对地攻击型无人机作战效能评估

由于对地攻击型无人机与有人机在性能参数和作战方式等方面存在诸多不同,为了评估其作战效能,首先建立了对地攻击型无人机作战效能评估的指标体系,然后在此基础上建立了对地攻击型无人机的综合指标模型,同时对效能模型中各分项能力的评估模型进行了完善。最后以6种无人机综合作战效能评估为例计算并检验了模型的可用性。     

有人机/无人机协同空地攻击效能评估的综合指数模型

研究了未来有人机/无人机协同空地攻击的典型作战模式,然后根据混合编队的作战过程和特点,提出了一种建立有人机/无人机协同空地攻击效能评估的综合指数模型;同时确定了综合指数模型中各分系统和分项能力的评估模型。最后以6种有人机和6种无人机的协同空地攻击效能评估为例计算并检验了模型的可用性。     

基于粗糙集的飞机空地作战效能多指标综合评估模型

针对以往效能评估模型中权系数确定的主观性问题,应用粗糙集理论对对地攻击型飞机的各种指标数据进行挖掘,利用信息熵概念求得各指标的属性重要度,并归一化处理为各指标的权系数,克服了传统权系数确定方法的主观性.最后,建立了空地作战效能评估的多指标综合评价模型,通过实例计算验证了该模型的有效性.     

无人机蜂群作战效能评估研究

在分析无人机蜂群作战特点的基础上,重点研究了飞行能力、突防能力、探测能力、火力控制、战场适应性等对蜂群作战效能的影响,建立了作战效能评估指标体系与模型。利用层次分析法分析并计算准则层各因素的权重系数,最后利用该评估模型对多架异构无人机蜂群的作战效能进行实例验证和检验。结果表明,该方法不仅能够为无人机蜂群作战提供理论基础,而且能为作战决策者提供作战配置方案。     

舰载无人机对海突击作战效能评估研究

舰载无人机是现代海军的重要装备,对舰载无人机作战效能的研究是近年来作战效能评估领域研究的热点。针对舰载无人机对海突击作战效能评估问题,提出了一种将层次分析法(AHP)、模糊综合评判法(FCE)和ADC法相结合的方法。基于舰载无人机对海突击作战使命任务,运用OODA环理论抽象出舰载无人机对海突击作战任务剖面,开展了关于舰载无人机对海突击作战能力的研究,引入对抗因子Z,通过建立效能评估指标体系,构建舰载无人机对海突击作战效能评估模型,同时引入算例对模型进行验证。通过算例计算出舰载无人机作战效能为0.8602,并对其作战过程进行仿真推演,表明了模型的可行性,为舰载无人机的设计论证和作战运用提供技术支撑。     

小型无人机系统作战效能综合评估

本文探讨了通用小型无人机系统作战效能的系统分析方法,根据各种作战任务的任务设备配置分析,采用专家团体决策和模糊数学方法进行了评估,并在其基础上建立了小型无人机系统的作战效能评估指数模型。     

反辐射无人机的作战效能建模与仿真

本文从效能评估和作战模拟的角度 ,描述了反辐射无人机的作战过程 ,建立了反辐射无人机导引头的信号截获模型、反辐射无人机飞行航迹计算模型、作战决策模型以及对雷达的击毁模型     

面向需求的无人机系统作战效能评估

为了给装备采办提供理论依据,建立了无人机系统效能评估的模型,该模型突出了作战任务需求和无人机系统特点,以综合效能和效费比为最终评估指标,按层次分别使用WESIAC、模糊质量功能部署和BP神经网络等方法计算节点的权重和取值.对典型无人机系统的分析计算,验证了模型的可行性和正确性.     

军用无人机作战效能评估模型

在分析影响军用无人机作战效能因素的基础上,应用系统工程理论和层次分析方法,提出了一种基于地面信息系统支持下的无人机系统作战效能的结构分析模型和计算模型.通过考虑专家意见来确定各因素的相对重要程度便可计算无人机系统的作战效能,为无人机系统效能评估提供较为科学的依据.算例结果表明,运用该方法得出的评估结论与实际相符,并且简单、实用.     

基于影响图的空地武器决策研究

对地攻击的武器选择是对地攻击作战过程中的重要环节,针对对地攻击中空地武器的选择问题,提出了基于影响图的空地武器决策模型。根据不同的战场环境与目标特性,设计了各种作战条件下的评估武器性能的指标,通过影响图理论计算效能,确定了使作战效能最大化的空地武器。仿真表明,影响图理论能应用于空地武器决策中,且简单有效。     

预警机指挥多机群空战的协同战术决策

分析了预警机指挥下的多机群协同空战的战术决策方法,建立起了它的战术编队、威胁评估以及目标分配模型,并进行了仿真计算,结果表明此战术决策方法对于提高多机群协同空战的作战效能有着显著的作用,对于未来无人作战飞机多编队协同作战也具有很好的参考价值.     

基于概率分析法的无人攻击机作战效能分析模型研究

未来防空战场上无人攻击机已成为一种重要的空中威胁。无人攻击机作战过程可分为飞行、突防、攻击三个阶段,运用概率分析方法分别建立了各阶段的数学模型,给出了其作战效能表达式,为进一步进行无人攻击机作战效能分析提供了模型基础。     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

电视制导无人攻击机垂直命中目标毁伤概率分析

综合考虑电视指令制导无人攻击机的攻击作战过程,将其末制导设定为满足落角约束的目标跟踪问题,设计了一种基于自动驾驶仪能保持无人攻击机垂直命中目标末制导律,并提出了一种电视制导无人攻击机垂直命中目标的毁伤概率的计算方法.通过仿真计算.结果比较符合实际,为提高和评估无人攻击机的作战效能.提供了简单有效的方法.     

Maximizing deviation method for multiple attribute decision making under q-rung orthopair fuzzy environment

Because of the uncertainty and subjectivity of decision makers in the complex decision-making environment, the evaluation information of alternatives given by decision makers is often fuzzy and uncertain. As a generalization of intuitionistic fuzzy set (IFSs) and Pythagoras fuzzy set (PFSs), q-rung orthopair fuzzy set (q-ROFS) is more suitable for expressing fuzzy and uncertain information. But, in actual multiple attribute decision making (MADM) problems, the weights of DMs and attributes are always completely unknown or partly known, to date, the maximizing deviation method is a good tool to deal with such issues. Thus, combine the q-ROFS and conventional maximizing deviation method, we will study the maximizing deviation method under q-ROFSs and q-RIVOFSs in this paper. Firstly, we briefly introduce the basic concept of q-rung orthopair fuzzy sets (q-ROFSs) and q-rung interval-valued orthopair fuzzy sets (q-RIVOFSs). Then, combine the maximizing deviation method with q-rung orthopair fuzzy information, we establish two new decision making models. On this basis, the proposed models are applied to MADM problems with q-rung orthopair fuzzy information. Compared with existing methods, the effectiveness and superiority of the new model are analyzed. This method can effectively solve the MADM problem whose decision information is represented by q-rung orthopair fuzzy numbers (q-ROFNs) and whose attributes are incomplete.     

有人机—无人机群协同空战目标分配算法

针对有人机—无人机群协同空战目标分配问题,运用离散粒子群算法,分为1架UCAV分配1个目标,1架UCAV分配2个目标时不考虑攻击先后影响和考虑攻击先后影响3种情况进行了仿真研究,提出了一种新的粒子构造方法。综合考虑空战能力指数和优势函数,构造了收益风险矩阵和多目标分配的代价函数。仿真结果具有良好收敛性,对有人机—无人机群协同空战目标分配具有参考价值。     

一种无人战斗机系统使用保障费用分析方法

基于无人战斗机系统在使用保障上的特点,通过对有人战斗机使用保障费用模型进行合理改造,使其能适用于无人战斗机的使用保障费用分析。经过改造的模型具有结构清晰、概念明确的特点。适合在飞机总体设计阶段用于全寿命周期的费用估算以及飞机的费效分析和综合优化设计。通过与有人战斗机的使用保障费用进行对比计算表明,无人战斗机系统的使用保障费用具有明显的经济优势。     

模糊推理方法在无人机编队目标分配中的应用

本文主要针对无人机编队作战中的目标分配问题进行了研究,利用模糊推理理论对定性条件进行了分析,并建立了定性条件的优选决策矩阵,将各个定性条件下的优选决策矩阵进行了合成,给出了不同目标定性条件重要度的相对隶属度关系,最后给出了基于模糊推理的无人机编队作战中目标分配方法的数学模型,并进行了求解。给出的算例验证了模型的可行性和有效性。     

基于专家系统的无人战斗机智能决策系统

在无人战斗机智能决策系统中,引入专家系统,通过对无人战斗机对地攻击战术进行分析与总结,建立了对地攻击战术知识库,设计和构造了无人战斗机对地攻击智能决策系统的原型,通过无人战斗机对地自动攻击的大量仿真研究表明,所设计与构造的智能决策系统是可行有效的.