基于逆强化学习的空战态势评估函数优化方法

为提高无人作战飞机(UCAV)自主决策效能,提出基于逆强化学习的空战态势评估函数优化方法。以现有的正例与反例两类空战数据为样本训练一个RBF网络,采用逆强化学习得到不同态势下的态势值,实现了对现有空战数据的知识提取;利用Sigmoid函数的压缩作用,降低了整体态势值,加快了UCAV学习的收敛速度;采用自适应粒子群算法求解优化了态势评估函数中的权重参数,提升了对复杂空战态势的适应能力;仿真结果表明该方法能够优化态势评估函数,提高机动决策的收敛速度,在UCAV自主决策中具有一定现实意义。     

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.     

信息支援条件下协同空战态势评估研究（英文）

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。     

基于Cook-Seiford群决策算法的多机协同空战机动决策

面向多机协同空战条件下的机动决策问题,建立了三自由度战机模型,并根据空战时飞行员的实际操纵,设计出一种拓展的基本机动动作决策集。通过构造角度、速度、距离和高度优势函数建立空战态势评估模型。基于群决策理论,设计了Cook-Seiford决策算法,并首次将其应用于多机协同空战机动决策研究,有效优化了决策流程。在初始态势劣势情况下,以2对2、3对2等典型空战条件为仿真背景,将Cook-Seiford群决策算法与Copeland、Dodgson群决策算法进行对抗空战仿真。仿真结果表明,基于Cook-Seiford群决策算法的协同机动决策能够取得明显对抗优势,验证了本文设计算法的有效性,为将群决策算法用于求解多机协同空战决策提供了一种新的思路。     

空中对抗机动飞行实时评估方法研究

针对空战对抗中机动飞行评估实效性差、准确度低的问题,根据数据链传输的各种实时信息,采用理论建模与案例实证相结合的方法,构建模拟空战机动飞行环节的实时评估模型。在分析评估所需数据的基础上,提出新的数据更新方法,设计了数据链信息下传流程。以战术机动数据为依据,构建战术优势函数,通过对飞机战术态势的准确评判,实现对机动飞行的评估。通过近、超视距空战两种场景仿真,验证了评估方法能有效提高机动飞行评估的实时性和准确性。     

电子对抗条件下空战综合优势评估模型

针对空战中飞行机动与电子对抗之间的协同攻击决策问题,通过建立符合空战仿真需求的超视距基本战术动作库和运动模型,将机载火控雷达威力区、电子对抗干扰压制区和干扰条件下的空空导弹攻击区、允许脱离时间等要素有机结合,建立了电子干扰条件下空战态势与空战能力协同的综合优势评估方法.作战推演结果表明,建立的空战综合优势评估方法较全面合理地反映了现代空战的特点,能够满足现代空战机动决策需求.     

混合对策无人战机空战决策

在混合对策理论的基础上,将空战过程看作是由一系列离散的状态组成的离散事件动态系统,建立了空战过程的离散状态子模型,利用空战态势指数和战机空战能力指数构造了战术评估函数,以完成对战术动作的筛选工作,并结合3DOF质点模型设计了机动指令生成器,实现对无人机运动状态的控制,并在Matlab环境下对机动实例进行了仿真.     

改进近似动态规划法的攻击占位决策

瞬息万变的空战环境和日益复杂的空战任务导致应用动态规划法解决机动决策问题容易造成"维数灾难"。基于函数拟合思想优化逼近近似值函数,解决了空战状态的连续性问题。同时,针对近似动态规划在解决机动决策问题时未考虑"过冲"机动和碰撞的问题,提出惩罚因子对近似动态规划法的攻击占位决策方法进行改进。这种方法能够有效应对快速变化的战场态势,而且不需要对空战战术构建专有的战术库。为了验证模型的有效性,将改进的近似动态规划法进行了实验仿真,仿真结果表明改进的攻击决策方法能够有效避免"过冲"机动和碰撞问题,具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于矩阵对策与遗传算法的无人机空战决策

针对无人机自主空战决策的实时性与准确性需求,提出一种矩阵对策法与遗传算法相结合的空战决策算法。基于空战优势函数以及无人机机动模型建立了无人机空战决策模型,使用改进的矩阵对策法获取我方无人机最优选择策略的大致范围,再在此范围内使用遗传算法寻找最优策略,最后通过直线飞行机动和S型规避机动仿真验证了算法的可行性。仿真结果表明,所提算法不仅能够提高机动决策的精度,还在一定程度上避免了单纯遗传算法计算量大、计算时间长的问题,满足空战合理性与实时性需求。     

标准化全连接残差网络空战目标威胁评估

针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

基于DRL与微分对策的无人机空战决策研究

随着无人机战场环境越来越复杂,空战对抗将逐渐成为主要的一种无人机作战方式.为了能够确保我方无人机在快速演变的战场态势下抓住先机、精确决策、快速致胜,需要根据实际作战环境、作战样式,建立无人机和环境进行交互的规则、无人机空战对抗中采用的战术使用规则,并结合规则,通过智能决策算法,达到提升无人机空战对抗胜率的目的.提出一种结合微分对策(Differential Games,DG)的深度强化学习方法(Deep Reinforcement Learning,DRL)解决此问题,利用深度强化学习的智能决策性以及微分对策的准确机动性,实现战术决策到机动决策.最后以空战对抗1V1为例,对提出的方法进行验证,结果证明方法可行有效.     

电子干扰条件下基于攻击区指挥引导效能评估

针对传统指挥引导效能评估方法缺少对电子干扰因素定量分析的问题,在基于攻击区空战态势评估的基础上,提出了一种考虑电子干扰因素的超视距空战指挥引导效能评估模型。分析电子干扰对导弹攻击区的影响,从指挥引导目的态势分析入手,选取空战能力指数威胁函数和基于空空导弹攻击区的空战态势威胁函数两个指标,进行加权综合建立指挥引导效能评估函数,通过仿真计算验证了该模型的有效性。     

空战机动决策方法研究

在阐述空战机动决策作用的同时 ,分析对比了几种常用空战机动决策方法 :矩阵对策法、专家系统法、神经网络法和微分对策法等 ;在此基础上引入了一种新的空战机动决策方法——决策影响图法 ,并对其具体应用作了探讨。     

基于动态影响网络的空战效能评估方法

现代先进战机空战任务具有快速机动、快速杀伤等特点,分析了基于马尔科夫链作战行动方案效能模型与动态影响网络的关系,建立了实时影响函数和概率性传播方程,某次超视距空战为案例的实验表明,该方法有效地提高了评估的时效性和准确性,效能评估结果可以为指挥员和飞行员的决策提供辅助决策。     

改进BAS-TIMS算法在空战机动决策中的应用

针对当前空战机动决策精确度低、实时性差的缺点,对天牛须搜索-战术免疫机动系统(Beetle Antennae Search-Tactical Immune Maneuver System, BAS-TIMS)算法进行改进,并应用于空战机动决策中。增加左爬升、右爬升、左俯冲、右俯冲4种机动,对传统的机动策略库进行扩充,设计了11种基本机动策略并给出了相应的控制方法。基于距离、高度、速度、角度和战机性能优势函数,利用非参量法构造战机机动决策综合优势函数。针对天牛须搜索算法在全局搜索和收敛速度上存在的缺陷,引入蒙特卡洛概率迭代的方法对算法进行改进,并和战术免疫机动系统进行融合,将改进的BAS-TIMS算法用于空战机动决策。设计算例进行仿真分析,并将结果和博弈论法、改进共生生物免疫进化算法、传统BAS算法和传统TIMS模型的计算结果进行对比,验证所提算法的有效性。仿真结果表明:改进BAS-TIMS算法在空战机动决策的收敛精度、收敛速度和全局搜索能力上更加具有优势。     

自主空战决策中的战术过程评价方法

战术过程评价是自主空战决策中的重要部分.在装备航炮和格斗弹的双机近距格斗这一战术背景下,合理考虑角度、距离、机动与能量因素,构造了战术状态优势函数.在此基础上,提取战术过程的特征量,建立有优先级的判据体系,提出了逐级淘汰的战术过程评价方法.仿真结果表明,战术状态优势函数能准确体现格斗中各时刻双机战术态势的优劣,逐级淘汰方法能有效地从候选的机动动作中得到空战决策结果.     

基于导弹攻击区的空战态势评估

针对传统的空战态势评估研究中很少考虑目标攻击区对我机的影响,从而使评估结果不够全面的问题,加入目标攻击区对我机的影响因素,提出基于导弹攻击区的空战态势评估方法。利用空空导弹数学模型,应用快速模拟法求得双方的可攻击区和不可逃逸区,作为定量分析的参考基础,以此构造基于距离、角度、速度、高度等影响因素的态势评价指标函数,用优势函数作比值的方法来研究空战相对态势。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于二元模糊比较法的单步空战机动决策研究

空战机动决策过程中,往往需要根据敌我态势,给定多个任务指标,最终得出多指标条件下我方机动的最优控制解。通过对双机空战态势的研究,建立机动模型。在给定敌方运动轨迹的情况下,设定机动评价指标。运用二元模糊比较法融合空战态势的各种输入信息,通过不同指标下的机动模糊比较矩阵,对我机单步机动决策进行研究,最终得出我机机动轨迹。仿真结果表明,算法符合实际,并且具有较好的稳定性。