UAV集群自主协同决策控制的研究现状与分析

无人机集群自主协同决策控制为智能控制技术与平台控制技术的高度综合,是UAV集群协同作战的技术基础。如何通过有效的协同决策控制策略支持战场环境下UAV集群协同攻击多目标,满足在时空约束下以最大的成功概率和最低的风险命中目标,实现UAV集群整体作战效能大于单UAV独立作战效能的总和,是一个极具理论价值和实战意义的问题。对面向协同作战的UAV集群编队,分别从UAV集群协同任务分配、协同航迹规划、一致性协同编队控制、紧密编队中气动耦合问题、编队规避防障控制方面对国内外研究现状进行阐述,并对UAV集群自主协同决策技术研究进行重点分析。     

基于多种群遗传算法的反舰导弹攻击策略优化研究

为了根据敌编队具体编成情况,制定合理的攻击策略,将防空导弹和＂密集阵＂的火力拦截作为反舰导弹攻击过程中的威胁,建立攻击策略优化模型。运用多种群遗传算法优化求解,得到最小攻击威胁下攻击阶段的划分、目标的分配以及对应的最优攻击方向。针对具体编队目标,进行计算及结果分析,结果表明,该模型和方法是有效的,可为打击舰船编队的战术制定提供理论参考依据。     

地空导弹作战单元目标分配问题研究

1引言防空导弹火力群作战单元的作战指挥控制是一个非常复杂的问题,其中的目标分配问题是自动化指挥控制中的关键环节,目标分配的优劣直接关系到防空导弹火力群的作战效果。随着现代战争的发展,攻击目标具有多批次、多层次、多类型,施放电子干扰和进行饱和攻击等特点,如何有效地利用防空资源,获得最大的防空作战效能,是一个越来越     

基于遗传算法的舰艇编队火力分配问题研究

根据水面舰艇编队反舰作战的特点,构建基于综合考虑多种因素（目标毁伤度、目标战略战术价值、兵力消耗和目标毁伤程度要求）的综合评价目标函数,运用遗传算法来分析反舰导弹火力分配问题,并给出实例进行仿真运算与结果分析。仿真表明,该模型和方法是有效的,可为水面舰艇编队反舰作战导弹攻击目标分配提供参考依据。     

导弹对目标群射击时火力分配优化研究

阐述了导弹攻击前,根据被攻击的目标对导弹进行火力分配是一项十分重要的工作,需要经过严格的定量计算才能完成．根据编队超视距导弹攻击的实际情况,建立了多类型导弹对目标群射击时的火力分配非线性规划模型,并设计出具体的解法流程,研究当前超视距导弹攻击中的火力分配问题．其解法根据编制的计算机程序检验,运算量较少,对解决导弹射击的火力分配问题具有重要的意义．     

多平台舰舰导弹饱和攻击几个协同问题与模型

针对组织多平台舰舰导弹饱和攻击协同筹划难的问题,运用作战任务规划理论,划分舰艇编队协同任务层次,确定协同任务指标,给出协同约束条件。在此基础上,建立多平台舰舰导弹饱和攻击协同任务分配模型与舰舰导弹时间、空间和频率的协同模型。方案实例仿真结果表明了协同模型的可行性和有效性,可为指挥员组织反舰导弹协同饱和攻击提供决策参考。     

多机混合编队对导弹防御过程的效能研究

通过分析编队对导弹防御的过程，描述了现代战争编队供给的典型模式．把战斗过程分为中远程攻击和近程防御，分析了影响评估编队作战效能的主要因素，分别建立了两个过程的效能模型．把编队中作战飞机的生存概率确定为作战效能量化的标准和性能指标．给出了算例分析和计算结果，为分析和提高编队生存能力打下了基础．     

噪声干扰下的防空导弹首发杀伤效能研究

文中目的是通过分析在噪声干扰条件下防空导弹拦截突防飞机编队的作战过程．用阶段概率法分析防空导弹对突防飞机编队的首发杀伤效能。通过适当的简化，文中具体分析了影响防空导弹系统在首发杀伤效能的3个主要因索：防空导弹首次发射距离、单枚导弹杀伤概率和目标分配方式。最后．文中给出了一个以防空导弹首次发射杀伤数量为结果的防空导弹首发杀伤效能模型．并用实例进行了分析验证。     

水面舰艇编队对海搜索与导弹攻击的作战指挥

探讨了水面舰艇编队担负对海搜索与导弹攻击任务时的兵力编群与编组方法以及各自的作战指挥 .分析了水面舰艇编队对海搜索导弹攻击作战的特点 ,并对其作战指挥进行了论述     

一种基于遗传算法的防空导弹火力分配优化方法

结合现代防空作战特点,分析影响目标威胁评估与排序的因素,利用关联度对目标进行威胁评估与排序．建立了基于遗传算法的防空导弹目标优化和火力分配模型．仿真结果表明,该方法有效地解决了防空导弹目标分配这一复杂的问题,提高了防空导弹武器系统的作战效能．     

基于遗传算法的导弹集群多任务分配优化问题

针对导弹集群协同作战的任务分配问题,提出了一种基于遗传算法的任务分配方法,提高了多任务组合优化问题的搜索能力.该方法采用一种任务组合编码的新方法,实现在整个解空间上寻找到最优组合问题的全局最优解或次优解.实验结果表明,本文方法能有效地解决导弹集群的任务分配问题,获得令人满意的实验结果.     

空空导弹多脉冲固体火箭发动机能量分配优化研究

针对多脉冲固体火箭发动机在空空导弹上的应用,以扩大空空导弹的不可逃逸攻击距离作为主要优化目标,同时考虑导弹的最远射程和末端速度,借用遗传优化算法,对双脉冲和三脉冲发动机的综合性能参数进行了优化,得到了导弹综合性能最优的发动机能量分配方案,为空空导弹多脉冲发动机的设计提供了理论依据。     

多型岸舰导弹作战单元部署优化模型

为解决多阵地岸舰导弹组合攻击作战任务中岸舰导弹作战单元部署定量决策问题,基于广义最大覆盖选址理论,结合岸舰导弹部队兵力数量有限的战场条件,构建多型岸舰导弹作战单元部署优化模型。针对目标舰艇位置、岸舰导弹火力覆盖范围等影响因素,利用蒙特卡洛仿真法,建立目标散布区域计算模型、岸舰导弹火力覆盖区域计算模型等辅助决策模型,通过粒子群优化算法进行模型解算。仿真结果表明,多型岸舰导弹作战单元部署优化模型及算法可以稳定地提供合理有效的优化方案,能够为战时多型岸舰导弹部署决策提供参考和依据。     

基于超视距精确打击弹药的实时火力分配方案研究

以超视距精确打击导弹为例,通过对目标和火力的综合分析,运用Munkre算法实时解决火力与目标的分配问题,为超视距精确打击弹药实时火力分配提供了依据或参考;同时本文还完成了从侦察、情报处理、火力分配、火力打击到效能评估的演示验证系统,该系统中成功运用了实时火力分配方案。     

多目标时空同步协同攻击无人机任务分配与轨迹优化

针对复杂战场环境下分布式无人机对多目标协同打击任务,提出多目标攻击的任务分配与轨迹优化算法。建立典型多目标打击的任务场景和无人机模型;基于Delaunay三角形理论,以禁飞区为节点构建搜索地图;运用A^*算法实现威胁最小的单机路径搜索;在无人机动力学约束和能耗损失最小的基础上,引入时间调节因子,采用基于贝塞尔曲线的分布式无人机时空同步轨迹优化方法,得到对多目标同时打击的优化轨迹;设计轨迹跟踪控制器,对预规划轨迹进行跟踪仿真。仿真结果表明,多目标攻击的任务分配与轨迹优化方法能够对多目标实现多角度、时空同步、分布式协同打击,且对噪声及阵风等具有较强的抗干扰能力。     

综合优先级下反导预警相控阵雷达任务调度算法

针对相控阵雷达跟踪多弹道导弹目标时的资源分配问题,提出一种综合优先级下的价值优化调度算法。基于弹道导弹目标特性,构建目标威胁度模型;设计二维优先级表,结合目标威胁度和截止期进行综合优先级规划;基于任务优先级建立任务动态价值函数,并从调度及时性原则出发,构建任务调度的价值优化模型;对遗传算法进行改进,设置自适应选择、交叉、变异算子,并利用该算法求解调度模型;通过仿真实验将所提算法与传统工作方式优先级加截止期调度算法进行性能对比,对任务价值函数参数对调度性能的影响进行分析。结果表明：相比传统调度算法,所提调度算法的调度时间偏移率减小了46%,实现价值率提升了12%.     

超视距空战中空空导弹攻击效果模型与仿真

为研究超视距空战中空空导弹攻击效果问题,对空空导弹攻击空中目标的过程进行建模和仿真。通过空空导弹、目标飞机的运动学方程,结合空空导弹导引律,建立攻击过程中导弹的弹道模型。在此基础上,建立空空导弹引信启动模型和空空导弹终点效应及目标毁伤模型,并对模型进行仿真。结果表明：不同初始状态下空空导弹对目标的攻击效果存在差异,该模型可反映出在一定初始状态下空空导弹对目标的攻击效果,为空空导弹的作战运用提供有益的参考。     

基于强化学习的集群多目标分配与智能决策方法

为提升高动态协同攻击条件下的攻防效能,研究基于强化学习的集群多目标智能分配与决策方法。建立综合攻击性能评估准则,包括基于相对运动信息的攻击优势度评估以及基于目标固有信息的威胁度评估。综合攻击性能、突防概率以及攻击消耗,设计攻防效费比性能指标。构建基于强化学习的多目标决策架构,设计以分配向量为基本元素的动作空间,以及基于量化性能指标的状态空间,利用Q-Learning方法对协同攻击方案,包括导弹选取以及分配形式进行智能决策。仿真结果表明,强化学习能够实现攻防效能最优的多目标在线决策,其计算效率相对于粒子群优化算法具有更明显的优势。     

目标强机动对中远程空空导弹可攻击区的影响

针对目标机动对导弹效能的影响,首先介绍了典型的目标强机动类型并对其进行数学建模,并基于某型中远程空空导弹数学模型（气动模型、运动模型、导引率模型等）,利用改进的二分法仿真计算了目标强机动下的导弹攻击区变化趋势;分析了不同发射条件下目标强机动对导弹命中概率的影响。仿真表明：目标强机动能够有效缩小导弹迎头攻击距离,并且能够规避在导弹最大可攻击区和不可逃逸区之间发射的导弹。     

多无人机多任务对地攻击协同任务分配

针对多无人机对地协同攻击多任务分配问题,通过合理假设对问题进行抽象简化的基础上,建立了基于任务分配收益和代价的总体分配效能函数模型,并以此模型作为任务分配方案的评估标准。引入各种操作符重新定义了离散粒子群优化算法的速度以及位置更新公式,建立了算法实现的基本流程,并利用该DPSO优化算法对任务分配模型进行求解。分别针对多UAV单任务,单UAV多任务以及多UAV多任务进行仿真分析,结果表明,DPSO算法比遗传算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度,通过仿真验证了任务分配模型的合理性和正确性,验证了算法的有效性和相对于遗传算法的优越性。