基于自组织聚类的多机协同编批方法

针对多机协同对抗过程中的编批问题,设计了一种基于改进自组织迭代聚类的多机协同编批方法.该方法解决了传统自组织迭代聚类算法中人工参数设置不便利不直观的问题,能够在给定少数直观超参数条件下,使多机自主调整聚类过程中所涉及的参数,最终迭代出合理的编批结果.首先对高维多机态势信息进行标准化和主成分分析处理,从而确认新的向量空间;然后引入密度聚类中的邻域密度判别思想对传统自组织迭代聚类方法的合并和分裂操作进行改进,优化并减少了传统方法进行分裂和合并操作所涉及的人工参数,提升了执行编批聚类任务的智能自主性;最后选取算法评价指标,使用所提算法以及传统算法对多个人工合成数据以及实际想定场景进行聚类测试并对测试结果进行评价.人工合成数据仿真表明改进自组织迭代聚类算法在优化聚类过程中的人工参数后仍与原始算法表现出相当的性能,实际想定场景的编批结果进一步说明了改进自组织迭代聚类算法在具体应用场景中的有效性以及在未来实际场景中的实用性.

基于深度强化学习的智能决策方法

针对传统深度强化学习算法难以快速解决长时序复杂任务的问题,提出了一种引入历史信息和人类知识的深度强化学习方法,对经典近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)强化学习算法进行改进,在状态空间引入历史状态以反映环境的时序变化特征,在策略模型中基于人类认知增加无效动作掩膜,禁止智能体进行无效探索,提高探索效率,从而提升模型的训练性能。仿真结果表明,所提方法能够有效解决长时序复杂任务的智能决策问题,相比传统的深度强化学习算法可显著提高模型收敛效果。

空战中协同干扰、探测、攻击任务分配

针对空战中协同干扰任务分配问题,根据己方飞机的干扰功率、干扰工作频段、干扰样式,敌方飞机雷达的工作功率、工作频段、抗干扰样式,建立了干扰功率优势、干扰频率优势、干扰样式优势;再考虑己方飞机的干扰作战能力以及敌我双方的空战能力指数建立了总的干扰优势,建立了协同干扰任务分配模型.根据干扰后敌方飞机的距离性能以及敌我双方的空战态势,对己方飞机对敌方飞机的探测能力、攻击能力进行了研究,建立了多机协同探测加攻击任务分配模型.采用遗传算法对建立的任务模型问题进行优化求解.仿真结果表明,这些模型能够有效地完成协同干扰、探测加攻击任务分配.

超视距空战中多机协同制导方法

对空空导弹制导权交接的任务分配问题,根据己方飞机与制导权需交接的导弹的态势建立了对导弹的态势优势模型;根据己方飞机对该导弹攻击目标的态势建立了对目标的探测能力模型;根据敌方飞机对己方飞机的态势建立了己方飞机受到的威胁度模型;根据敌我双方飞机的空战能力建立了空战效能优势模型.在这4种模型的基础上建立了己方飞机对导弹的总的制导优势模型.在总的制导优势的基础上建立了协同制导任务分配模型,并采用遗传算法对协同制导任务分配问题进行优化求解.仿真结果表明,该方法能够实时地计算制导优势和进行任务分配,有效地完成多机协同制导.

遗传算法和拍卖算法在任务分配中的性能比较

针对超视距空战中的目标分配问题,从攻击的角度建立我方导弹对敌方飞机的攻击优势模型;从防御的角度建立敌方飞机对我方飞机的威胁模型;根据飞机的作战能力建立飞机的作战效能模型。根据敌方飞机的种类和作战性能,运用上述3种模型建立总体的任务分配模型,根据不同的作战方案分别采用遗传算法和拍卖算法对分配模型进行优化求解。通过比较两种算法的分配结果,总结出各自的优缺点以及适用范围,为今后应用提供参考。仿真结果表明:针对不同的作战方案,选用合理的优化算法能更好地完成作战任务。

双机协同无源目标跟踪轨迹优化

针对双机协同无源跟踪精度要求较高的问题,根据双机与目标的几何态势,分析了双机几何态势对双机无源探测精度的影响,给出了位置精度因子(PDOP)的公式,得出了双机的最优几何配置.提出了双机协同无源目标跟踪系统的控制结构,采用扩展信息滤波(EIF)对目标状态进行估计,以信息熵最大为轨迹优化的最优性能指标,采用了滚动时域优化(RHO)来实时地控制飞机的运动.仿真结果表明,该轨迹优化算法能够使飞机按满足最优几何配置的轨迹飞行,说明基于PDOP的最优几何配置的正确性,降低目标位置的估计误差,提高双机协同无源跟踪的精度.

基于组网雷达的探测资源调配研究

为提升组网雷达探测资源的使用效率,提出了一种基于组网雷达的探测资源调配方法;基于整数规划算法选取探测雷达,结合多参数融合手段对探测方案进行优势排序,最终形成满足探测任务需求的最优资源调配方案,能够快速而准确地生成最优雷达组合;给出最优探测方案而无须手动调配,实现了组网雷达在探测过程中系统调配过程自动优化。仿真实验表明,该方法设计有效、可行,可用于实际作战中雷达探测资源的调配。

分布式传感器网络中重复信息的消除及信息融合

网络化环境下多路径可能造成融合节点重复利用过去时刻的信息,导致过度数据融合和严重估计偏差,针对该问题,提出一种基于通信连接矩阵的传感器网络分布式信息融合算法,由每个时刻传感器网络的通信拓扑得到该时刻的连接矩阵,对连接矩阵进行计算可以找到并消除重复的先验信息,从而建立相应的分布式信息融合算法。仿真结果表明:该算法能够消除网络中重复信息对分布式信息融合性能造成的影响。

基于两步分布协同拍卖的多机协同任务分配

针对多异构机载平台对不同类型的地面目标执行攻击任务的协同任务分配问题,以平台载弹量以及摧毁任务目标的需弹量建立平台与任务之间的关系,以各平台的任务序列以及执行任务时的武器使用量序列作为决策变量,在基地-任务航路矩阵和任务-任务航路矩阵的基础上,综合考虑平台武器约束、平台航程约束、任务需弹量等约束,建立多机协同任务分配模型。设计了两步分布协同拍卖算法,通过多次生成任务的拍卖招标顺序和基地的拍卖竞标顺序,实现了多机协同任务分配问题的优化求解。仿真结果表明,所建模型和求解算法能够有效合理地解决多机协同对地攻击的任务分配问题。

基于狭窄通道路径树的快速航路规划算法

针对无人机在障碍间存在狭窄通道的城市环境中进行低空航路规划的问题,根据障碍之间的空间几何关系确定障碍之间的狭窄通道,再综合所有狭窄通道生成复杂环境中的狭窄通道路径树。设计了结合狭窄通道路径树的双向快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法,在两棵搜索树的扩展过程中,通过判断搜索树与狭窄通道路径树的位置关系,将狭窄通道路径树添加到搜索树上,实现搜索树在狭窄通道中的快速扩展,减少两棵搜索树的无用扩展,提升航路树生成的速度。仿真结果表明,该方法能够解决无人机在存在狭窄通道的复杂环境中进行快速有效航路规划的问题。

基于分弧段角度法的雷达网重叠覆盖区域研究

合理规划雷达网的重叠覆盖区域以提升其整体能量利用率,是雷达网布站的核心要素之一。为了有效获取雷达网系统中重叠覆盖区域的具体特性,提出一种基于分弧段角度法的雷达网重叠覆盖区域计算方法,在各雷达的边界交点信息基础上,将各雷达的边界分割为一条条弧段,根据这些弧段采用分弧段角度法的搜索算法实现对雷达网重叠覆盖区域特性的计算。仿真结果表明,上述方法在多部雷达组成的雷达网区域范围内,可快速获取重叠覆盖区域的重叠层数、覆盖面积、覆盖雷达编号等信息,并分析获得各雷达及雷达网的重叠率,为雷达网布站提供有效的理论依据。

地形遮蔽下雷达网的融合探测包络计算

为了计算在地形遮蔽条件下的雷达网融合探测包络,提出了一种基于分弧段连接矩阵方法,确定雷达网整体探测威力边界。首先对单雷达地形遮蔽下的探测能力进行分析,接着通过判断雷达网中各雷达之间的关系,计算相交雷达的边界交点信息。在各雷达边界交点的基础上,将雷达边界分成若干分弧段,筛选出组成雷达网探测区域边界的分弧段,建立分弧段连接矩阵,基于该矩阵计算雷达网探测边界,分析雷达网探测能力。实验结果表明,依据提出的算法快速有效地计算出雷达网的探测威力范围,可为雷达网布站提供有效地理论依据。

空战中机群编队分层优化算法

针对机群编队优化计算复杂的问题,提出了一种分层优化算法。根据敌我双方的距离、角度、速度以及飞机导弹、雷达的性能,建立了多机协同任务分配模型。根据空战中常用的基本飞机队形,对敌方机群编队进行分层,对每层分别计算己方对选取各种基本队形时的任务分配结果和队形优化优势值,通过比较得到己方机群编队的每层最优队形,当得到己方每层的最优队形之后,将己方每层最优队形进行组合解码就可得到己方机群编队的最优队形。仿真结果表明该方法能有效地解决机群编队队形优化问题,并且该算法具有较好的实时性。

江河野钓技巧

江河野钓与池钓相比，不论是以钓竿、线及组合、钓饵等，都有很大的不同。我通过几十年的垂钓经历，初步掌握了一些技巧，效果还不错，愿提供给各位钓友们探讨。