海军要地防空作战指挥中飞机有效部署区域研究

在遂行海军要地防空任务时,飞机部署区域选择对防空作战有至关重要的影响。通过对防空作战指挥中飞机防空作战指挥流程分析研究,采用战术计算方法得出了防空作战中飞机有效部署区域应满足的必要条件,根据必要条件构建了线性规划模型,并通过图解法求得有效部署区域。最后对研究成果应用领域进行了分析。     

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。     

火力作战目标决策分析

为满足火力作战多样化的任务需求,结合对火力作战行动有效作用空间的具体解析,对其目标决策进行了深入的分析,在把握时代特征的同时,较为系统地总结出火力作战目标决策的新要求、新方法和新流程,为信息化条件下组织筹划火力作战提供建设性理论参考。     

密集环境中无人机协同机动飞行运动规划方法综述

从单无人机机动飞行向多机协同扩展的通用规划框架出发,介绍了其中各模块相关研究的基本原理、代表性方法和前沿研究,主要包括用于环境障碍感知的实时导航地图构建、离散空间的路径规划、连续空间的轨迹规划、基于离散连续混合空间的规划、多航迹或轨迹的协同规划。综合无人机通用规划框架的关键技术,提出了无人机协同机动规划下一步需要重点研究的方向。     

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.     

分布式指挥控制决策冲突问题的一致性模型

基于复合标度的二元语义评价方法,提出了一种用于分布式指挥控制决策冲突问题的一致性模型。该模型首先对决策者的一致程度进行判断;其次,测量出个人与整体的偏好偏差,并由模型中的反馈机制提出相关反馈建议;最后通过算例表明该模型可以较好解决决策过程中由于个人认知不同而产生的冲突问题。     

弹道导弹突防措施分析

简要介绍了弹道导弹面临的典型防御系统。针对该防御系统,提出了弹道导弹所能采取的典型突防手段,并将弹道导弹突防措施分为反侦察类突防和反拦截类突防两部分,介绍了反侦察类突防中的电子干扰、诱饵、隐身、助推段策略以及反拦截类突防中的加强防御策略、导弹机动发射与飞行、多弹头策略等。为研究弹道导弹突防技术提供参考。     

基于UKF的自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯（CT）模型,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法和自适应网格（AG）的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即：基于UKF的自适应网格交互式多模型（UKF-AGIMM）算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用     

网络中心式空战仿真研究

将网络中心战思想引入空战仿真研究,提出基于复杂适应系统理论的网络中心式空战模型.对网络中心式空战子模型进行设计,使空战单元根据对局部环境的感知所获取的态势信息来调整自身个性,调整规则依据约束变量的设定和决策元规则.通过仿真实验着重考察了具有自适应性的空战单元在空战对抗中的作战表现,实验结果初步验证了其战斗效能优势.     

基于小采样周期的机动目标模型跟踪性能研究

分析了小采样周期条件下“当前”统计模型、基于速度估计的自适应模型及自适应常加速度模型,对3种模型的稳态性能和动态性能进行了分析比较,并对3种模型的机动目标跟踪效果进行了仿真。仿真结果表明：小采样周期条件下,3种模型的稳态跟踪性能一致,而在动态跟踪条件下自适应加速度模型性能更优。