对抗仿真中防空导弹微分对策模型研究

针对防空导弹与目标的空间对抗,建立了防空导弹微分对策空间对抗模型,并推算得到了最优策略,运用自适应神经网络评判方法对模型进行求解,通过给定条件下的仿真证明了该算法的有效性,显示了该模型可应用于防空导弹与目标的空间对抗问题。     

攻击主动防御飞行器的微分对策制导律

基于微分对策理论设计了躲避护卫弹的同时攻击飞行器的制导律。根据传统的性能指标推导了该场景的微分对策制导律,并且根据权重系数的取值定义了三种制导律:最优追赶制导律、逃脱-追赶制导律和复合制导律。最优追赶制导律容易被护卫弹拦截,逃脱-追赶制导律容易造成导弹和飞行器的零控脱靶量急剧增大而使得攻击失败,复合制导律很难选择合适的权重系数。针对以上不足,提出了两种改进的制导律,并对该两种制导律的适用情况进行了分析。通过非线性模型仿真,验证了这两种方法的可行性。该两种制导律目的性强,攻击导弹可以躲避护卫弹进而攻击飞行器。     

基于微分几何的拦截弹制导律研究?

针对战术导弹的拦截问题,根据质点微分几何运动学在弧长系下及在时域内的关系,将弧长系下的微分几何制导律应用到实际的TBM拦截过程中,得到了空间中时域内的微分几何制导律以及相应的过载指令。根据拦截过程中目标的不同机动方式,采用微分几何制导与比例导引进行了仿真对比与分析,得到了两种导引律下的脱靶量与拦截时间。仿真结果表明,微分几何制导律能够在拦截过程中降低视线角速度并使其趋于稳定,在拦截开始其过载需求较大并逐渐降低至接近0,脱靶量及拦截时间都小于比例导引律,采用微分几何制导律能够在更短时的时间内进行精确拦截。     

小弹目速度比下拦截高超声速飞行器微分对策制导律研究

针对高超声速飞行器拦截问题,利用非线性微分对策理论研究了小弹目速度比下高超声速飞行器拦截问题,将高超声速飞行器拦截问题转化为状态依赖参数（state-dependent coefficient,SDC）和代数黎卡提方程的求解,给出了基于状态依赖黎卡提方程方法微分对策制导律的解析形式。针对高超声速飞行器不机动、进行常值机动及不同弹目速度比的3种情况,分别进行仿真实验,并同比例导引律、自适应滑模制导律进行对比。实验结果表明,小弹目速度比下微分对策制导律可以有效地拦截高超声速飞行器。     

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...     

抗通信时延的分布式固定时间收敛协同制导律

为使得多枚导弹在存在通信时延的情况下有效完成对机动目标的同时攻击,提出了一种抗通信时延的固定时间收敛分布式协同制导律。该制导律基于固定时间控制技术框架,实现了稳定时间边界不依赖于多导弹系统初始状态,提升了多导弹系统控制效率;采用一种快速非奇异终端滑模和虚拟领弹共同主导的方法,可实现制导律具有对抗通信时延的鲁棒性;利用了李雅普诺夫稳定性理论证明了固定时间内的一致性。仿真结果表明,存在通信时延的情况下,基于所设计的分布式协同制导律,多枚导弹能够有效地完成对目标的同时攻击。     

多目标模糊微分对策

多目标问题是微分对策研究的一个重要而困难的方面.多目标微分对策是动态向量对策,结合了多目标规划与动态对策,扩大了微分对策在分析冲突问题时解决问题的范围,多具有非线性和不确定性特点.为避免非线性带来求解上的困难和处理不确定信息等,基于T-S模糊微分对策思想,构造出多目标微分对策的模糊线性化模型,然后在模糊线性多目标微分对策系统下对控制器的设计方法作出探讨.对一个1∶2对策问题做了仿真,其效果说明了解决问题方法的可行.     

P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略研究

针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。     

多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器决策方法

针对大型舰艇或舰艇编队机动性能差,且单枚声诱饵对抗效果差等问题,分析多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器使用方法,通过舰艇、声诱饵和水下声自导航行器间的运动几何关系,建立多枚声诱饵协同对抗数学模型,利用蒙特卡洛仿真对比分析纯机动、使用单枚声诱饵和多枚声诱饵不同对抗决策方法对水下声自导航行器捕获概率的影响,证明所提方法正确有效。     

基于梯度迭代法的一类追逃对抗模型研究

针对一类追逃对抗问题,基于微分对策理论,建立了三维空间中的追逃对抗模型,进而得到了最优性条件和最优策略.运用梯度迭代法给出了模型的数值解,并做了实例分析.分析结果显示,该模型可以很好地应用于潜艇对潜艇、潜艇对水面舰艇等实际追逃对抗问题.     

临近空间防空导弹制导律

基于临近空间防空导弹,在拦截高空高速大机动目标的条件下,对导弹的制导律进行了研究。给出了微分对策制导律的理论知识及其具体算法,通过Simulink工具进行模块化建模,并将制导律模型引入导弹六自由度模型中进行仿真,对比分析导弹飞行轨迹和需用过载,表明微分对策制导律要比常用的比例导引制导律更优。     

基于凸优化理论的三维微分对策制导规律求解

针对三维微分对策制导律(DGL)求解问题,引入凸优化理论,将DGL求解归结到Hamilton系统的求解,设计了DGL求解算法,通过对代价函数梯度特征的凸分析,推导出对策系统鞍点存在的充要条件和求解方法,解决了以往通过对微分对策模型简化求解导致的模型不能客观反映作战过程的问题.     

BTT导弹制导律研究综述

与STT导弹相比,BTT导弹在气动效率、机动能力、控制性能等方面具有明显优势,但其运动耦合特性也给传统研究框架下的制导律设计带来了挑战。本文针对BTT导弹制导律设计问题展开研究,首先描述了BTT导弹制导基本问题,分析了BTT导弹制导律设计的技术难点,需要综合考虑运动耦合、多约束、目标机动、弹体动态效应等因素,然后综述了国内外现代制导律设计的基本方法,将其分为双通道解耦法、球坐标法、现代几何法等,最后指出了BTT导弹制导律的进一步研究方向。     

一种多弹协同制导策略

在角度约束最优导引律分析的基础上,设计了一种多弹协同制导律,将其应用到对空运动目标攻击过程中,分析了导弹剩余飞行时间估计方法和领弹与从弹选择策略,通过仿真,验证了对运动目标协同攻击的可行性.     

弹着时间可控的机动目标多弹协同制导律

针对机动目标的多导弹齐射攻击,运用最优控制和卡尔曼滤波理论探索机动目标下弹着时间可控制导律问题。设计了一种最优弹着时间可控的制导律,它由指定弹着时间和预计弹着时间的误差作为反馈信号与传统比例制导律结合推导得出,称之为弹着时间可控制导律（Impact-time-control Guidance Law,简称ITCG）,同时利用卡尔曼滤波估计了目标加速度。通过对作战模型情况的仿真,可以看出这种新型的制导律应用于引导多发导弹以指定时间同时攻击目标时的有效性和可行性。     

拦截高速机动目标的捕获区及微分对策导引律

针对高速机动目标拦截场景,研究末制导段捕获区存在条件及微分对策导引律问题.建立弹目相对运动模型并引入控制动力学模型,采用终端投影方法对相对运动模型进行降阶处理;基于微分对策理论推导一种解析形式捕获区,并具体到直/气复合控制导弹对机动目标的拦截中,该捕获区的存在能够保证对任意机动目标进行准确捕获;重新选取性能指标,将目标...     

三维最优制导律设计的旋量方法

针对BTT导弹制导过程中的双通道耦合问题,设计了一种非解耦的三维最优制导律。通过矢量方法和旋量方法分别建立了视线角速度模型和视线方位模型,从而得到导弹制导的三维模型。基于视线角缓变的假设,对制导模型进行了简化,得到其线性模型。分别针对无终端约束和有终端约束情况,运用二次型最优方法推导了最优三维制导律。该制导律避免了通道解耦,能够满足BTT导弹精确制导的要求。     

弹着时间可控的机动目标多弹协同制导律*

针对机动目标的多导弹齐射攻击,运用最优控制和卡尔曼滤波理论探索机动目标下弹着时间可控制导律问题。设计了一种最优弹着时间可控的制导律,它由指定弹着时间和预计弹着时间的误差作为反馈信号与传统比例制导律结合推导得出,称之为弹着时间可控制导律（Impact-time-control Guidance Law,简称ITCG）,同时利用卡尔曼滤波估计了目标加速度。通过对作战模型情况的仿真,可以看出这种新型的制导律应用于引导多发导弹以指定时间同时攻击目标时的有效性和可行性。     

基于策略偏好模糊矩阵对策的协同决策方法

基于OODA环作战理论,分析了协同作战的主要环节和机制,提出用对策论研究协同决策的思路.然后针对经典矩阵对策和模糊矩阵对策的不足,提出了一种策略偏好模糊矩阵对策模型,给出了基于模糊规划的最优策略求解算法.并以防空导弹混编群对抗反辐射导弹及载机时的纵向协同决策问题为案例,给出了协同决策的方法.     

基于改进强化学习的多无人机协同对抗算法研究

多无人机的作战协同研究内容主要包含飞行协同、侦察协同及干扰协同,随着无人机数量及协同决策内容的增加,多智能体强化学习模型的状态空间及动作空间维度呈指数增长,多智能体强化学习算法在训练中不易收敛,协同决策水平难以得到显著提升。采用并对多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法原理进行模型构建,在此基础上提出了一种选择性经验存储策略的多智能体深度确定性策略梯度(SES-MADDPG)算法。该算法通过设置回收存储标准以及选择性因子,对进入经验池的经验进行选择性存储,以缓解奖励稀疏的问题。仿真实验表明,在保证算法时间复杂度的前提下,SES-MADDPG算法比其他强化学习算法有了更好的收敛效果,相较于MADDPG算法,任务完成率提高了25.427%。