革命性的改变.这是人类的一小步,但对于无人系统来说却是技术发展的一大步.文章以X-47B为例,回顾了美军无人作战飞机的发展历程,分析了美军对无人作战飞机的概念和认识的变化,以及无人作战飞机对未来空中作战的影响,总结了值得借鉴的经验和教训.     

无人作战飞机通信延时仿真

通信作为无人作战飞机任务控制站与无人作战飞机之间的纽带,在无人作战飞机系统中起着至关重要的作用。简要阐述了引起无人作战飞机通信延时的具体因素,分析了无人作战飞机使用的几种通信方式,提出并运用网络仿真工具NS2(networksimulation-2)针对视线通信方式和不同中继方式下的通信延时进行了仿真,最后对仿真作了分析和解释。     

有人/无人机协同作战关键技术

分析了无人作战飞机在各国的研究及使用情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空间位置和主要完成任务的不同,将系统分为有人机、无人机两个平台,介绍了各平台的组成部分及相应的功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术:交互控制技术、协同态势感知、协同目标分配、协同航路规划技术、毁伤效能评估技术及智能决策技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战及信息处理流程.最后对无人作战飞机未来的发展方向进行了展望.     

多架无人机协同作战智能指挥控制系统

给出一种基于Agent技术的多架无人作战飞机协同控制系统的设计方法,该系统由几类Agent构成情报决策Agent、单机自主决策Agent、协同决策Agent等.由于利用了Agent的两大优良特性--自主性和协同性,系统能够控制多架无人作战飞机,各无人机对不断变化的战场环境也具有很高的适应性.     

基于变结构导引律的UCAV自主轨迹控制

研究无人作战飞机的自主轨迹控制问题.在一定假设条件的基础上,推导出无人作战飞机的三自由度运动模型;将变结构控制理论运用于无人作战飞机的导引,推导出变结构导引律;在自主轨迹控制算法中,由变结构导引律根据期望轨迹点计算出状态的期望值,并将该期望值与由运动模型得到的状态实际值之间的误差来驱动控制,自主轨迹控制控制的过程就是这个误差收敛到零的过程;仿真结果表明该自主轨迹控制算法能够快速地使无人作战飞机达到预定的轨迹点,且控制过程中控制量的变化平稳,具有良好的效果.     

无人舰艇技术及军事应用研究

随着无人飞机的大量研发和广泛应用,无人化智能武器越来越受到世界各国的重视。在海洋争端愈演愈烈的今天,世界军事强国又纷纷把目光投向海上无人作战舰艇,无人舰艇技术得到突飞猛进的发展。近期,美国高调宣布将在中国南海打造以"无人飞机"和"无人舰艇"为骨干的"无人军团",以期全面遏制我海军的行动,加强无人舰艇技术研究已迫在眉睫。从世界无人舰艇发展历程出发,详细阐述了无人舰艇的技术特点和应用前景,重点分析了我军无人舰艇发展应用对策。研究表明,无人舰艇作为未来海航作战中不可忽视的力量,必将走俏未来战场,深度改变战争格局。     

改进蚁群算法的无人机航路规划

蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,其正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,在解决组合优化问题上有着良好的适应性.基于两种改进蚁群算法,分别将遗传算法的交叉操作和Dijkstra算法结合到蚁群系统的无人作战飞机航路寻优过程中,使无人作战飞机以最小的发现概率与可接受的航程到达目标点,并提高了无人作战飞机的航路寻优能力.     

先进无人战斗机(UCAV)系统概念

先进无人战斗机系统是指正在发展和将要发展的无人战斗机系统。无人战斗机系统主要由携带武器的无人飞机、用于人工控制无人飞机的控制站和将系统连接起来保持与战术环境相联系的数据网络组成。在未来战争中,无人战斗机系统的主要作战使命是空防压制、纵深打击和"空中占领"。在研制过程中需要解决自主飞行、信息传输与处理等关键技术。     

形形色色的欧洲无人作战飞机

当前，除美国之外．研发无人作战飞机的国家主要集中在欧洲地区。为了跟上美国的发展步伐．保持在该领域的技术竞争力．欧洲主要军事大国近几年都在不断积极探索开发无人作战飞机技术。     

海军发展无人作战平台的需求、现状与展望

阐述了未来战争对海军发展无人作战平台的需求，举例说明了海军无人作战平台的主要类型和用途。详细论述了海军无人作战平台的技术性能、作战能力、使用特点和作战应用，分析了世界各国发展海军无人作战平台的现状和趋势。通过对美国发展海军无人作战平台的主要政策和做法的分析，提出了对我国研究、发展海军无人作战平台的启示和建议。     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

电视制导无人攻击机垂直命中目标毁伤概率分析

综合考虑电视指令制导无人攻击机的攻击作战过程,将其末制导设定为满足落角约束的目标跟踪问题,设计了一种基于自动驾驶仪能保持无人攻击机垂直命中目标末制导律,并提出了一种电视制导无人攻击机垂直命中目标的毁伤概率的计算方法.通过仿真计算.结果比较符合实际,为提高和评估无人攻击机的作战效能.提供了简单有效的方法.     

一种无人战斗机系统使用保障费用分析方法

基于无人战斗机系统在使用保障上的特点,通过对有人战斗机使用保障费用模型进行合理改造,使其能适用于无人战斗机的使用保障费用分析。经过改造的模型具有结构清晰、概念明确的特点。适合在飞机总体设计阶段用于全寿命周期的费用估算以及飞机的费效分析和综合优化设计。通过与有人战斗机的使用保障费用进行对比计算表明,无人战斗机系统的使用保障费用具有明显的经济优势。     

对地攻击型无人机作战效能评估

由于对地攻击型无人机与有人机在性能参数和作战方式等方面存在诸多不同,为了评估其作战效能,首先建立了对地攻击型无人机作战效能评估的指标体系,然后在此基础上建立了对地攻击型无人机的综合指标模型,同时对效能模型中各分项能力的评估模型进行了完善。最后以6种无人机综合作战效能评估为例计算并检验了模型的可用性。     

基于离差最大化的对地攻击型无人机作战效能评估

针对传统作战效能评估方法在确定权重系数时的主观随意性较大等问题,提出采用离差最大化方法来评估无人机作战效能。首先建立了攻击型无人机空地作战效能指标的层次结构,然后建立了基于离差最大化的攻击型无人机空地作战效能评估的数学模型,并给出了各分项能力的计算模型,最后以6种无人机空地作战效能评估为例,计算并验证了模型的有效性和合理性。     

基于概率分析法的无人攻击机作战效能分析模型研究

未来防空战场上无人攻击机已成为一种重要的空中威胁。无人攻击机作战过程可分为飞行、突防、攻击三个阶段,运用概率分析方法分别建立了各阶段的数学模型,给出了其作战效能表达式,为进一步进行无人攻击机作战效能分析提供了模型基础。     

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。     

小波神经网络UCAV飞行控制系统

针对采用H∞控制设计方法需求解难度很大的偏微分方程,而导致工程实现难度大的问题,提出了采用小波神经网络进行无人攻击机(UCAV)飞行控制系统设计的方法,该方法集小波变换和神经网络的优点于一身,简化了网络训练,避免了系统达到局部最优解,使得系统具有更好的逼近精度。通过仿真实验表明,利用小波神经网络进行UCAV控制律设计,使系统具有较好的跟踪性和鲁棒性,避免了精确模型的建立,便于分析系统的稳定性。