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.     

多机空战仿真研究与实现

本文作者在多年来从事作战仿真的基础上,研究了多机空战仿真的建模方法,建模仿真原理,并且建立了多机空战仿真模型。     

基于遗传算法的协同多目标攻击空战决策方法

多机协同多目标攻击是未来空对空作战的一种重要形式。首先建立了多机协同空战的自主优势矩阵 ,并依据多人冲突决策理论构造了空战的总体优化指标向量 ,然后针对其他优化算法的不足 ,提出用遗传算法优化该指标向量 ,实现多机协同多目标攻击空战决策 ,最后对 2∶ 2空战进行了仿真。仿真结果证明了上述思想的正确性。     

未来中远距协同空战多目标攻击决策研究

根据先进战斗机的技术特点和未来中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,采用一种将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法并将其用于多目标攻击决策。最后利用具体算例进行仿真。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述未来中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

基于改进粒子群算法的协同多目标攻击空战决策

超视距空战和协同多目标攻击是空战的发展趋势,协同多目标攻击中的关键问题是空战决策。建立了协同多目标攻击空战决策的多目标优化数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于空战决策。基本的粒子群算法是一个有效的求解连续优化问题的方法,结合遗传算法的思想,提出了直接对粒子进行交叉和变异操作来完成粒子更新的方法。仿真结...     

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.     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

基于组合赋权TOPSIS法的空战多目标威胁评估

针对多目标攻击的空战态势和武器装备的特点,首先提出改进的空战多目标威胁评估量化指标.对组合赋权方法进行研究,提出最小加权隶属度偏差方法作为客观赋权方法,采用线性加权方法作为主客观权重组合赋权方法,并从理论上证明该方法的合理性.将得到的组合权重应用于TOPSIS法作为目标威胁评估解算方法,并进行仿真研究验证该方法是有效、合理的.     

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。     

采用时序多属性评价方法的空战威胁排序

鉴于空战中威胁目标的多属性及动态变化特点,提出采用时序多属性评价方法来解决空战目标动态威胁排序问题。在建立空战威胁指标体系基础上,采用熵权法确定目标属性权重,并通过指数分布法确定各时刻权重,最后综合依据威胁目标多时刻的属性信息,实现了空战动态威胁排序。仿真结果说明该方法的合理性。     

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.     

人工智能在火控系统中的应用

研究了空战时的决策问题,并对人工智能技术用于空战中机动目标的战术机动决策模拟做了尝试,讨论了计算机控制机动目标的战术机动决策逻辑的设计方法,同时也进行了数字仿真。     

多武器跨域智能协同对空作战应用及关键技术

随着人工智能技术与空战武器装备的逐步融合,"智能、跨域、自主、分布、协同"等空战新特征日益显著,正在不断推动未来空战走向新的形态。深入分析了国外对空作战的发展现状,并对未来空战技术发展进行了研判,提出了多武器跨域智能协同对空的作战场景,对其中的应用及关键技术进行了研究,为智能空战的发展进行了总结和展望,促进了人工智能技术在空战武器系统中的应用。     

基于HLA的空战仿真技术研究

空战是未来战争的主要特征之一,有着重要研究价值.简述HLA组成及原理,根据假设的空战情景,将战机模型分解为雷达、指挥控制和导弹3个模块.分别对雷达发现目标概率,战机在多机空战下攻击目标的选择,导弹在电子干扰下命中情况进行建模分析.并结合战机联邦成员内部的数据交换和对外声明情况,提出可行方案.有助于多机空战战法研究和效能分析.     

基于多Agent的多传感器仿真系统总体分析

多传感器是实现未来信息化战场"网络中心战"概念的一组必要的装备系统.实施该项目先期概念技术演示,必须设计其仿真系统.采用基于多Agent的仿真方法,结合Agent的通用含义及结构,把多传感器仿真系统的内部组元直接映射成相应的Agent.由此,研究了基于多Agent的信息化战场多传感器仿真过程,前瞻了多传感器运用场景,分析了多传感器仿真系统的整体流程和逻辑结构.设计的多传感器仿真系统,以Agent的表现形式获得了对多传感器战场运用这一客观、复杂过程的深刻认识,从而可实现对这种动态作战环境行为的仿真.     

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.     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

多机空战目标威胁评估算法

首先介绍了几种现有的多机空战目标威胁评估方法 ,并对它们的应用进行了分析 ;在此基础上 ,提出了一种综合目标空战能力和空战态势的威胁评估算法 :威胁指数法 ;最后给出了具体算例 ,计算结果表明 ,威胁指数法可以全面、有效地完成多机空战中威胁评估和威胁排序的计算。     

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.     

基于多Agent的战场情报侦察仿真模型

为了开展未来信息化战场情报侦察先期概念技术演示,通过采用基于多Agent的仿真方法,把情报侦察系统的内部组元直接映射成相应的Agent,研究了基于多Agent的战场情报侦察仿真系统总体框架和仿真系统基本单元Agent的框架;并进一步研究了Agent之间的任务分解、信息交换、选择与排序、分配过程。构建的仿真模型,以Agent的表现形式获得了对战场情报侦察这一客观、复杂过程的深刻认识,从而可实现对这种动态作战环境行为的仿真。