摘要：为提升多无人作战飞机空战的协同作战能力,提出一种基于多智能体双延迟深度确定性策略梯度(MATD3)的协同空战机动决策方法。首先,基于无人作战飞机的三自由度动力学模型构建空战环境,并结合飞行员的操纵方式,设计以控制量的变化量表示的动作空间。其次,优化了状态空间和奖励函数的设计,将友机与敌机的相对关系引入状态空间,根据相对角度、相对距离等空战态势因素建立连续型奖励函数,将飞行约束条件融入离散型奖励函数,提升机动决策的准确性和机动飞行的安全性;采用分阶段训练、启发式引导、双探索机制、交替冻结博弈等训练方法,提高算法的收敛速度和机动策略的鲁棒性。最后,构建了二对一空战的仿真场景,结果表明我方双机能够展现出明显的配合行为,提高了对空战态势的感知能力。

摘要：针对不确定环境下无人作战飞机(UCAV)自主攻击关键问题,提出一种滚动伪谱法求解最优攻击轨迹的策略。首先设计出UCAV自主攻击过程总体框架,随后建立了UCAV三自由度质点模型,基于动态RCS构建统一威胁模型,采用威胁等效的方法快速处理突发威胁,以滚动优化策略解决大规模不确定环境下UCAV视野域范围有限、不易处理突发威胁以及因规划空间增大而产生的维数灾难等问题,以预测规划解决滚动方法带来的局部最优问题以及可能面临的有限时间内攻击轨迹解算困难而无解的问题。数字仿真结果表明,该算法能以较高的速度和精度在复杂不确定环境中快速规划出满足约束要求的最优对地攻击轨迹,且精度高、跟踪效果好,从而证明了该算法的有效性。

摘要：对多UCAV协同攻击目标分配问题进行了研究。以收益指标、消耗指标及航程指标为准则建立数学模型,采用改进的萤火虫优化算法对模型进行求解;对基本萤火虫优化算法进行了改进,给出了新的萤火虫更新策略,引入了局部搜索及全局信息交换机制,并将萤火虫优化算法与混合蛙跳算法融合,实现了多智能群体共同进化,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的UCAV目标分配算法;针对UCAV协同攻击决策特点,设计了萤火虫离散编码方式,最终得到多UCAV协同攻击最优分配方案。仿真结果表明,多群体萤火虫优化算法能够稳定快速地给出目标分配最优方案。

摘要：针对集中式控制的不足,采用基于合同机制的分布式控制方法对多无人作战飞机(UCAV)协同任务控制问题开展研究。设计了有限中央控制下的分布式控制体系结构,以支持UCAV在任务控制站的监控下实现不同级别上的自治。在通过合同网协议实现动态任务分配的基础上,建立条件合同机制对任务执行过程进行协调,提高了多UCAV协同作战的效能。采用时间约束网络对UCAV的任务计划进行量化表达,保证了多UCAV战术行为配合的准确实现。仿真结果验证了方法的有效性。

摘要：针对多无人作战飞机(UCAV)分布式协同任务分配问题展开研究。在对多UCAV任务分配问题进行分析的基础上,提出了基于市场协调机制的多UCAV分布式协同任务分配体系结构,设计了能够支持不同自主能力UCAV的任务控制模型,各UCAV在分布式计算的基础上进行相互协商实现动态任务分配。通过综合采用买卖合同、交换合同和聚类合同三种协调机制,实现了多UCAV协同作战中的分布式任务分配。仿真实验结果表明,基于协商的分布式任务分配方法能够快速有效地实现对态势变化的反应,对于解决作战过程中的动态任务分配具有突出优势。

摘要：为解决信息不完备条件下的无人作战飞机(UCAV,Unmanned Combat Air Vehicle)战术决策问题,提出一种基于灰色区间关联的UCAV自主战术决策方法.依照作战任务要求选取决策要素,建立UCAV决策推理的规则库.构建不完备信息模型,并基于灰色区间关联理论给出UCAV战术决策模型;设计冲突消解算法,有效解决不完备信息导致的推理失效问题.仿真实例模拟了决策过程,验证了该方法在解决UCAV战术决策问题上的可行性和在化解规则匹配冲突方面的有效性.仿真结果表明,该方法能够应对决策要素不确定性较大的情况,并给出合理的战术行为推理结果.

摘要：针对无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)战术机动动作数学表征困难,机动生成的计算实时性要求高的主要问题,分析了战术机动轨迹建模的基本原理;提出了战术机动轨迹建模的基本思路;设计了基于UCAV运动动力学模型的机动轨迹最优控制方案;建立了基于遗传算法的飞行操控量求解策略。针对操控量求解的实时性问题,基于径向基核函数神经网络,提出了以适应度函数为预测和评判标准的机动飞行操控量快速求解方法,从而建立了初始状态、性能指标与机动飞行操控量的非线性映射模型,实现了机动轨迹的快速生成和机动曲线的精度控制,并通过仿真验证了该方法的有效性。

摘要：以任务分析和环境建模仿真框架作为任务结构的描述模型,建立了无人作战飞机的任务模型描述及任务规划问题描述方法.提出了基于启发式设计准则的无人作战飞机任务规划算法,并在任务规划过程中集成路径规划.以通用局部全局规划协调理论为基础,提出了集成通用局部全局规划协调机制和同步协调机制的多无人作战飞机协同任务规划系统结构,对通用局部全局规划的任务规划过程进行控制和协调.仿真实例证明了任务规划算法的可行性.

摘要：对多架无人作战飞机(Unmanned combat aerial vehicle,UCAV)分布式控制中的任务分配与任务协调问题开展研究．采用合同网实现任务执行过程中的任务分配．通过对合同网进行扩展,使UCAV能够在招标和竞标的同时处理任务间的时间约束．设计了一种新的部分全局规划协商机制,能够更有效地对执行相关任务的UCAV的任务计划进行协调．通过Petri网建模方法,将两种协商机制模型化为Petri网并分析了协商过程的正确性与协商结果的可行性．仿真实验验证了方法的有效性．

摘要：研究无人作战飞机(UCAV)在对地攻击阶段的武器投放轨迹规划问题。针对传统方法在处理复杂的飞行器运动学、动力学约束上存在的困难,提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的求解策略。首先,为了最大程度地逼近实际飞行环境,对UCAV的气动力特性、发动机推力特性、油耗特性及大气环境特性进行了高精度拟合,并充分考虑了飞行器各种飞行性能约束和战场环境约束;其次,采用快速求解算法计算制导炸弹的可投放区(LAR)包络,将其作为终端约束来确保攻击的命中概率;然后利用GPM将轨迹规划问题转化为非线性规划问题,在此基础上采用序列二次规划(SQP)算法求得最优解。为了提升计算效率及降低初值设置的难度,设计了多步迭代优化策略。对时间最优和燃料最优轨迹优化问题进行了仿真验证,结果表明该方法能够以较高的精度和速度生成真实可行的最佳武器投放轨迹。