OODA-L模式下的智能无人集群作战仿真建模框架

介绍了智能无人集群作战的相关概念,为反映智能无人仿真实体的自主能力和适应能力,提出将学习过程显性化的观察-判断-决策-行动-学习(Observe, Orient, Decide, Act and Learning, OODA-L)模式,并进一步扩展为适用于集群协同的Co-OODA-L模式。在智能无人仿真实体的总体描述上,采用马尔可夫决策过程进行数学抽象处理,提出智能无人Agent的三域分层结构。为体现智能无人集群作战的自主协同、分布式等特点,提出了利用人工神经网络将可变数量的智能无人Agent融合为同构或异构集群进行协同作战建模的体系结构。     

汲取无人机发展经验指导地面无人装备发展建设

军用无人机在实战中的成功应用和陆军较高的作战伤亡比重使得陆军发展地面无人装备的愿望和需求越来越强烈,但当前军用地面无人装备还处于发展的初期阶段,仍未形成完善的作战体系。本文针对如何促进军用地面无人装备发展和建设,加快战斗力生成,提出借鉴军用无人机成熟的发展经验来指导地面无人装备发展和建设的思路,首先论述了无人作战将成为未来战争主要样式的原因,然后简要归纳了军用无人机的发展经验,最后论述了如何根据军用无人机的发展经验来指导地面无人装备发展和建设,希冀这些建议能够为军队地面无人装备的发展建设提供一定参考。     

履带车辆转向性能指标分析及实验研究

转向性能是评价履带车辆机动性的重要指标之一.文中针对转向角速度、转向半径和转向消耗功率3个指标,分别在不考虑履带滑转滑移的理想条件下和考虑履带滑转滑移的实际情况下,对履带车辆的转向性能进行了讨论和分析,对2种条件下履带车辆的转向性能的变化进行了比较.为了对履带车辆在转向过程中履带的滑转和滑移程度进行定量的分析,定义了履带的滑转和滑移系数.通过实车实验,对分析结果进行了验证.     

基于满意决策的多UAV协同目标分配方法

目标分配是UAV自主控制的重要问题。提出了基于满意决策的多UAV协同的目标分配技术,为解决多UAV协同的目标分配问题和多机场起飞的UAV编队配置问题提供了一种新颖而有效的方法。重点对其中的满意集计算、联合满意度、拒绝度和选择度的建立和计算等关键问题进行了讨论。以压制敌防空火力任务为背景对该方法进行了仿真,并将本文提出的方法和其他方法做了比较,仿真结果表明基于满意决策的多UAV协同的目标分配方法在效率上有明显优势。     

集中载荷条件下的履带车辆转向分析

研究履带接地段滑动条件下履带车辆稳态转向问题。基于履带接地压力除均匀分布外另一典型分布-集中载荷条件,推导了转向所需牵引力、制动力、转向阻力矩、转向半径、转向角速度的表达式。采用迭代法求解转向平面运动方程,计算结果与实车实验进行了对比。结果表明,滑动模型反映了实际转向过程机理,可用于预测转向物理量取值区间。     

登陆作战海军水雷破障建模与应用

扫除抗登陆方水雷障碍,既是登陆作战的重要环节,也是保障三军联合破除敌抗登陆水际障碍的前提条件.根据抗登陆方水雷情况想定,研究三军联合破障中海军扫雷兵力的运用,创新性地提出了将水雷分为3种类型分别进行分析量化处理的方法,并以此建立了切合实际的海军扫雷模型.根据该模型研制的海军水雷破障辅助决策系统,可以完成已知扫雷时间、扫雷兵力和扫雷率这3个最主要扫雷参数之间的互相求解问题,为指挥员决策提供了定量的客观依据.     

一种飞行器在线实时航迹规划算法

针对飞行器在线航迹规划问题展开研究,提出了一种实时航迹搜索算法。该方法将飞行器的运动与航迹搜索结合在一起,可以有效地调节搜索的时间,满足在线实时应用的要求。通过在限定的时间内扩大寻优范围,该算法可以有效地避免不可行区域,并使生成的航迹更加优化。实验结果表明,算法能有效地处理各种航迹约束,实时地生成满意的三维航迹。     

多约束条件下无人机航路规划动态评价方法

针对多约束条件的无人机航路规划评价方法缺乏合理性和动态特性的问题,提出了基于无人机六自由度模型的飞行仿真动态评价方法。分析了无人机航路规划的约束条件和影响航路评价的因素,基于某型无人机六自由度飞行动力学模型和飞行控制系统模型建立了无人机飞行仿真系统模型,将航路规划与评价进行有机结合进而进行航路评价方法软件的设计,通过对无人机沿规划航路的仿真飞行参数进行动态特性分析,以更接近真实情况的仿真手段对多约束条件下的航路规划效果进行评价。结果表明,该方法形象直观的实现了对无人机规划航路的动态综合评价,满足工程需求。     

履带车辆转向过程循环功率分析

针对差速式、独立式2类转向机构,分别给出了不计和计及履带接地段打滑条件下最大循环功率及相应的相对转向半径的计算方法,定量讨论了不计和计及履带接地段打滑时循环功率的差别。在示例给定的计算条件下计算结果表明,计及履带接地段打滑时循环功率较不计打滑时小约20％。实车试验结果证实:考虑履带接地段打滑计算的循环功率同实际值更接近,在分析循环功率时不能忽略履带接地段的打滑。     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.