Optimal confrontation position selecting games model and its application to one-on-one air combat

In the air combat process,confrontation position is the critical factor to determine the confrontation situation,attack effect and escape probability of UAVs.Therefore,selecting the optimal confrontation position becomes the primary goal of maneuver decision-making.By taking the position as the UAV’s maneuver strategy,this paper constructs the optimal confrontation position selecting games(OCPSGs)model.In the OCPSGs model,the payoff function of each UAV is defined by the difference between the comprehensive advantages of both sides,and the strategy space of each UAV at every step is defined by its accessible space determined by the maneuverability.Then we design the limit approximation of mixed strategy Nash equilibrium(LAMSNQ)algorithm,which provides a method to determine the optimal probability distribution of positions in the strategy space.In the simulation phase,we assume the motions on three directions are independent and the strategy space is a cuboid to simplify the model.Several simulations are performed to verify the feasibility,effectiveness and stability of the algorithm.

基于有限忍耐度鸽群优化的无人机近距空战机动决策

由于对抗双方态势的快速变化,无人机近距空战机动自主决策困难且复杂,是空中对抗的一个难点。对此,提出一种基于有限忍耐度鸽群优化(FTPIO)算法的无人机近距空战机动决策方法。该方法主要包括基于机动动作库的对手行动预测和基于FTPIO算法的机动控制量和执行时间优化求解两个部分。为提升基本鸽群优化(PIO)算法的全局探索能力,引入有限忍耐度策略,在鸽子个体几次迭代中没有找到更优解时对其属性进行一次重置,避免陷入局部最优陷阱。该方法采用的优化变量是无人机运动模型控制变量的增量,打破了机动库的限制。通过和极小极大方法、基本PIO算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真对抗测试结果表明,所提出的机动决策方法能够在近距空战中有效击败对手,产生更为灵活的欺骗性机动行为。

基于深度强化学习的多无人机空战机动策略研究

面对敌方空中力量的来袭,具有自主协同、灵活机动能力的无人机是参与空中作战的重要力量。面向多无人机协同高制胜率的对抗作战任务需求,并根据空战目标数量划分,重点对多无人机对单目标协同空战机动策略和多无人机对多目标协同空战机动策略展开研究。本文主要分析了空战过程中的关键战场要素,基于多机机动特性,建立无人机运动模型。根据无人机火控特点,分析无人机状态变化规律,建立无人机对敌攻击模型和动态对抗模型;针对多无人机对单目标自主协同空战问题,提出基于专家规则和强化学习相结合的多机自主机动策略。仿真结果表明,所提算法可以完成态势实时变化的多机对单目标空战任务。在作战双方数量相同的前提下,若敌方不具备智能机动行为,我方制胜率为100%;即使双方采用相同的策略,如果我方数量多于敌方数量,我方仍有大的胜率,体现了协同策略的有效性。

基于RLoMAG+EAS的同构集群装备体系作战效能评估方法

装备体系是作战体系在装备视角的反映,研究装备体系作战效能评估问题,对装备体系优化、建设发展具有重要现实意义。集群装备作战体系对抗,具有大规模、高动态、强对抗特点,传统方法难以对其作战效能直接进行评估,针对单一任务同构集群装备体系(如无人机侦察蜂群、地面无人平台火力突击集群等),从多智能体博弈理论的视角,将装备体系对抗过程看作为多智能体系统马尔可夫博弈过程,提出一种基于多智能体博弈强化学习(reinforcement learning of multiagent game,RLoMAG)的装备体系作战效能评估方法。分析了评估方法原理,建立了装备体系对抗模型。给出了装备体系作战效能评估方法框架,包括智能体建模、博弈算法设计、装备体系作战效能指标设计,开展探索性体系对抗仿真,求解装备体系博弈最优策略,分析最优策略下的装备体系作战效能指标等步骤。以基地防御作战场景为背景,给出了无人机蜂群装备体系作战效能评估方法应用示例,验证了方法的有效性。

战时心理卫生救援队职能与运用初探

目的探索战时心理卫生救援队的职能、组织框架及主要工作策略。方法通过文献回顾与历年演训任务经验,同时在工作实践中提炼成果,总结战时心理卫生救援队的职能、组织框架及主要工作策略。结果初步归纳了战时心理卫生救援队的8项主要工作内容、组织框架与工作效能,以及一般性支持策略、物理康复与作业治疗、战斗应激反应(combat and operational stress reaction,COSR)“CALM-DOWNS”干预策略。结论心理卫生救援队是部队的机动卫勤力量,是战时和平时参与非战争军事行动应急卫勤支援保障力量体系的重要组成部分,在战时为降低心理伤减员和增强部队战斗力提供了专业支撑,及时梳理总结并进行研究,对心理卫生救援队的建设意义重大。

Formation and adjustment of manned/unmanned combat aerial vehicle cooperative engagement system

Manned combat aerial vehicles （MCAVs）, and un-manned combat aerial vehicles （UCAVs） together form a cooper-ative engagement system to carry out operational mission, whichwill be a new air engagement style in the near future. On the basisof analyzing the structure of the MCAV/UCAV cooperative engage-ment system, this paper divides the unique system into three hi-erarchical levels, respectively, i.e., mission level, task-cluster leveland task level. To solve the formation and adjustment problem ofthe latter two levels, three corresponding mathematical modelsare established. To solve these models, three algorithms calledquantum artificial bee colony （QABC） algorithm, greedy strategy（GS） and two-stage greedy strategy （TSGS） are proposed. Finally,a series of simulation experiments are designed to verify the effec-tiveness and superiority of the proposed algorithms.

Air combat decision-making of multiple UCAVs based on constraint strategy games

Game theory can be applied to the air combat decision-making problem of multiple unmanned combat air vehicles(UCAVs).However,it is difficult to have satisfactory decision-making results completely relying on air combat situation information,because there is a lot of time-sensitive information in a complex air combat environment.In this paper,a constraint strategy game approach is developed to generate intelligent decision-making for multiple UCAVs in complex air combat environment with air combat situation information and time-sensitive information.Initially,a constraint strategy game is employed to model attack-defense decision-making problem in complex air combat environment.Then,an algorithm is proposed for solving the constraint strategy game based on linear programming and linear inequality(CSG-LL).Finally,an example is given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.

军事格斗过程中常见的运动损伤因素和预防策略

本文首先阐述了军事格斗过程中常见的运动损伤,之后对军事格斗过程中常见运动损伤产生的影响因素进行了分析。基于此,分别从强化思想教育,增强预防意识,合理安排训练内容,重视训前准备活动,重视基本技术强化,科学制定训练计划,强化训练监督几个方面提出了军事格斗过程中常见运动损伤的预防策略。

防空导弹测试项目规划策略研究

在防空导弹全寿命周期中,为保证导弹的实时状态和性能可知,需要进行导弹测试。合理的测试项目设计是确保导弹测试过程可行、测试结果可信的基础。测试项目的规划与导弹测试性设计紧密相关,导弹类型、测试性设计思路均会影响测试项目的设计结果。通过对复合制导型防空导弹作战过程的分析,提出了一种基于作战任务需求的防空导弹测试项目规划策略,并对实际应用中的关联因素进行了分析。基于该规划策略形成的测试项目具有较好的测试覆盖性和可行性,满足导弹全寿命周期各阶段的测试需求。

国家安全视角下军队院校提升学员认知域作战能力的策略思考

在信息化、数字化、智能化战争时代,军队面临新型战争形态威胁与挑战的时代课题。本文介绍了军队院校进行“战略性复合型”人才培养提前布局的战略考量。面向军校学员反混合战争作战能力映射生成需求,围绕新域作战中涉及的非传统国家安全问题,设计了“全源认知感知、全维认知融合、全域认知攻防”新型作战能力培养的实践向度,从“培养瞭望总体国家安全的跨域洞察思维、提升面向学科交叉和军事应用的战斗能力、练好善于释放和拨开战争迷雾的打赢本领”角度介绍了具体的培养策略。本文基于人才培养依托学科建设的战略高度,探讨了认知战归属于“交叉学科”的学科定位,提出了军队院校开展认知战学科建设的展望。

基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法

针对空战中机动决策速度慢、准确性低问题,提出基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法,该方法分别考虑角度、距离、高度等因素构造相应的态势函数,将几种态势函数结合起来并加权得到态势评估函数,利用神经网络的黑盒部分计算各个态势函数的权值,利用混沌初始化和小孔成像反向学习策略强化麻雀搜索算法,再利用其特性去优化神经网络,将麻雀的适应度函数与神经网络的权值和阈值建立直接的映射关系,从而获得准确的态势评估函数,再将得到的态势评估函数结合博弈论模型得到博弈态势值,并由此来进行空战机动决策。仿真表明,该方法在与粒子群和遗传算法优化的神经网络模型相比之下,决策速度更快、准确性高,从而能获得空战优势,以获得最终的空战胜利。

基于装备体系韧性的作战网络链路重要度评估及恢复策略

韧性可以全面描述装备体系吸收打击或干扰、并从打击或干扰中恢复的能力,体现了体系的综合性能。针对装备体系的韧性提出了一种量化评价方法,以对装备体系作战网络链路进行重要度评估。首先给出了装备体系韧性的明确定义,并建立了量化韧性的数学模型;其次提出了基于韧性增加值的链路重要度指标,并构建了一种基于装备体系韧性的作战网络链路重要度评估模型;然后构建了不同的恢复策略,并分析了其对作战网络性能恢复的影响;最后通过应用案例验证了所提方法与模型的适用性和合理性,为优化体系结构、保障和提高体系作战性能提供了理论支撑,也为进一步开展基于装备体系韧性的作战网络应用研究提供了参考借鉴。

基于决策树的指挥控制决策方法

针对复杂作战场景下的指挥控制决策问题,基于决策树理论提出了处理多任务流程的指挥控制决策方法。首先对OODA环理论的判断过程进行了详细分析,通过构造决策树的方法来生成判断模型。决策树在决策过程中调用多任务流程服务并生成判断结果。指挥员根据判断结果来进行指挥决策,从而实现机器在人的控制下的智能决策。通过对该方法进行验证分析,证明该方法具有高层次可解释性,准确表达指挥员作战意图,灵活构建作战策略的特点。

美国国防太空体系架构发展浅析

美国国防太空体系架构是美国未来的空间能力架构,旨在统一和整合美国下一代太空国防能力,谋求太空优势。为了厘清美国国防太空体系架构产生的关键驱动要素,加深对其本质内核的理解与认知,把握未来的发展趋势方向,梳理了该体系架构的组成结构,分析了发展规划与现状,聚焦近期重点建设的传输层、跟踪层、监管层和作战管理层的卫星部署和技术攻关情况,重点从国家竞争、弹性发展及作战创新3个维度讨论了发展动因,针对国防太空体系架构及我国相关领域的发展建设给出了相关启示。

国防韧性建设:美国国防战略的新议程

国防韧性建设是目前美国国防战略的优先事项与新议程。美国之所以高度重视国防韧性建设,主要原因在于美国认为其国防建设正面临着大国竞争、跨国威胁与自身国防能力衰退这三重战略挑战。美国的国防韧性建设以加强国防抵御力、国防威慑力与国防强制力这三种能力为目标指向;网络空间、太空域以及联合控制、指挥与通信系统此类跨域节点,是国防韧性建设的重点关切领域;美国联邦政府、地方政府、私营部门、美国的盟友与伙伴国家等多元主体共同参与,是国防韧性建设的基础实现方式。在国防韧性议程下,美国在“印太”地区的军力态势正围绕更新作战理念、调整兵力结构与部署、加强能力建设而发生深刻变化。美国的国防韧性建设会给国际与地区安全局势带来一系列不容忽视的影响,其在有助于美国同盟体系稳定的同时,将对太空与核领域的战略稳定构成挑战,也可能会推动中美在西太平洋地区的军事平衡再调整,诱导美国采取对华冒险军事行为与阻碍中国在台湾问题和南海问题上捍卫国家利益。国防韧性议程的确立也昭示着美国国防理念出现了从绝对安全理念向相对安全理念转型的迹象。

基于MARCHPAWS原则的战术战伤评估与救治策略

现代战争致伤因素多样,损伤严重,伤情复杂,战术区域快速准确评估判断伤情是战伤救治的重点和难点,也是降低战场可预防性死亡的重要前提。参考《我军战伤伤情评估和诊断方法的专家共识》(2018版)和《美军战术战伤救护指南》(2021年版),着重阐述基于MARCH PAWS原则的战术区域战伤评估与救治策略,为提高我军战伤救治能力提供指导。

Strategy dominance mechanism of autonomous collaboration in unmanned swarm within the framework of public goods game

The key advantage of unmanned swarm operation is its autonomous cooperation. How to improve the proportion of cooperators is one of the key issues of autonomous collaboration in unmanned swarm operations. This work proposes a strategy dominance mechanism of autonomous collaboration in unmanned swarm within the framework of public goods game. It starts with the requirement analysis of autonomous collaboration in unmanned swarm;and an aspiration-driven multiplayer evolutionary game model is established based on the requirement. Then the average abundance function and strategy dominance condition of the model are constructed by theoretical derivation. Furthermore, the evolutionary mechanism of parameter adjustment in swarm cooperation is revealed via simulation,and the influences of the multiplication factor r, aspiration levelα, threshold m and other parameters on the strategy dominance conditions were simulated for both linear and threshold public goods games(PGGs) to determine the strategy dominance characteristics;Finally, deliberate proposals are suggested to provide a meaningful exploration in the actual control of unmanned swarm cooperation.

China in action: national strategies to combat against emerging infectious diseases

During the 2013–2016 Ebola epidemic in West Africa,there was a special team as part of an international effort working in field.This was the Chinese aid team deployed to West Africa as a multidisciplinary group composed of experienced virologists,epidemiologists and physicians.As part of an international effort,they participated in the control of Ebola virus disease from the very beginning until the end of

消防救援装备保障能力提升路径研究

消防救援装备是消防人员安全的重要保障。因此,对消防救援装备保障能力的提升路径进行了研究。在明确强化消防救援装备保障能力意义的基础上,对我国消防救援装备保障现状进行了分析,并针对性提出了消防救援装备保障能力的提升路径,以供参考。

基于协同作战的无人机航路重规划算法研究

无人机作为信息交互的天然载体,其与人工智能、态势感知、大数据分析进行技术融合,将进一步提升其在未来战争中的作用。有人机与无人机智能协同作战可扩展作战视域,其中无人机航线自主规划能增加无人机的自主控制能力,进而提升作战效率。现有的无人机航路规划算法存在诸多缺点,如算法计算量大、复杂度高、应对障碍与突发威胁的规避能力弱,无法满足现阶段无人机航路规划需求。因此,论文基于协同作战策略,依据无人机集群整体防撞准则改进无人机防撞系统模型,并结合稀疏D*航路重规划算法,提出一种改进式计算算法进行无人机航路重规划。根据理论分析和仿真验证了论文所提出的策略使无人机集群在面对变化的威胁环境时能快速重规划航线、减少在线重规划的计算量、提高航线规划效率、且规划出的航线满足无人机在飞行时间、高度和避障能力等方面的性能要求。