未来空战中的近距格斗

近距格斗是空战双方在视距范围通过急剧机动,使用格斗导弹和航炮攻击目标的一种空战样式。随着一大批采用隐身、精确制导等高新技术的新一代作战飞机陆续投入使用,有人认为,近距格斗将退出空战舞台。但大量的理论研究和空战实践表明,未来空战中,近距格斗不仅将与超视距空战并存,而且会表现得更为复杂,更为激烈。近距格斗依然是未来空战的重要样式机载雷达和中远距空空导弹性能的提高,使新一代作战飞机具有很强的超     

基于深度强化学习的智能对手自主空战决策技术

为提升空战训练对手的智能性与自主性,提升空战训练效果。针对空战战术训练智能对手自主空战决策问题,提出一种基于深度强化学习的智能体训练方法,采用最大熵强化学习（SAC）算法平衡策略探索与利用的优势,引入自博弈和多智能体联盟训练方法提升空战智能体策略的多样性和鲁棒性。针对一对一近距格斗空战场景建立智能博弈框架及奖励函数,仿真结果表明,基于零经验训练得到的智能体能够有效自主机动决策并实施近距导弹攻击,产生较好的战术效果,证明该方法在一对一近距格斗空战智能体训练中的有效性。     

超视距空战机动动作库的可视化设计

介绍了两类常见空战动作库,以跃升为例对超视距空战机动动作库进行了设计;并运用OpenGL图形库,研究了模型的初始化、实时驱动、动作轨迹线的绘制、视点漫游和数据读取技术,实现了超视距空战机动动作轨迹的三维显示和全方位观察,有助于空战战法演练和指挥决策,为空战仿真模拟训练和提高作战效能奠定基础.     

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Fuzzy的空战战法评估方法

空战战法的评估是空战仿真实验的核心理论问题.通常空战战法的实施,包含着许多随机性和不可确定性因素.针对空战战法的评估问题,根据评估指标的选取原则,确立了一套能够评价空战战法优劣的指标体系,并建立了指标的量化模型,提出了一种广义的多层次模糊综合评估方法.通过算例,验证了该指标体系和方法对空战战法的评估是有效的.     

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。     

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.     

双射程空空导弹——空空导弹家族的新成员

空空导弹是人类航空科学技术进步的产物。它的问世不仅使得近距空战变得更加激烈、更加复杂,而且催生了超视距空战这一新的空战样式。为适应未来空战环境日益恶劣、空战目标日趋复杂的作战需要,最大限度发挥空空导弹的作战效能,近年来,世界发达国家正在积极发展既可执行近距空战任务,也可执行超视距空战任务的新一代空空导弹——双射程空空导弹。     

影响图的空战机动决策方法

首先阐明了空战机动决策的概念和作用;然后针对几种常用空战机动决策方法的缺陷,分析了影响图在表示和求解不确定性决策问题上的优势,提出了空战机动决策的影响图方法;进而建立了基于该方法的二维单机单目标空战机动决策模型,并针对两种典型的空战情形进行了仿真.仿真结果表明该空战机动决策方法能够有效地导引战机格斗.     

定量的近距空战训练对抗态势分析方法

针对近距对抗态势分析不能量化的不足,提出一种定量的近距空战训练对抗态势分析方法。该方法以对抗过程中双方的位置关系为基础,结合近距空空导弹的攻击包线,建立位置优势函数和武器优势函数,通过两类函数的线性组合构造对抗态势函数,实现了空战训练对抗态势的定量描述。通过算例验证了该方法的合理性和有效性。     

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。     

俄军加强直升机空战战法研究

随着直升机性能的改进,数量的增加和威力的增大,未来战争中,大规模直升机空战将不可避免。1973年的第四次中东战争,以及1980～1988年的两伊战争中,交战双方的攻击直升机就已进行过空战。为此,外军十分重视对直升机空战战法的研究,尤其是俄罗斯陆军航空兵在不断完善直升机火力突击、机降作战、空中侦察、战斗保障等传统作战方法的同时,为适应未来作战需要,提出了有关直升机空战的一些新理论和战法。本文就此作一简要介绍。直升机空战的地位和作用80年代中期,美、法、德等国开始进行直升机空战的试验,在各型直升机中,最适于空战的是 AH-64“阿帕奇”     

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。     

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。     

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。     

树立求实创新的科学态度不断提高航空兵战斗力

贯彻落实科学发展观、按照求真务实精神推进航空兵战斗力提升,必须创新观念,紧紧把握信息化空战的发展趋势;创新战法,扬长避短构筑克敌制胜之道;创新人才培养,造就高素质新型空战人才。     

超视距空战战术实施的某些动态距离边界解算

运用1对1空战双方的运动学模型,首先提出空战双方超视距空战与近距空战动态距离边界的定义,确定该距离边界与机载定向角的关系;然后确定空战双方相对静止的数学模型及保持相对静止的策略,导出空战双方保持相对静止的战术接近极限动态距离边界和战术追躲极限动态距离边界。仿真分析上述边界与战术实施的关系。     

基于蒙特卡洛树搜索方法的空战机动决策

针对空战中双方的机动决策问题,考虑角度、距离、速度变化以及高度优势函数,以赢取最大空战优势期望为目标,建立空战双方机动决策模型,并引入蒙特卡洛树搜索方法进行求解,搜索策略采取极大极小搜索算法。针对双机对抗,通过仿真给出空战态势及空战优势变化曲线,结果表明我机在整个空战过程中绝大部分是处于优势地位的,验证了使用蒙特卡洛树搜索方法进行空战机动决策的可行性,同时对算法的实时性进行了仿真,结果表明算法计算机动动作所用时较短,达到了算法的实时性要求。     

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。