多机编队指控决策一体化系统概念模型研究

多机编队指挥控制决策一体化系统是未来提高多机编队信息化协作水平的重要途径。通过研究国内外军事领域的发展趋势,并结合网络中心战及C4KISR概念,对该系统进行了需求分析和总体设计,提出了多机编队指挥控制决策一体化系统概念模型。最后将其应用于基于HLA和分布式仿真技术的多机编队指挥控制决策一体化系统仿真环境。     

空面攻防对抗指挥控制系统的节点网络复杂度

分析了网络中心战环境下空面攻防对抗作战系统的结构组成,给出了指挥控制系统的节点网络图构建方法与指挥控制系统节点网络复杂度的计算方法,研究了节点网络复杂性与节点间的协作性对指挥控制系统延时的影响,研究了考虑指挥控制系统延时情况下的作战效能,并进行了相应的仿真计算与分析.结果表明在网络中心战环境下,空面攻防对抗作战指挥控制系统网络节点的复杂性与节点间的协作性对系统延时和作战效能具有较大的影响.研究结果可以为空面攻防对抗作战系统的作战节点配置提供理论决策依据.     

无人机警戒雷达仿真系统的建模与仿真

针对海面静止和移动目标的探测、感知、识别、成像等问题,建立了由数据/控制接口、人机界面及多个算法模块组成的无人机警戒雷达仿真系统。系统采用模块化方法对目标运动特性、环境特性和警戒雷达的功能特性进行建模与仿真,主要用于模拟现实装备中此类载荷的基本功能,从数字化仿真层面实现了无人机警戒雷达载荷功能的再现与性能测试,并能完成与指挥控制台之间的信息交互,同时系统具有很好的可扩展性,可以作为整个作战仿真系统的一部分,嵌入到更复杂的作战仿真系统中。     

基于STAGE平台的模型扩展方法

STAGE(Scenario Toolkit And Generation Environment)是用于开发想定战场环境和武器系统验证的仿真软件。用户可根据需求利用自己开发的仿真模型取代STAGE的内置仿真模型,也可以将开发的仿真模型与STAGE中现有模型进行集成。针对STAGE 6.0仿真开发平台,研究了STAGE模型扩展中的关键技术,实现了用户开发模型与STAGE仿真引擎的集成,从而为快速构建用户自定义战场环境提供了一种新途径。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

信息化战场环境下态势估计系统及其仿真技术

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次.在当前信息化战争的环境下,态势估计技术在战斗中的作用显得尤为重要,目前国内关于态势估计的研究大多数处在概念研究的阶段.分析了态势估计的基本原理,给出了在信息化战场环境中态势估计的处理流程,构建了一个基于专家系统的态势估计系统,并采用HLA技术,利用VR_Force和VC开发了一套空战态势估计仿真系统.     

基于影响网络的态势估计

为克服传统贝叶斯网络进行态势估计时,在主观性环境下条件概率难以获取和指定条件概率表的工作量随贝叶斯网络中节点数量的增长呈指数增长的问题,提出了用影响网络对态势估计进行建模的方法;基于影响网络的态势估计模型,在继承传统贝叶斯网络结构的基础上,利用促进与抑制两种因果影响关系使建模更为直观、易懂,更好地表现证据节点对其子节点的影响关系;利用CAST逻辑使条件概率表的获取更为简单,解决了条件概率随节点增长而指数增长的问题,并能很好地表现专家知识以及为条件概率表的获取时提供了一种新的解决方法。     

基于黑板模型的分布式协同任务决策方法研究

基于黑板模型的分布式指挥控制网络为未来复杂环境下海战中多平台间的高效协同提供了新思路,通过构建应用于多航母群联合海战的分布式协同网络,对多航母群联合海战下的系统负载进行了研究,建立了一种多平台任务决策的数学模型,采用嵌套遗传算法进行了仿真求解,得到了理想的任务决策方案。最后对由于目标函数中内部负载权重系数不同取值所引起的不同任务决策结果进行了比较,验证了将基于黑板模型的分布式协同网络应用于多航母海战协同决策的科学性,为分布式海战协同决策网络的后续研究工作奠定了基础。     

基于多智能体的编队协同试飞仿真与效能评估

为了降低编队协同试飞风险和代价,提出建立编队协同试飞仿真平台对试飞的效果进行评价.首先,建立了编队协同试飞模型的总体框架.在此基础上建立了基于多智能体的编队协同试飞总体结构并明确了各类型Agent的功能.然后,确定了指挥控制中心Agent与编队Agent进行命令交互的过程并建立了编队Agent和战斗机Agent的模型.最后,建立了基于兰彻斯特理论的效能评估模型,并对设定的红蓝编队进行了仿真和分析.     

基于改进蛙跳算法的多无人机协同任务分配研究

针对多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于Levy飞行的改进随机蛙跳算法用于解决多无人机的协同任务预分配问题,通过引入动态跳跃步长、Levy飞行因子和族群认知因子有效改进了算法的搜索性能,提高了搜索效率。针对多无人机协同执行任务时可能遭遇的突发任务,通过引入市场拍卖机制提高了算法的计算收敛效率。通过仿真算例分析,验证了改进的随机蛙跳算法解决多无人机协同任务分配问题的有效性。