基于CEC系统舰艇编队防空作战最小共享信息集研究

根据最小共享信息集的概念,提出了基于CEC系统舰艇编队协同防空作战的智能系统模型,分析了舰艇编队CEC系统的作战功能和作战信息,提出了确定舰艇编队协同防空作战的最小共享信息集的事件法,并应用信息论证明了事件法的确能够减少通信的信息量。在上述基础上,确定了舰艇编队协同防空作战的最小共享信息集。     

超视距协同空战协同表现评价模型

针对超视距协同空战中的协同网络表现评价问题,在分析影响超视距空战协同效果因素的基础上,提出协同满意度概念,构建协同满意度评价指标体系。研究了基于二元语义模型的协同满意度评价方法,最后实例验证了评价模型和评价方法的可行性,为有效进行超视距协同空战的训练和管理提供了依据。     

信息支援条件下协同空战态势评估研究

针对现有空战态势评估方法表现形式不够直观、模型简单的问题,提出一种将威力场与遗传神经网络相结合的态势评估方法,并将其应用于信息支援条件下的协同空战态势评估.分别从攻击能力、探测能力、电子干扰能力、生存能力、通信能力、告警能力、协同能力以及决策能力等方面构建威力势模型.利用遗传算法优化BP神经网络,并将其应用于编队作战能力评估.最后利用具体算例进行仿真验证,结果表明该方法是正确可行的.相比于传统态势评估方法,该方法在信息支援条件下的超视距协同空战态势评估中具有全面性、直观性、准确性等优势.     

超视距协同空战传感器、武器协同控制决策模型

首先给出超视距协同空战传感器、武器协同控制的定义,并描述传感器、武器协同控制决策问题。然后介绍协同网络信息相关定义及其矩阵式表述。在此基础上建立基于协同网络信息的传感器、武器协同控制决策的数学模型,最后利用多目标进化算法(MOEA),以一架预警机指挥控制4架战斗机拦截1个来袭目标情况为例对模型进行了验证说明。其结果表明了所建立模型在传感器、武器协同控制决策研究中的可行性和有效性。     

超视距协同空战网络化效应研究

利用复杂网络理论将超视距协同空战的实体及其之间的联系进行节点和边的抽象处理,分别从编队无协同、仅火力协同、仅传感器协同(树型/分布式指挥结构)、传感器+指控协同(树型/分布式指挥结构)、传感器+指控+火力协同(树型/分布式指挥结构)、预警机指挥引导下的传感器+指控+火力协同(树型/分布式指挥结构)进行网络化协同结构模型构建。在所构建的模型基础上进行网络化效应分析,体现网络化协同结构对超视距协同空战的影响,为后续研究超视距空战协同提供相关理论基础。     

多机协同空战近距格斗决策

将多级影响图和对策论引入到多机协同近距格斗决策研究中,首先将机群分组为多个小集团作战,继而又进行将小集团作战转化为多个一对一空战的协同决策,然后应用多级影响图对策解决不确定情况下近距格斗决策问题,建立了考虑交战双方、动力学质点模型和飞行员的偏好的连续机动决策模型。并探讨了求解多级影响图对策的方法,最后进行了2∶2协同空战仿真分析,仿真结果表明该模型的有效性。     

不确定情况下协同空战目标分配方法

现代空战环境下出现的大量不确定信息, 现在常用的协同目标分配模型都没有考虑到这种情况.针对这种情况,将随机规划引入到协同空战目标分配研究中,在一般期望值模型的基础上,建立了多机空战协同目标分配期望值模型,并利用随机模拟、神经网络和遗传算法结合而成的混合智能算法来求解该期望值模型.2∶4协同空战仿真结果表明该模型的有效性.     

多机协同空战制导权移交决策

针对多机协同空战中需要将对空空导弹的中制导权移交给其他飞机的问题,对制导权移交对象选择问题进行了研究。根据每架飞机的制导优势和是否具有多目标攻击能力来选择新的制导平台,分别针对单目标攻击飞机编队、多目标攻击飞机编队及混合编队3种情况,通过建立相应的目标函数和约束条件,给出了制导权移交决策模型。通过仿真算例验证了该模型的有效性。     

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。     

基于频段覆盖率的协同空战干扰资源分配研究

现代空战中电子干扰占据了越来越重要的地位,针对协同空战中的干扰资源分配问题,提出一种基于频段覆盖率的干扰资源分配方法。对干扰频段覆盖率的各种可能情况进行了分析,并以此为依据建立了载机相对目标的干扰频段覆盖率优势模型;针对人工鱼群算法进行了改进,并将其应用于干扰资源分配模型的解算;对所提方法进行了仿真以及对比分析,结果表明其具有良好的可行性。     

空空协同作战指挥控制系统

论述了研究与发展空空协同作战指挥系统的必要性 ,探讨了空空协同作战指挥系统的概念及系统的建模、结构模式 ,指挥决策的制定与优化、人机关系的处理、作战效能的评估与通讯共享集等几个问题     

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。     

协同空战指挥控制系统智能体模型研究

建立了由多个智能体(Multi-AgentSystem)组成的多机协同空战指挥控制系统的总体结构模型及基于信念、期望、意图(BDI)结构的单个智能体的结构模型,并针对多机协同空战指挥控制的特点,对基于BDI框架的智能体结构、智能体的内部行为、触发事件和结合作战效能的BDI解释器等形式化建模问题进行了研究。最后,指出需完成的后续工作以及相关技术问题。     

基于协同学的编队协同空战任务决策

基于协同学理论给出了编队协同空战系统的协同学框架;提出了编队协同作战方案的五元组定义,明确了影响系统进程的序参量;基于系统有序度与协同度的概念,构建了协同效能优化模型;以任务冲突检测与消解为依据给出了任务决策的约束条件;最后以二进制粒子群优化算法对此约束优化问题进行了求解.仿真结果表明,以协同学理论描述编队协同任务决策问题是可行的,构建的协同效能模型与任务决策方法在处理编队时序任务决策问题时是有效的.     

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。     

基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络-粗糙集-BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近.2:4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统.