打击时敏目标的决策任务层次分解磁

针对打击时敏目标的决策任务层次分解,以任务求解为驱动,综合考虑任务的结构特征,提出决策任务层次分解的基本思想,进而重点研究了基于人件服务的复杂决策任务层次分解算法,为打击时敏目标决策任务流程规划与设计提供理论支撑。     

提高无人作战飞机协同作战能力的关键技术

简要分析了提高无人作战飞机协同作战能力所涉及的几个关键技术问题。从国外无人作战飞机协同作战相关战例研究入手,对有人机对无人机飞行导航系统和战斗机交战管理2个典型协同战例进行描述;重点分析了多无人作战飞机协同作战、有人机与无人作战飞机协同作战两种作战样式中的关键技术问题;最后介绍了无人作战飞机协同作战的两种典型应用。     

外军无人机任务规划系统研究

无人机任务规划系统是指配装在地面或是飞机上,用来对不同类型数量的无人机进行任务分配、航路规划的一种规划系统。本文首先介绍了无人机任务规划的概念,并说明了无人机任务规划系统的特点。再详细介绍外军无人机任务规划系统的发展情况。     

基于改进人工蜂群算法的多无人作战飞机协同航迹规划

针对多无人作战飞机(UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出一种基于改进的人工蜂群算法求解多UCAV协同航迹规划模型。首先构建战场空间的改进Voronoi图生成航迹优化可飞区域;然后采用混沌搜索算法来初始化航迹集合作为算法的蜜源,使其初始航迹集合能以有限的数据充分表示航迹优化可飞区域;最后对多UCAV在多种威胁环境下的航迹空间寻优进行仿真验证。仿真结果证明改进的人工蜂群算法提高了蜜源多样性和算法的收敛速度,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

无人作战飞机低可探测航线仿真检验方法研究

为了确保无人作战飞机在执行任务时较不容易被敌方雷达探测到,需要对无人作战飞机任务航线的低可探测性进行检验.分析并建立了基于机身RCS特性的航线低可探测性的计算模型;提出了使用B样条曲面对离散探测距离点进行插值的方法,形成连续RCS探测距离曲面;运用可视化仿真的手段,建立该计算模型的三维模型,将航线与周围战场环境、电磁环境、探测模型综合地表现在虚拟战场中.最终实验结果证明了该方法可以有效地提高指挥人员对航线的检验效率.     

基于MMDP的无人作战飞机任务分配模型研究

针对多无人作战飞机动态任务分配问题,以马尔科夫决策过程理论为基础,建立基于多智能体马尔科夫决策过程MMDP(Multi-Agent Markov Decision Process)的动态任务分配模型;系统中状态信息、目标的出现和收益值等均服从概率分布;改进的MM-DP寻优算法以多UCAV在有限时间内执行任务收益值最大为评价函数,并应用遗传算法在所有可选决策集中确定最优任务分配策略;数值仿真验证了算法的有效性。     

无人作战飞机系统的辅助决策等级实验研究

无人作战飞机的辅助决策系统包括两部分：任务规划与控制站为操作者呈现清晰明确的任务界面和操作提示;机载智能体的变权限任务管理策略为操作者和无人机动态分配任务和功能,这些辅助都基于人与自动化的交互关系,分为召唤、建议和否决多个辅助决策等级。为了定量评测各级辅助决策方式的效用和辅助不可靠的负面影响,设计开发了等级实验。通过比较操作者手动和三种辅助操作方式的反应时间和正确率,得到了三种辅助决策等级的效用基本相等,辅助可靠性超过35%时就可以采用等实验结论,结论可以用来指导无人作战飞机辅助决策系统的设计。     

无人作战飞机自动机动轰炸原理及技术分析

针对无人作战飞机单机自动对地面固定目标实施轰炸的原理进行了探讨,并对相关技术提出了解决思路,目的在于提出一种基于首次进入概率预测的对地轰炸机动策略选择机制,实现无人作战飞机的飞行打击一体化。在保证对地轰炸有效性的同时,兼顾退出意图,并尽可能地发挥无人作战飞机高机动性的特点,以提高生存率。     

基于改进ACO算法的无人作战飞机航路规划设计

为了使无人作战飞机能在敌方防区内以最小的发现概率和航路代价到达目标点,提出一种基于改进蚁群算法对UCAV进行航路规划的方法;首先,根据燃油代价和威胁代价设计了目标函数,并根据敌方防区威胁源生成VORONOI图,然后通过对信息素初始化方式、蚂蚁转移规则以及信息素更新规则进行改进以优化传统的ACO算法,最后定义了使用改进ACO算法对UCAV进行航路规划的具体算法;仿真实验证明文中方法能实现UCAV航路规划,且与经典ACO算法相比,文中方法具有较快的收敛速度和较强的全局寻优能力。     

飞翼布局无人作战飞机自动着陆控制系统设计

飞翼飞机是一种先进的飞行结构.但由于气动外形的特殊,无垂直尾翼的飞翼飞机在着陆阶段,极易受到侧风的干扰,而使其偏离航线;根据飞翼飞机的气动参数,建立了飞翼飞机的非线性数学模型,设计了飞翼无人机的着陆轨迹和控制方案;针对飞翼飞机的特性,采用不同于常规飞机的控制律,设计了抗侧风自动着陆控制系统;设计的控制系统经过非线性仿真试验,结果显示,飞机抗侧风着陆性能达到了设计要求,从而验证了设计方案的可行性.     

改进人工势场模型的多UCAV突防轨迹决策

在考虑编队成员安全性因素的条件下,为解决人工势场模型用于多UCAV突防轨迹决策时的缺陷,提出了基于法向代替法的逃逸策略,使UCAV能对死区进行规避。建立了战场栅格化模型及UCAV离散运动模型,分析了编队成员间的相对位置关系。考虑到UCAV与邻机的安全性,在突防势场模型中构建了间距势能场,设计了UCAV突防轨迹规划策略。数值仿真验证了建立的模型和设计的轨迹规划策略的有效性。     

基于自适应模糊PID的UCAV姿态控制

针对UCAV刚体六自由度模型非线性强耦合的特点,结合专家经验设计了一种自适应模糊PID姿态控制方法。利用小扰动原理对UCAV非线性模型线性化,得到了纵向和横侧向通道的状态空间表达式,实现了纵向和横侧向通道的解耦。针对纵向通道的俯仰角和速度以及横侧向通道的滚转角对设计的自适应模糊PID控制器进行了仿真验证,结果表明该控制器具有较快的响应速度和较高的稳定性,能够有效控制UCAV实现预期姿态。     

基于改进概率地图的无人机实时避障研究

基于空间点采样的概率地图方法能够很好地表示出自由空间的连通性,该方法已在路径规划领域得到了成功的应用。但是,由于在由已得到的采样点基础上构造连通图时,需要检查图的边是否与障碍物发生碰撞,即进行相交检验,限制了概率地图的构造速度,难以满足在实际应用中的实时性要求。针对无人机路径规划问题,以等高线地图作为任务空间,提出了一种新的采样模型,在该模型框架下,依据适当的规则构造临近点集,便可以避免相交检验,提高了路径规划速度。     

Vehicle path planning by using adaptive constrained distance transformation

The adaptive constrained distance transformation (ACDT) is proposed to solve the vehicle path planning problem. The ACDT is a generalization of the constrained distance transformation. The incremental distance of the constrained distance transformation is modified into the incremental cost. By defining the incremental cost according to the incremental distance, the vehicle characteristics, and the local spatial properties of the terrain, the adaptive constrained distance transformation can be applied to solve the vehicle path planning problem that accounts for more than the Euclidean distance and hard constraints.     

改进RRT算法陷阱空间下的无人机航迹规划

针对大部分航迹规划算法在陷阱空间下,存在规划时间长、成功率低的问题,提出了一种改进RRT算法。通过将人与RRT算法相结合,由人设置虚拟目标点,引导航迹搜索走出陷阱空间;同时对节点扩展进行优化,保证航迹搜索在可行域内;并设置快速收敛策略,删除冗余节点,使航迹搜索速度加快。最后,通过仿真验证表明,该方法在陷阱空间规划中具有良好的效果,可快速规划可行航迹。     

无人机三维航迹规划方法研究

航迹规划算法是无人机关键技术之一,同时也是任务规划系统（Mission Planning System）核心之一。针对固定目标规划问题,提出一种voronoi图改进算法和动态稀疏A*算法融合的三维航迹规划方法。该方法针对固定威胁目标,通过改进voronoi图规划算法快速求解二维航迹路径,然后在该路径参考下,用动态稀疏A*算法求解符合无人机飞行动力学约束的三维航迹。试验表明,该算法比动态稀疏A*算法规划速度快,并保证了航迹最优性。     

改进粒子群算法在UCAV航路规划中的应用

针对在无人作战飞机(UCAV)航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,该文利用标准粒子群算法原理,在算法搜索过程中引入变异算子,克服了标准算法易陷入局部极值点的不足。利用一组正弦波曲线来构造一个粒子,通过对正弦波个数和幅值的限制,使该方法得到的飞行航路严格经过起始点和目标点,而且满足UCAV的机动性能要求。仿真结果表明该方法简便可行,粒子能较快地收敛于全局最佳航路。     

基于扩张状态观测器的UCAV自适应滑模控制

针对固定翼UCAV（Unmanned Combat Aerial Vehicle）系统中存在的不确定性和外部扰动，设计了一种基于扩张状态观测器的自适应超扭曲滑模控制器用来抑制系统扰动，从而提高对于UCAV的控制性能。建立固定翼UCAV的六自由度非线性模型，针对姿态控制和速度控制分别设计扩张状态观测器对模型中难以精确测量的状态量和外部扰动进行估计，依据奇异摄动原理分别对姿态和速度设计自适应超扭曲滑模控制器，实现对UCAV的姿态和速度的跟踪控制。采用某型固定翼UCAV非线性模型对所设计的控制器进行仿真验证，并且与传统的自抗扰滑模控制方法进行了对比，仿真结果表明，基于扩张状态观测器的自适应超扭曲滑模控制器具有更小的超调量和稳态误差。     

战术任务规划系统研究

驾驶员智能决策辅助系统对于提高作战飞机的生存性和完成任务有效性具有重要意义，研究现代军机战术任务规划和管理系统结构、组成及功能，给出了信息融合、态势评估和任务规划各子系统实现方法；基于目标和任务模型，实现了冲突检测与消解，利用模型预测控制的滚动优化和在线校正技术，实现了突发事件情况下战术飞机飞行轨迹的在线规划问题，具有较好的鲁棒性和抗干扰性，研究结果表明了该方法的有效性。