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。     

海上机动目标打击效果评估决策支持系统设计

针对海上机动目标打击效果评估的特点,运用遥感技术、人工智能技术和模糊评判的方法探索打击效果评估问题。提出一种基于高分辨率遥感图像的打击效果评估决策支持系统,融合人定性分析和机器定量分析的优点,核心是问题处理系统综合运用处理后的遥感信息和支持系统的模型、知识以及数据来评估打击效果,评估模型为二级综合评判模型。对尚处于理论研究阶段的海上机动目标打击效果评估问题有积极的参考意义。     

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。     

利用动态规划原理实现多冲量最优交会问题

多冲量最优交会问题是航天领域非常重要的一个研究方向,从运筹学角度将此问题转化为一个多阶段多维动态规划问题,并着重对多阶段二维动态规划进行分析研究。在给出状态方程及指标函数递推公式的基础上,得到了两冲量和三冲量交会问题最优解的求解算法,之后分别通过实例验证了算法的有效性。对于以地心角等参数为决策变量的更高维问题,讨论了利用进化算法等降维方法实现多维动态规划的思想。     

基于组合机动的空间V-bar交会策略

提出了一种基于切向脉冲与径向连续常推力组合机动的空间V-bar交会策略。从绝对运动与相对运动两方面推导了维持追踪航天器圆轨道运行的组合机动的运动规律,给出了V-bar接近段与逼近段的制导律。在接近段,匀速直线接近,无需考虑视界约束的限制,转移时间控制灵活;在逼近段,先以大速率等速逼近,再切换为小速率等速逼近,切换过程可以灵活控制,制导简单,自然满足直线型标称轨迹要求,安全性好。     

密集环境中无人机协同机动飞行运动规划方法综述

从单无人机机动飞行向多机协同扩展的通用规划框架出发,介绍了其中各模块相关研究的基本原理、代表性方法和前沿研究,主要包括用于环境障碍感知的实时导航地图构建、离散空间的路径规划、连续空间的轨迹规划、基于离散连续混合空间的规划、多航迹或轨迹的协同规划。综合无人机通用规划框架的关键技术,提出了无人机协同机动规划下一步需要重点研究的方向。     

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.     

单框架控制力矩陀螺部分失效时的空间站姿态机动方法

对金字塔构型单框架控制力矩陀螺(SGCMG)的失效特性进行分析。结合SGCMG部分失效的特点,构建运用Legendre伪谱法的重规划姿态机动路径求解方法。考虑SGCMG失效情况的不可预测性,设计自适应操纵律,该操纵律可以根据指令力矩与输出力矩的偏差对SGCMG的失效情况进行诊断,从而调节操纵律的内部参数,实现失效情况操纵律的自适应调节。仿真结果表明,采用姿态机动路径重规划算法与自适应操纵律,在控制力矩陀螺部分失效的情况下,仍可以实现空间站的大角度姿态机动。姿态机动方法可以有效应对空间站大角度姿态机动过程中可能出现的SGCMG部分失效情况,从而提高空间站姿态机动任务的安全性与可靠性。     

坦克分队快速机动协同控制系统构想

作为一体化联合作战体系中重要的陆基栅格节点,坦克分队的快速机动能力对于顺利完成机动突击任务具有重要影响,而坦克分队的机动协同控制则是实现分队快速机动的关键。首先提出一种坦克分队协同控制系统架构,然后对该架构的组成及关键技术进行了探讨和分析,期望有助于提升新型坦克分队的快速机动能力。     

坦克实体智能机动路径模型

根据坦克机动作战的一般原则,首先对影响坦克实体机动的因素进行了分析和合理的假设;充分考虑战术模拟中的实际情况,将数字地图中各点间的空间距离转化为以各点间机动时间为权边的网图,通过求任意两点间的最短距离的方法,建立坦克实体机动最短时间路径的数学模型。并给出了人工智能算法,把问题求解过程简化,从而解决战术模拟系统中智能机动中的路径选择问题。