面向双机编队战术识别的时空图卷积网络

空战中的双机编队战术识别具有重要的研究意义和应用价值。为了提高双机编队战术识别的准确率和鲁棒性,采用深度学习技术,提出了一种面向双机编队战术识别的时空图卷积网络。首先,对双机编队协同作战序列数据进行了时空图构建;然后,通过空域图卷积网络模块、时域图卷积网络模块和通道注意力模块提取了双机编队战术的时空域特征;最后,利用分类器对双机编队战术进行了识别。试验结果表明,该网络可有效识别双机编队战术。

基于协同战术识别的双机编队威胁评估方法

双机组成编队采用协同战术攻击目标是多机协同空战的一种主要形式。针对蓝方为双机编队的超视距空战威胁评估问题,提出了一种基于协同战术识别的威胁评估方法。首先,根据双机编队协同战术的分析、双机的空间占位与机动特性信息,采用动态贝叶斯网络建立目标双机编队协同战术识别模型。然后,根据目标飞行状态信息和目标机动动作识别结果,进行目标轨迹预测。最后,综合空间占位、探测、攻击、协同战术等威胁因子,考虑目标轨迹变化对战场态势演变的影响,建立威胁评估模型。仿真结果表明,所提方法能够准确识别双机编队的协同战术,实现合理化威胁评估。