多机空战仿真协同战术决策方法
基于贝叶斯优化算法的多机协同空战决策仿真
摘要 ： 多机协同空战是未来空空作战的重要形 式， 战智能决 策是空战研究 的核心 内容之一。根据多机协 同 的特点和空 战 空
智能决策的要求 ， 首先构造多机协 同空战的 自主优势矩 阵， 并在此 基础上依据 多人冲突理论 分别对和红 蓝双方 以及本机编 队进行权重分配 ， 由此得到多机协 同空战的整体优势矩 阵。然后给 出了贝叶斯优化算法并应用此算法对该模 型进行 了优 化 分析 。 实现 了多机协同空战的空 战智能决 策。仿真实例证 明贝 叶斯优化算法收敛速度快 ， 能够收敛到全局最 优解 ， 能有效地
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ： ｌ —ａｒｒｆ ｃ ｏ ｅａｉｅａｒｃ ｍｂ ｔ ｌ ｂ ｎ ｉ ｏｔｎ ｉ ｏ—ａｒｃ ｍｂ ｔｆｒ ｔ ｈ ｎｅｌ ｅ ｔ Ｍｕｔ ｉ ｉｃａｔ ｏ ｐ ｒｔ ｉ ｏ ａ ｌ ｅａ ｍｐ ｒ ｔａｒ—ｔ ｖ ｗｉ ａ ｉ ｏ ａ ｍａ．Ｔ ｅｉｔｌｇ ｎ ｏ ｉ ｄ ｃｓｏ ｋｎ ｅｙｉ ｏ ｎ ｒａｒｃ ｍ ａ．Ａｃｏｄｎ ｏｔｅｃ ａａｔｒ ｆ ｉ ｃ ｍｂ ｔ ｎ ｅｒｑ ｉ ｍｅ ｔｏ ｅ ｅ ｉ ｎｍａ ｉｇｉ ｖ ｒ ｍｐ ￣ａ ｔｏ ｉ ｏ ｂ ｔ ｉ ｓ ｆ ｃ ｒ ｉｇｔ ｈ ｈ ｒ ｃｅｓｏ ｒ ｏ ａ ｄｔ ｅ ｕｒ ｎ ｆ － ａ ａ ｈ ｅ ｄ ｃｓｏ ｋｎ ｉｉｎｍａ ｉｇ，ａｓｌ —ｄ ｔｒ ｉａｉｎａ ｖ ｎａ ｅｍａｒ ｆｍｕｔ ｅｆ ｅｅ ｎ ｔ ｄ ａ ｔｇ ｔ ｘ ｏ ｌ ｍ ｏ ｉ ｉ—ａｒｒｆ ｃｏ ｅａｉｅａｒｃ ｍｂ ｔｉ ｕｈ ｆ ｓ ｙ ｈ ｉｃａｔ ｏ ｐ ｒｔ ｉ ｏ ａ ｓｂ ｉ ｒｔ ．Ｔ ｅ ｖ ｉ ｌ ｗｅｇ ｔ ｆｂ ｔ ｉｅ ｎ ｉ ｒｆ ｆｒ ａｉｎｈ ｖ ｅ ｎａ ｓ ｎ ｄｂ ｓ ｄｏ ｏ ｆｉｔ ｈ ｏｙ ｈ ｅｗ ｏｅａ ｖ ｎａ ｅｍａｒ ｉｈｓｏ ｏｈｓｄ ｓａ ｄ ａｒ ａｔ ｏ ｔ ａｅｂ ｅ ｓｉ ｅ ａｅ ｎ ｃｎ ｃ ｅ ｒ．Ｔ ｈ ｌ ｄ ａ ｔｇ ｔｘ ｃ ｍ ｏ ｇ ｌ ｔ ｉ ｈｓｂ ｅ ｕｌ ｂ ｓｄｏ ｈ ｎ ｌｓｓ ｈ ｅＢａｅ ｉ ｐｉ ｚ ｔ ｎａｇ ｒ ｈ ｉ ｇｖ ｎｏ ｔ ｈ ｅｍｏ ｅｉｇｈ ｓｂ ｅ ｐｉ ａ ｅ ｎｂ ｉ ａｅ ｎ ｔｅａ ａｙ ｉ．Ｔ ｙ ｓａ ｏ ｔ ａｉ ｏ ｔｍ ｓ ｉｅ ｕ ．Ｔ ｄ ｌ ａ ｅ ｎｏ ｔ ｔ ｎ ｍｉ ｏ ｌ ｉ ｎ － ｍｉ ｄ ｗ ｔ ａ ｅｉｎｏ ｔ ｚｔ ｎ ａｇｒｔｍｓａ ｄｔｅｍｕｔ—ａｒｒ ｔ ｏ ｐ ｒｔ ｅａｒｃｍｂ ｔｄ ｃｓｏ — ｋｎ ｓｒａ・ ｚ ｉ Ｂ ｙ ｓａ ｐｉ ａｉ ｏ ｈ ｈ ｌ － ｉ ａ ｏ ｅａｉ ｏ ａ ｅ ｉｉｎ—ｍａ ｉｇｉ ｌ － ｅ ｈ ｍｉ ｏ ｌ ｉ ｎ ｉ ｃ ｆ ｃ ｖ ｉ ｅ ｉ ｄ ｉ ｌｔ ｎ ａ ｅｖｒｆ ｄｔａ ｈ ｔｏ ｏ ｌ ｅｕ ｅ ｏｓｌｅｔｅｃ ｍｐｅ ｒｂｅ ． ｚ ．Ｓｍｕａｉ ｓｈ ｖ ｅ ｉ ｈ ｔｔｅｍｅｈ ｄ ｃ ｕｄｂ ｓｄ ｔ ｏｖ ｈ ｏ ｌｘｐｏ ｌ ｅ ｏ ｉ ｅ ｍ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ａ ｅｉｎ ｎ ｔ ｒ Ｂ ｙｓａ ｅｗｏｋ；Ｂ ｙ ｓａ ｐｉ ｚｔ ｎａｇｒｔｍ；Ｃ ｐ ｒｔ ｅａｒｃ ｍｂ ｔ ａ ｔ ａ ｅ ｉｉｎｍａ ｉｇ ａｅ ｉｎｏ ｔ ｍｉａｉ ｏ ｈ ｏ ｌ ｉ ｏ ｅａｉ ｉ ｏ ａ；Ｔ ｃｉｌ ｄ ｃｓ ｋｎ ｖ ｃ ｏ
多机协同控制系统的建模与仿真
多机协同控制系统的建模与仿真近年来，随着工业自动化水平的不断提高，越来越多的机器人和自动化设备投入使用，这些设备具有独立的智能控制系统，但在某些应用场景下，需要多个设备协同完成任务。
因此，多机协同控制系统的设计和建模成为了近年来的研究热点之一。
本文将介绍多机协同控制系统的建模和仿真方法。
一、多机系统的基本构成多机协同控制系统是由多个单独的控制系统组成，通过通信或其他方式协同工作，完成特定的任务。
在多机系统中，每个独立的控制系统都可以看做是一个子系统，这些子系统之间通过信号或数据交换实现协同工作。
为了更好地理解多机协同控制系统的构成，我们先来了解一下单独控制系统的基本构成。
单独的控制系统包括三部分：传感器、执行机构和控制器。
传感器用于测量某些物理量，如温度、速度、角度等，将测量值转换成电信号后发送给控制器。
控制器对传感器采集的信号进行处理，根据预设的控制策略产生控制指令，将指令发送给执行机构。
执行机构将接收到的指令转换成机械运动或能量输出，实现对被控制对象的控制。
对于多机协同控制系统，其基本构成与单独控制系统类似，包括传感器、执行机构和控制器，但可能会涉及到网络通信模块和协同控制模块的设计。
二、多机协同控制系统的建模方法多机协同控制系统的建模方法有多种，其中最常用的是基于状态空间法的建模方法。
状态空间法是系统建模和分析中广泛使用的一种数学方法，其核心思想是将系统的输入、输出和状态转移关系用数学方程描述出来，然后将它们转化为矩阵形式，方便进行分析和求解。
在多机协同控制系统中，整个系统可以看做是若干个子系统的集合，每个子系统都有自己的输入、输出和状态。
因此，对于多机协同控制系统的建模，通常先建立子系统的状态方程，然后构建整个系统的状态方程，最后进行仿真和分析。
三、多机协同控制系统的仿真方法多机协同控制系统的仿真方法有多种，其中最常用的是基于MATLAB/Simulink的仿真方法。
MATLAB/Simulink是广泛应用于系统建模与仿真的软件平台，其提供了丰富的工具箱和函数库，能够方便地进行系统建模和仿真。
基于深度强化学习的多机协同空战方法研究
基于深度强化学习的多机协同空战方法研究一、本文概述随着现代战争形态的快速发展，空战作为战争的重要组成部分，其复杂性和挑战性日益提升。
多机协同空战，作为一种重要的战术手段，对于提高空战效能、实现战争目标具有重要意义。
然而，传统的空战决策方法在面对高度复杂和不确定的战场环境时，往往难以取得理想的效果。
因此，寻求一种能够在复杂环境中实现高效协同决策的方法，成为当前军事科技研究的热点问题。
本文旨在研究基于深度强化学习的多机协同空战方法。
深度强化学习作为人工智能领域的一个分支，结合了深度学习和强化学习的优势，能够在复杂环境中通过学习实现高效决策。
通过引入深度强化学习算法，我们可以构建一种能够适应不同战场环境、实现多机协同决策的智能空战系统。
本文首先介绍了多机协同空战的基本概念和面临的挑战，然后详细阐述了深度强化学习的基本原理和常用算法。
在此基础上，本文提出了一种基于深度强化学习的多机协同空战决策方法，并详细描述了该方法的实现过程。
通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。
本文的研究成果不仅为多机协同空战提供了一种新的决策方法，也为深度强化学习在军事领域的应用提供了有益的参考。
本文的研究方法和思路也可以为其他领域的复杂系统决策问题提供借鉴和启示。
二、深度强化学习理论基础深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是近年来领域的一个热门研究方向，它结合了深度学习和强化学习的优势，旨在解决具有大规模状态空间和动作空间的复杂决策问题。
深度强化学习通过将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，使得智能体可以在未知环境中通过试错的方式学习最优策略。
深度强化学习的基础理论主要包括深度学习、强化学习和马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。
深度学习是一种通过构建深度神经网络模型来模拟人脑神经网络结构的机器学习技术，它可以处理大规模高维数据，并提取出有效的特征表示。
多机协同超视距空战决策算法
多机协同超视距空战决策算法
多机协同超视距空战决策算法是一种针对空中编队作战的算法，其核
心思想是通过多机协同，提高作战效率与战斗力。
该算法综合了计算机科学、控制论以及系统工程等学科领域的成果，可有效应对现代高技术条件
下的空中战斗挑战。
算法流程如下：
1.目标识别与跟踪：通过雷达、光电等装备获取目标信息，实现目标
识别与跟踪。
2.目标分配：基于目标信息，对编队中的飞机进行目标分配，确保每
个飞机都有一个目标攻击。
3.路径规划：根据编队任务和目标分配结果，设定编队成员的任务及
路径，通过避免障碍物和优化路径，使各成员飞机能够尽快到达指定位置，配合作战。
4.指挥与控制：通过建立分布式控制网络，把各成员飞机的控制信息
汇集到一个决策中心，进行指挥控制，实现多机协同行动。
5.战术规划：基于现有的信息，通过各种战术规划算法，制定作战方案，并指示各飞机执行任务。
6.执行与评估：根据实际情况，不断评估执行效果，调整算法参数，
优化算法，提高作战效率。
该算法的优点包括：
1.提高作战效率，增强战斗力：通过多机协同，可实现高效率执行作
战任务，提高战斗力和作战效率。
2.减小人员伤亡和战斗损失：不仅提高了参战人员的生存几率，还可减小航空器损失，降低作战成本。
3.具有高灵活性：随着作战环境的变化，该算法具备高灵活性，可以根据不同作战需求，进行调整和优化。
4.应对复杂环境：该算法具有强大的感知和决策能力，可以在高度复杂的作战环境中应对挑战。
一种适用于多弹联合攻击机动目标的协同制导策略
一种适用于多弹联合攻击机动目标的协同制导策略多弹联合攻击是指通过多枚导弹或弹药协同作战，共同攻击一个或多个目标的战术手段。
在实施多弹联合攻击时，需要采用协同制导策略，确保各个弹药能够有效地击中目标。
下面将介绍一种适用于多弹联合攻击机动目标的协同制导策略。
1. 目标选择与规划在进行多弹联合攻击之前，首先需要明确攻击目标。
对机动目标来说，其位置和速度都可能会发生变化，因此需要通过情报分析、侦察和目标跟踪，准确获取目标的信息。
这样可以为后续的协同制导提供基础数据。
2. 弹药选择与配置根据目标特点和所需攻击效果，选择适合的弹药类型，并对其进行配置。
在多弹联合攻击中需要考虑弹药之间的协同作战。
弹药之间的配合可以通过选择不同的攻击模式（如齐射、逐鹿等），或者在时间和空间上进行调整，以实现最佳的攻击效果。
3. 任务分配与情报共享对于多弹联合攻击来说，需要将任务分配给各个弹药，并确保它们能够有效地共享情报。
这需要建立一个可靠的通信网络，以便于各个弹药之间能够实时地交换目标信息、位置信息和攻击状态。
还可以利用传感器、无线电频率等技术手段，提高情报共享的精确性和实时性。
4. 预设攻击轨迹与时间表在进行多弹联合攻击时，可以通过预设攻击轨迹和时间表来实现协同制导。
攻击轨迹是指弹药在攻击过程中所遵循的路径，可以通过事先计算和优化来确定。
时间表则是指各个弹药按照一定的时间顺序进行攻击，以便实现最佳的协同效果。
5. 引导与控制在实施多弹联合攻击时，需要对各个弹药进行引导和控制，确保它们能够按照预设的轨迹和时间表进行攻击。
引导与控制可以通过地面中心、空中平台或无人机等手段进行。
在引导和控制过程中，需要实时监测各个弹药的位置和状态，并对其进行指导和调整，以确保最终实现目标的精确打击。
6. 反馈与修正在实施多弹联合攻击过程中，需要不断进行反馈和修正。
这可以通过观察攻击效果、分析战场态势和目标变化来实现。
根据反馈信息，可以对攻击轨迹和时间表进行修正，调整弹药之间的协同作战方式，以提高攻击效果。
基于多UAV协同作战的指挥控制与仿真研究
基于多UAV协同作战的指挥控制与仿真研究序言近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）技术的快速发展使得无人机在民用和军事领域得到了广泛应用。
尤其是在军事作战中，多UAV协同作战不仅能够提高作战效率，还能减少人员伤亡风险。
本文将针对基于多UAV协同作战的指挥控制与仿真进行深入研究。
第一章多UAV协同作战的背景与意义1.1 多UAV协同作战的背景随着现代战场日趋复杂和多元化，单一UAV的作战能力已经无法满足现代作战的需求。
多UAV协同作战能够提高信息获取、侦察侦查和打击能力，对于实现快速、精确和高效的作战具有重要意义。
1.2 多UAV协同作战的意义多UAV协同作战不仅可以提高作战效率，还能够降低飞行员和地面人员的风险。
通过合理的任务分配和协调，UAV之间可以实现互补和配合，提高整体作战能力，实现战斗力的最大化。
第二章多UAV协同作战的指挥控制原理2.1 多UAV协同作战的指挥结构多UAV协同作战指挥结构主要包括指挥中心、协同控制站和各个UAV之间的通信系统。
指挥中心负责下发作战任务和指令，协同控制站负责对UAV进行实时的指挥和控制，各个UAV通过通信系统实现信息的共享和传输。
2.2 多UAV协同作战的指挥策略多UAV协同作战的指挥策略主要包括任务分配、路径规划和协同打击。
任务分配通过合理的算法将不同任务分配给不同的UAV，路径规划通过优化算法确定UAV的最优路径，协同打击通过协调各个UAV的行动实现目标的快速摧毁。
第三章多UAV协同作战的仿真研究3.1 多UAV协同作战的仿真环境多UAV协同作战的仿真环境包括仿真平台和仿真模型。
仿真平台可以是MATLAB/Simulink、ROS等，仿真模型包括UAV的动力学模型、传感器模型和环境模型。
3.2 多UAV协同作战的仿真实验多UAV协同作战的仿真实验主要包括指挥控制方案的验证和性能评估。
通过设计不同的指令和协同策略，对仿真环境中的UAV进行控制和协调，分析作战效果和性能指标，提出改进方案。
航空武器系统协同作战样式及关键技术
航空武器系统协同作战样式及关键技术随着科技的发展和战争的演变，航空武器系统在现代战争中起着越来越重要的作用。
航空武器系统包括了各种飞机、导弹和无人机等航空装备，而这些装备是分散部署在不同的地区和部队中的。
为了能够更有效地发挥航空武器系统的战斗力，协同作战成为了一种必不可少的作战模式。
本文将就航空武器系统协同作战样式及关键技术展开阐述。
1. 多种航空武器系统的协同作战多种航空武器系统的协同作战是指在一次战役或一次作战行动中，多种航空武器系统协同作战。
战斗机、轰炸机、侦查机、无人机等在一起组成一个立体的作战体系，在战场上集中火力，密切配合，实现对敌方目标的全面覆盖和打击。
这种协同作战方式能够最大限度地发挥各种航空武器系统的作战能力，实现整体效能的最大化。
在现代战争中，航空武器系统不仅仅是独立作战的力量，更多的是需要和地面部队协同作战。
航空武器系统可以实施对地攻击，支援地面部队实施作战，也可以进行战场监视和侦察，为地面部队提供情报支援。
这种协同作战方式需要航空武器系统和地面部队之间的密切配合和通信。
通过这种协同作战方式，可以在最短时间内实现对地目标的打击，最大程度地减小敌方的威胁。
航空武器系统和海军部队的协同作战也是一种常见的作战样式。
舰载机和航母舰队、反潜机和潜艇部队、直升机和登陆舰队等，这些航空武器系统和海军部队进行紧密配合，实施海上作战。
通过这种协同作战方式，可以在海上实施全方位的控制和打击，保障海上通道的安全，维护国家海洋权益。
1. 信息化技术信息化技术是实现航空武器系统协同作战的关键技术之一。
通过信息化技术，可以实现航空武器系统之间的信息共享和通信。
包括了数据链技术、卫星通信技术、雷达技术等。
信息化技术能够让不同类型的航空武器系统之间进行信息互通，有效地协同作战。
2. 指挥控制技术指挥控制技术是实现航空武器系统协同作战的重要技术之一。
通过指挥控制技术，可以实现对整个协同作战系统的实时监控和指挥。
多目标分时打击的多群组飞行器协同制导方法
多目标分时打击的多群组飞行器协同制导方法在现代科技的舞台上，多目标分时打击的多群组飞行器协同制导方法如同一位精心编排的交响乐指挥，协调着每一个音符，确保旋律的和谐与完美。
这种方法的核心在于其卓越的协同性和精确性，它能够像鹰群捕食一般，对多个目标进行快速、准确的定位和打击。
首先，这种方法的协同性体现在各个飞行器之间的紧密配合上。
它们不再是孤立的个体，而是形成了一个高效的团队。
就像一支足球队的球员，他们各自有不同的位置和任务，但都为了同一个目标而努力。
这种协同作战的方式大大提高了打击的效率和准确性。
其次，这种方法的精确性也是其显著特点之一。
它能够像狙击手一样，精确地锁定目标，然后一击即中。
这种精确性不仅体现在对目标的定位上，还体现在对打击时间和力度的把握上。
它能够在最短的时间内，用最少的资源，达到最好的效果。
然而，这种方法也面临着一些挑战和问题。
首先，如何保证飞行器之间的通信畅通无阻是一个关键问题。
如果通信出现问题，那么整个系统的协同性就会受到影响，甚至可能导致任务失败。
其次，如何提高飞行器的自主性也是一个重要课题。
目前，许多飞行器还需要人工操作或干预，这不仅增加了人力成本，也降低了效率。
对于这些问题，我认为我们应该从以下几个方面进行改进和完善：1.加强飞行器之间的通信技术研究，确保通信的稳定性和可靠性。
我们可以借鉴现代通信技术的最新成果，如5G、6G等，来提高飞行器之间的通信速度和质量。
2.提高飞行器的自主性。
我们可以通过人工智能、机器学习等技术，使飞行器能够更好地识别和判断环境，从而提高其自主决策的能力。
3.建立完善的应急机制。
在任何系统中，都可能出现意外情况。
因此，我们需要建立一套完善的应急机制，以便在出现问题时能够及时应对和处理。
总的来说，多目标分时打击的多群组飞行器协同制导方法是一种具有巨大潜力的技术。
它像一把锋利的剑，能够准确地刺入敌人的心脏。
然而，这把剑也需要我们不断地磨砺和完善，才能发挥出最大的威力。
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数 0 b1 b2 1
3
目标分配和火力分配
在多机空战仿真中可以选定以下目标分配原则 首
3.1 目标分配
先打击威胁度高的目标 避免重复攻击 以优攻劣
即以我机中空战态势占优的飞机攻击处于劣势的敌机 设我方 m 架红机攻击敌方 n 架蓝机 根据以上原则 制定目标分配的具体步骤如下 1 评估空战态势 计算各架蓝机相对于红机的空 战态势指数 生成空战态势矩阵 S
图1
空战态势示意图
万方数据
• 724 • 距离威胁指数 0.5 ri − rmti ) 0.5 − 0.2 ( Tri = rm − rmti 1.0 0.8 速度威胁指数 0.1 Tvi = − 0.5 + vi / vz 1.0 vi < 0.6vz 0.6vz ≤ vi ≤ 1.5vz vi > 1.5v z ri ≤ rm, ri ≤ rmti rmti < ri < rm rmti > ri > rm max(rm, rmti ) < ri < rr
威胁评估和排序
标分配和火力分配一起构成了多机空战协同战术决策的核 协同战术决策以多源传感器数据融合 多机间 是真正实 通讯和信息资源共享以及目标识别技术为基础 现多机协同空战的关键
qB 为目标航向与目标线夹角 右偏为正
度威胁指数 Ta 距离威胁指数 Tr 和速度威胁指数 Tv 如下 角度威胁指数 Tai qB qR
qＢ ｑ B
2
空战态势评估和威胁评估的威胁指数法
在一些仿真设计中 威胁评估的内容仅考虑了空战态
5]
360
(1)
势的影响பைடு நூலகம்2
这样做可能是由于对当前目标模式识别技术
ｖVＢ
B
ｖ
VR Ｒ
r qR Ｒ ｑ
ｒ
收稿日期 2001-06-18 修回日期 2001-12-10 作 者 简 介 董 彦 非 (1970-), 男 , 河南开封人 , 博士, 研究方向为航空武 器系统效能评估 智能决策和飞行仿真等 ; 冯惊雷(1975-), 男, 硕士, 研 究方向为装备管理系统工程等 ; 张恒喜(1937-), 男, 教授, 博导, 研究方 向为军事装备学武器装备发展规划与管理
[1]
威胁指数法 用以进行空战态势评估和威胁评估 威胁指数法综合考虑了多机空战中的两个主要因素 空战态势和敌机的空战能力 由此可以将威胁指数的求解 分解为空战态势指数和空战能力指数的求解
2.1 空战态势指数
空战态势中三个关键因素包括双方速度矢量的方向 角度 角 双方的相对距离和双方飞机的速度 如图 1 所示 vB 为目标机速度矢量 qR 为目标前置 分别定义角 vR 为我机速度矢量
(8)
计算各架蓝机相对于红机的威胁 构成全体蓝机对全体红机的威
飞机空战效能评估的方法很多 这里可以采用简便易行的 空战能力指数方法 一种作战飞机或机载武器系统从研制到投入使用以及 现役飞机和机载武器系统的改型升级是一个漫长的过程 在某一战役的特定时间段内 双方的武器装备水平可以看作是 静止 的 利用静态的空战能力指数评估其空战能力是可行 的 求空对空作战效能指数 C 首先需要选取影响空战的主 要因素 一般用与空战有关的 7 个主要因素来衡量飞机空 对空作战能力 机动性 火力 生存力 航程和电子对抗能力[6] 探测目标能力 操纵效能 则空战能力指数如下 (5)
数的表达式中宜处理为相加的关系 则总的空战态势威胁指
分同等对待 可以不考虑权值 a1 a2 1
2.2 空战能力指数
对于空战中敌机空战能力的评估 抗影响 不必考虑我机的对 对 指数 t {t1 这样该问题就转化为对敌机的空战效能评估
s11 Λ s1n S = Μ Μ s Λ s m1 mn
第 14 卷第 6 期 2002 年 6 月
文章编号 1004-731X (2002) 06-0723-03
系 统 仿 真 学 报 JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
Vol. 14 No. 6 June 2002
多机空战仿真协同战术决策方法
董彦非, 冯惊雷, 张恒喜
空军工程大学工程学院, 陕西 西安 710038
其中 ri 为目标距离 rrti 为第 i 架敌机雷达的跟踪距离 lmti 和 rmti 分别为敌机所携带导弹的数量和攻击距离 rm 为我 机导弹最大射程 下 似地 数T 为 T 其中 a1 a1 Tr Ta a2 Tv 0 a1 a2 1 (4) 如果对前后两部 a2 为权系数 rr 为我机雷达最大跟踪距离 距离越小优势越大 因此 类 在总体威胁指 理论分析和实战经验都表明 在具有角度优势的情况 相对距离越大优势越小 角度威胁因子和距离威胁因子宜处理为相乘的关系[3] 由于空战能力和空战态势无相关性
Engineering College, Air Force University of Engineering, Xi’an 710038, China
Abstract By introducing the air combat cooperative tactical decision, a model of air combat situation and threat assessment model a threat index method, is presented. Then the steps for target assignment and the munitions allocation model are proposed. Finally, an application example is given, and the results show that the methods used in this paper can be used effectively in air combat cooperative tactical decision. Keywords cooperative air combat tactical decision multi-craft air combat threat assessment air combat situation target assignment multi-target attack
C =[ln B +ln( ∑ A1 +1) +ln(∑ A2)] ε1ε 2ε 3ε 4
式中 B 为机动性参数 A1 为火力参数 A2 为探测能力参 数 数
1
是操纵效能系数 5
2
是生存力系数
3
是航程系
4 是电子对抗能力系数
可以根据公式
计算出一定时期内敌方各种类型 并适时地根据敌方新
飞机的空战能力指数 制成数据库
胁排序向量 t 威胁指数由大到小排列 共 m n 个元素 对应
7 如果分配给某架红机攻击的蓝机数量等于该机的 多目标攻击能力限制或者挂载的导弹数目 出目标分配 删除矩阵 S 中的第 i 行 8 重复 素 3 7 步 直至删除矩阵 S 的全部元 可以方便地编制成计算 即完成目标分配过程 以上目标分配步骤简单实用 机仿真程序 飞机之间数据链的传输频率高的在 24000 bps 左右 即 每秒能进行 10 次以上的目标分配数据的传输[7] 机来说 之后 做也容易贻误战机 所以 但对于僚 这样 频繁地改变攻击目标在操作上是不允许的 则该架红机退
1
概述 1
随着航空科技的进步和军事斗争需求的牵引 多目标
的信心不足而采取的措施 一个重要方面 胁评估的较大偏差
但是这样就忽视了空中威胁的
目标飞机的作战能力 结果将会导致威 这里我们提出一种威胁评估方法
攻击能力已经成为现代机载武器系统的研究方向和衡量现 代战斗机的一个重要标准 同时 协同多目标攻击也是未 来空战的主要形式和发展趋势 多机空战与一对一空战相比 最显著的差别就是面对 多个敌方目标需要根据我方资源为各个友机进行目标分配 和火力分配 而威胁评估和空战态势评估是目标分配和火 力分配的基础 威胁评估的前提是态势评估 空战态势评估 它们都是数 目 据融合的组成部分 心内容
系 统 仿 真 学 报
2002 年 6 月
2.3 总的威胁指数模型
由于空战能力指数与空战态势诸指数的差别比较大 (2) 需要首先进行数据处理 这里取空战指数的相对值 TCi Tci = Ci / max(C i ) 综合敌机的空战能力和空战态势的影响 胁指数为 (3) 其中 Wi b1 Tci b2 Ti i 1,2, ,n Wi 为第 i 架敌机对我机的威胁指数 b1 一般可以取 b1 0.5 b2 0.5 (7) b2 为权系 (6) 得出总的威
其中
kf 为选择攻击的目标数
mk 为分配给第 k 个目标的
0.788 0.653 0.644 0.569 0.549} 红机 a 攻击蓝机 2 和 4
导弹数
wk 为目标的战役价值 第一式的意义是使毁伤目 第二式的意义是使剩余目标的威胁最
进行新一轮的目标分配
3.2 火力分配
目标分配结束以后 即可进行火力分配 由于目标分 火力分配已经成为一个 可以按照单机多目标攻 配中已经考虑了飞机之间的协同 单机多目标攻击的火力分配问题 击的火力分配的方法进行
这是一个多目标决策问题 [8] (9)
空战态势如表 1 所示 计算得到的空战态势威胁
kf mk max ∑ [1. 0 − (1 . 0 − pt k ) ] w k k =1 kf m max ∑ [1. 0 − (1 . 0 − pt k ) k ]T k k =1 0 ≤ m ≤ 2 k kf ∑ m k ≤ ll k =1
最后给出了具体仿真算例
协同空战 战术决策 V271.4; E926
中图分类号
Cooperative Tactical Decision Methods for Multi-aircraft Air Combat Simulation