非合作博弈的多机协同压制IADS攻防策略分析

针对多机协同压制综合一体化防空系统攻防博弈问题,提出了一种分布式虚拟学习博弈策略.通过将作战实体抽象成具有多属性的智能体网络节点,分析了集多类别多功能特性作战资源于一体,集探测感知、干扰和打击摧毁于一体的复杂作战过程.综合考虑威胁评估、经济战略价值评估、任务支付对系统整体影响等因素,建立了博弈对局下攻防双方的收益模型,并通过该模型求解体系对抗中多参与人多策略博弈的混合纳什均衡.所设计的方案解决了作战演化过程中节点数量、位置动态变化的问题,并且能从庞大的收益空间中选择合适策略进行博弈.仿真结果显示,该方案具有机群自主实现战术实时动态规划的自优化、自组织优势,能有效解决多机协同综合一体化防空系统攻防博弈问题.

多无人机在协同压制无线通信网链路中的应用

提出了利用多架无人机协同压制无线通信网单个节点的所有无线链路、阻断其正常通信的方法。首先,分析得到无人机干扰中继节点时的有效压制干扰起始位置,利用改进的差额法将待干扰节点所有无线链路分配给多架无人机。然后引入绕圈等待策略减小各无人机间的航路代价差异,并采用一致性算法协调控制各无人机飞行速度,使各无人机同时到达各自有效压制干扰起始位置实现协同压制。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性与可行性。

多机协同电子战规划压制干扰布阵研究

针对电子战任务规划中的多机协同压制敌防空雷达网的干扰布阵问题,提出了航线规划安全区概念,基于数学形态学方法对安全区最小宽度进行求解,以安全区最小宽度和各部干扰机距敌方雷达网中心距离之和作为目标函数,构建了干扰布阵的多目标优化模型,采用多目标粒子群优化算法对模型进行求解,通过仿真实验对求解出的Pareto最优解集进行分析,得出了各部干扰机压制敌雷达网的最优干扰布阵方式,验证了所建多目标优化模型的正确性,同时也表明多目标粒子群优化算法在求解多机协同电子战干扰布阵问题是可行的、有效的。

攻击型无人机协同侦察/压制路径规划方法

探讨了攻击型无人机多机系统协同侦察/压制航路规划问题。通过分析问题的实质,建立了4个子问题的数学模型。首先给出了求解一路巡弋飞行时最短航路,并易于计算机实现的解法,该解法同样适用于其他子问题的求解,然后按照原问题的不同要求,分别给出了其他问题的解答。结果表明,该算法能有效求解多无人机组、多航路点协同巡弋飞行问题,对实际作战中充分利用无人机资源,提高无人机机群的作战效能,具有实际意义。

面向组网雷达干扰任务的多干扰机资源联合优化分配方法

针对多目标突防组网雷达系统(NRS)场景,该文提出一种面向组网雷达干扰任务的多干扰机资源联合优化分配方法。首先,采用组网雷达在干扰环境中对目标的检测概率作为干扰性能指标;然后,结合不同突防目标的检测性能需求,建立了包含干扰波束和发射功率2个优化变量的资源优化模型,并利用粒子群算法对资源优化问题进行求解;最后,考虑到组网雷达系统参数不确定性带来的检测概率泛化误差,建立了干扰资源稳健优化分配模型。仿真结果表明,该文提出的优化方法能有效压制组网雷达,降低组网雷达对突防目标的检测概率;相比传统方法,稳健方法提升了多干扰机对组网雷达的协同干扰性能,且具有鲁棒性。