多无人机协同作战武器目标分配建模

针对多无人机作战协同自主性不高的问题,论文通过分析无人机作战的约束条件,综合考虑多无人机协同作战下敌我双方的优势和威胁能力指数,建立了多无人机协同作战武器目标分配的数学模型,并通过仿真验证了该模型能够较好地解决多无人机协同作战武器目标分配问题,对于提高无人机协同作战的效能具有借鉴意义。     

无人机与巡航导弹自主协同作战模式及关键技术

在信息化战争中,无人机与巡航导弹协同作战已经成为精确打击的重要手段。针对无人机引导巡航导弹对敌方目标进行精确打击现状,分析无人机与巡航导弹协同作战需求,研究无人机与巡航导弹计划引导、任务优化、集群突防、随机攻击四种自主协同作战模式,提出支撑智能化作战的敌我目标识别、集群编队飞行、自主协同作战等关键技术。从基础科学研究和激发人才积极性两方面,提出关键技术发展对策,对提升未来精确打击作战能力具有重要理论意义。     

有/无人机编队协同作战指挥控制关键技术综述

随着无人机技术的发展和作战任务的日渐复杂,有人机与无人机联合编队协同作战将是未来作战的一种重要形式,有/无人机编队协同作战指挥控制技术成为当前研究的难点问题之一。总结梳理了近年来国内外有/无人机协同作战相关项目研究进展情况。通过分析有/无人机编队组成和典型作战过程,研究了有/无人机协同作战指挥控制体系结构。从指控组织动态优化、智能决策、任务规划、数据通信四个方面,分析归纳了有/无人机编队协同作战指挥控制关键技术。对有/无人机编队协同作战指挥控制技术的未来发展方向进行了展望。     

海上无人机蜂群目标威胁评估方法

针对海上无人机蜂群目标威胁评估问题,构建无人机蜂群威胁评估指标体系,建立海上无人机蜂群威胁评估模型,提出一种改进逼近理想解法的无人机蜂群威胁排序方法,设计二级威胁评估流程。仿真分析结果表明,新方法可以有效准确地对多批次无人机蜂群目标进行威胁评估,为反无人机蜂群作战指挥决策提供参考依据。     

国外有人/无人机协同作战研究现状与发展趋势

针对现阶段无人机智能化程度相对有限的问题,分析有人/无人机协同作战。梳理有人/无人机协同作战 的概念、特点需求及历史概况;描述美国、俄罗斯、英国等国有人/无人机协同作战的研究现状;结合科技进步与战 争形态发展,重点梳理有人/无人机协同作战的关键技术,对有人/无人机协同作战的发展前景进行展望。结果表明, 该分析可为我军发展有人/无人机混合编队提供参考。     

基于改进A*算法的多无人机协同战术规划

多无人机协同作战是未来无人机作战方式的重要发展趋势。为增强多无人机系统的任务执行能力,提高系统整体作战效能并实现高效资源分配和调度,提出一种基于改进A^*算法的多无人机协同战术规划方法。按照离线规划和重规划两方面,设计战役层和战术层的作战目标迭代优化方案;建立编队协同作战的数学模型,以编队成员间的时间协同和碰撞协同代价为变量,得到多约束条件下的综合编队目标函数;结合多层变步长搜索策略和单步扩展的搜索方式,基于改进A^*算法,用于求解复杂战场环境下的多无人机编队协同作战航路。分别利用改进A^*算法和传统A^*算法进行对比仿真实验。仿真结果表明,多无人机协同战术规划方法能够较好地完成作战任务,改进A^*算法能够获得更优的航路,从而验证了所提算法的有效性。     

水面舰艇与无人机协同雷达侦察技术

为提高雷达侦察能力,对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)与水面舰艇协同运用该技术进行研究。 分析实际使用中,舰载雷达侦察设备作战能力的主要影响因素;根据不同作战需求,提出区域补充侦察、定点增程 侦察和高威胁强化侦察3 种舰载无人机使用策略;讨论水面舰艇与无人机协同雷达侦察的关键技术。仿真结果表明： 协同作战能提高水面舰艇雷达侦察能力,对侦察具有积极意义。     

潜射无人机海上突防航迹规划方法

潜射无人机海上飞行时主要面临敌方舰船雷达的探测威胁。传统的无人机航迹规划主要采用无人机与雷达的距离威胁模型,未考虑无人机雷达散射截面积的动态变化过程。在分析了无人机动态RCS模型的基础上,提出一种基于改进人工势场法的无人机航迹规划方法。该方法将无人机的航向角作为控制变量,利用其与目标距离、威胁距离和无人机雷达散射截面积之间的关系,结合无人机运动方程,建立新的目标函数,并运用负梯度下降法搜索航路点。仿真结果表明,该方法能够较好地解决潜射无人机海上突防问题。     

基于时间序列加权与模糊理论的无人机作战态势评估方法

针对战场态势评估中静态评估方法舍弃当前时刻之前的信息,评估结果过于片面的问题,提出基于时间序列加权和模糊理论的无人机作战态势评估方法。该方法首先对选取的战场态势评估要素进行建模,并建立模糊集形式下的评判标准;然后以基于BUM函数的时间序列赋权方法对提取的多时刻战场态势数据进行加权,计算出威胁指数和优势指数,进而通过模糊综合评判得出态势分析结果。实例分析表明,该方法能够有效处理多时刻的动态态势信息,弥补了传统静态评估方法的局限性,融合时间序列中多个时刻的目标关联态势信息,使评估结果更加科学合理。     

海战场无人机集群与反舰导弹协同作战样式与反制策略研究

无人化、智能化、体系化作战方式日趋成熟,以无人机集群与反舰导弹相结合的作战方式将对传统海战场防空反导带来巨大挑战。为提高海上应对无人机集群与反舰导弹协同作战的能力,通过梳理无人机集群与反舰导弹的特点及发展路线,深入分析两者典型协同作战样式的优缺点,并针对未来加强海战场反制能力建设,提出了“提高信息感知能力”、“提升有源/无源干扰能力”、“提升拦截打击能力”、“提升体系协同作战效能”的应对策略与建议,为构建海战场反制无人机集群与反舰导弹协同作战的探测拦截防御一体化体系提供参考。     

改进的空战目标威胁评估与目标分配算法

威胁评估和目标分配算法是现代作战飞机火控计算的重要组成部分。针对现代空战的复杂性和实时性的特点,在融合空战态势和空战效能的威胁指数模型的基础上,建立了对敌优势模型,改进了现有的威胁评估方法。根据目标威胁矩阵和对敌优势矩阵,以最大程度保存自己为目标,按照以优攻劣的原则建立了目标分配算法。以一个算例,利用建立的算法模型对某空战态势进行了计算,计算结果验证了该模型的可用性和有效性。     

基于回合制的火力分配优化问题建模方法研究

为解决火力分配中目标威胁度量化评估难,以及不同装备使用不同弹药对不同目标的毁伤效果差异大问题,建立了火力分配优化问题模型,该模型以最大战斗力指数为目标函数,并在火力分配基础上提出了装备-弹药-目标的分配方法。以武器装备回合战斗力指数为火力分配依据,有效解决了当前优化模型中很难精确确定不同目标威胁度大小问题;以回合制为计算周期确定装备战斗力指数、弹药消耗发数及装备运用方案等,有效解决了当前优化模型中一次计算后目标动态变化造成的火力资源浪费以及实时动态分配造成的计算困难等难题。运用遗传算法求解所建立的模型,算例结果验证了模型的可行性和有效性。     

改进遗传算法的多机超视距协同空战目标分配方法

针对多机超视距协同空战中的目标分配问题,依据协同空战攻击决策的度量指标,构建交战优势矩阵,建立整体优势函数;在此基础上,考虑目标分配整体均衡策略,引入目标分配密集度和目标分配均匀度两个指标用于目标均衡和任务均衡分配,改进整体优势函数,从而合理利用作战资源;考虑传统遗传算法解算速率不高的缺点,提出了一种改进的遗传算法,该方法能快速寻优满足实时性要求.     

电子装备干扰目标的灰关联预测分配模型

电子装备的干扰目标分配是电子对抗作战研究的重要课题,但实战中的部分模型参数是无法实时获取的。电子装备的作战使用分为任务计划准备和实战使用两个阶段,提出可以利用计划准备阶段的有关历史数据来预测实战使用时的模型参数。首先提出了灰关联预测值的概念,给出了基于有限历史数据的计算方法;继而建立了实战中干扰目标的灰关联预测分配模型,并对算法进行了分析讨论。仿真示例结果表明建立的模型合理,算法可行,符合实战对电子装备干扰目标分配的要求。     

水面舰艇反导作战中威胁评估的灰色决策分析

介绍了威胁评估是水面舰艇反导作战中指控系统进行目标分配和火力通道组织的基础性工作．为了评估目标威胁大小，用灰色关联分析法建立了舰艇反导作战中来袭导弹威胁排序的评估模型．实例计算分析表明，所提出的方法较好地解决了评估中的多指标问题，为舰艇指控系统适时进行目标威胁判断提供了一种有效的参考处理方法．     

基于 QPSO 的模糊策略博弈的多无人机空战策略

针对无人机作战指挥系统中多无人机空战博弈策略的问题,提出一种采用量子粒子群算法(quantum particle swam optimization,QPSO)在模糊策略下博弈的纳什均衡求解方法.通过对无人机空战态势信息的分析,建立敌我双方多无人机动空战的作战收益函数,根据给出的敌我双方无人机纯策略集中的模糊子集,构建基于模糊策略下的敌我双方无人机博弈支付矩阵,进而求得作战双方获得最优选择策略.仿真验证结果表明,该方法可行、有效.     

基于视觉的无人机着舰中红外合作目标的分割方法研究

针对基于视觉的无人机着舰中红外合作目标分割的需求背景,提出一种组合分割方法。相关研究发现随着待分割目标所占图像中比例变化,Otsu算法在分割时效果亦随之改变。当目标比例较小时可能会造成不同程度的误分割,而最大熵分割算法在实际处理中又含有较多噪点。本文首先根据图像的能量信息找出包含合作目标的感兴趣区域,同时在原图运用双Otsu算法进行分割,最后对两者的结果进行逻辑＂与＂运算得出最终分割结果。大量实验结果表明,本文的组合分割方法与Otsu算法和最大熵算法相比分割效果有明显改善。     

基于防御雷达监控的多无人机协同侦察优化模型

针对多无人机协同侦察路径优化问题,构建一种分步求解有防御雷达监控的多无人机协同侦察优化模型.通过聚类分析的方法对待侦察目标点进行目标群的划分,运用TSP算法求出目标群内各目标点之间的最优侦察路径并对无人机进行任务分配.根据相关约束条件,建立以无人机在敌方雷达监控范围内的滞留时间最短为目标的MMTSP 优化模型.运用蚁群算法对所建模型进行求解,并进行实例分析.分析结果表明:该模型和方法具有可行性和有效性,可为多无人机协同侦察提供参考.     

基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配

针对无人机集群协同任务分配问题,以无人机集群完成所有任务的总航程和未完成任务数最小为优化目标,构建多目标的多任务分配数学模型,并提出基于混沌蚁群算法的优化方法对模型进行求解。借鉴混合算法能提高单一算法性能的思想,在集群任务分配问题中将混沌算法的遍历性、随机性和蚁群算法的信息素正反馈机制结合起来,并通过仿真实验验证所提方法的有效性和适用性。结果表明：基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配方法能够增强全局寻优能力,提高算法效率,为多无人机分配最优的任务序列。