1 空军工程大学,a.装备管理与无人机工程学院
2 空军工程大学,b.航空工程学院,西安 710000
对地攻击型无人机已成为当今**作战中不可或缺的一部分, 其自主程度决定无人机的作战上限。在前期已建立的评价指标体系基础上, 针对部分评价指标数据量相对较少的问题, 运用灰色关联分析法计算比较序列与参考序列的灰色关联度, 并结合层次分析法的判断矩阵求加权关联度, 评价对地攻击型无人机的自主能力。通过美国MQ-1“捕食者”、MQ-1C“灰鹰”、MQ-9B“守卫者”3种具有对地攻击能力的无人机, 对自主能力评价体系进行仿真验证。结果表明, 该方法可以明显地区分不同类型对地攻击型无人机的自主能力等级, 对自主能力量化评价模型运用到大中型无人机具有指导意义。
对地攻击型无人机 自主能力 综合评价 层次分析法 灰色关联分析 ground-attacking UAV autonomous capability comprehensive evaluation Analytic Hierarchy Process (AHP) gray relational analysis
中国直升机设计研究所, 江西 景德镇 333000
航炮作为武装直升机的主要对地攻击**, 可有效杀伤地面武装人员和轻型装甲车辆。轻型装甲车辆速度快、机动性好。为提高航炮对地面高速移动目标的攻击精度, 提出一种新的直升机航炮对地动目标攻击方法。该方法通过对地面动目标进行轨迹拟合, 综合考虑风速等影响, 具有精度高、解算速度快等优点。
直升机 对地攻击 轨迹拟合 航炮 移动目标 helicopter air-to-ground attack trajectory fitting airborne gun moving target
1 海军航空大学, 山东 烟台 264001
2 中国人民解放军91213部队, 山东 烟台 264001
3 中国人民解放军31102部队, 南京 210000
针对有/无人机编队对地攻击作战行动方案规划求解问题, 提出一种基于马尔可夫决策过程(MDP）模型的求解策略。首先, 依据有/无人机编队对地攻击兵力组成和行动特点, 给出了MDP模型中状态集与行动集的形成方法, 设计了MDP模型中状态转移概率计算方法和报酬函数, 考虑资源、时间等约束条件, 进一步建立了行动方案生成MDP优化模型; 其次, 对蚁群算法的路径选择概率和信息素更新策略进行了改进, 并应用于MDP优化模型求解; 最后, 进行了仿真分析, 结果表明, 提出的方案能够有效地求解有/无人机编队行动方案生成问题, 求解过程速度快, 解质量较高。
对地攻击 有/无人机编队 行动方案规划 蚁群算法 air-to-ground attack manned/unmanned aerial vehicle formation operation planning Markov Decision Process (MDP) MDP ant colony algorithm
1 火箭军工程大学，西安 710025
2 中国人民解放军61683部队，北京 100094
对地打击**-目标分配问题(BTG-WTA)是现代战争中的重要问题；相比于一般**-目标分配问题，其规模更大，复杂程度更高。提出使用粒子群算法解决BTG-WTA问题，改进了粒子初始化、惯性权重选择等关键问题使其适应BTG-WTA问题模型，并结合具体算例进行了仿真。仿真结果表明，粒子群算法比解决WTA问题的经典算法速度更快、结果更优，具有更强的实际应用价值。
**目标分配 粒子群 优化 对地攻击 weapon-target assignment particle swarm optimization ground target attacking
任务分配是多无人机协同控制的重要内容。建立了多机协同多目标攻击排序的数学模型、并提出基于满意决策的攻击分配算法, 根据参与目标分配的每架无人机完成任务的预估效益和预估代价提出满意集, 建立拒绝函数和选择函数从而获得满意分配结果, 最后在Matlab环境下进行了数值仿真。仿真结果表明, 所研究的基于满意决策的多无人机协同攻击的目标分配方法是有效的。
无人机 满意决策 多机协同 空对地攻击 unmanned aerial vehicle (UAV) satisficing decision-making theory multi-UAV cooperation air-to-ground attack
攻击机执行轰炸任务时, 面临多种地面威胁源, 其安全受到极大威胁, 实施低空机动可有效提高载机生存力。首先提出虚拟瞄准点的概念, 在此基础上设计了一种适合攻击机进行非水平转弯轰炸的瞄准方法, 解算过程采用迭代算法, 最后对算法进行了仿真。仿真结果表明, 迭代算法收敛速度快, 理论轰炸误差小。该轰炸方式能够满足攻击机低空机动轰炸要求。
对地攻击 非水平转弯轰炸 迭代反馈 air-to-ground attacking non-level-turn bombing iterative feedback
1 空军工程大学工程学院，西安710038
2 中国人民解放军94559部队63分队，江苏徐州221000
针对协同对编队对地攻击作战效能的影响，提出了基于多智能体(Multi-Agent System，MAS)的编队对地攻击作战效能评估方法。根据编队中各实体具有的自主性或半自主性特点，以及各实体的功能与作战过程，分别建立了编队作战实体的Agent模型以及基于实体Agent交互的编队对地攻击体系的MAS模型。在此基础上，以HLA技术为支撑研究了MAS模型的仿真实现问题，实现了基于MAS的编队对地攻击协同作战效能的仿真评估。该方法有效解决了编队对地攻击体系通过协同产生的整体行为建模问题，从而解决了编队整体合力产生的作战效能评估问题。
编队作战 对地攻击 多智能体 效能评估 作战仿真 aircraft formation ground target attacking Multi-Agent System(MAS) effectiveness evaluation combat simulation
编队对地攻击作战的效能评估中，由于忽略不确定因素的影响，往往给评估结果造成较大误差。针对编队对地攻击作战效能评估中不确定因素的影响，提出一种基于扩展贝叶斯网络作战效能评估方法；分析了编队对地攻击中的不确定因素，根据不确定因素的特点，结合灰色模糊综合评判理论处理不确定因素的优势和贝叶斯网络在推理上的优点，提出扩展贝叶斯网络模型，该模型利用模糊理论处理不确定性的优势，将不确定因素转换为概率问题；结合贝叶斯网络较强的推理能力，综合评估编队对地突防、攻击作战效能，有效地解决了不确定因素的影响。仿真实例证明了该方法的实用性和有效性。
编队对地攻击 效能评估 模糊综合评判 贝叶斯网络 不确定因素 formation ground attacking effectiveness evaluation fuzzy comprehensive evaluation Bayesian network uncertain factors
针对多架UCAV对地攻击目标分配问题，首先根据价值属性分别对目标和飞机进行权重分配，在此基础上构建了多UCAV对地攻击目标分配的自主决策函数和协同决策函数，提出了一种基于博弈论的目标分配方法。然后运用该算法进行了实例仿真，仿真结果证明了该算法的可行性和有效性。
无人作战飞机 对地攻击 目标分配 博弈论 Unmanned Combat Air Vehicles (UCAV) air to ground attack target assignment game theory
基于融合多专家权重的算法，提出了一种多机协同空对地多目标攻击决策方法。针对实际空对地攻击中的问题，利用评估地面的防空能力及目标的战役价值，分析对地攻击态势， 并在此基础上建立威胁指数模型；通过多专家权重得到一个融合多专家权重的权值，以此得到综合威胁评估表，进而得到目标的分配方案。 通过Matlab仿真验证了威胁指数模型和攻击决策方法的合理性和有效性。
协同攻击 多专家权重 空对地攻击态势 cooperative attack multi-expert weight situation of air to surface attack
