编队协同对地攻击多Agent系统体系结构研究

多Agent技术为网络中心战的研究和发展提供了新的思路。以网络中心战环境下飞机编队协同对地攻击系统为对象,对其多Agent系统体系结构进行了研究,分析了编队协同对地攻击作战方式的战斗组成和作战特点,提出了有限中央控制下的分布式控制结构,构建了网络中心战编队协同对地攻击多Agent系统体系结构,特别对编队协同对地攻击指挥控制系统进行了详细分析,最后,基于所建立的MAS体系结构,在HLA仿真环境中进行了仿真实验,表明论文所采用理论的正确性和所建立体系结构的合理性。编队协同对地攻击多Agent系统体系结构的研究为后续的工作奠定了基础。

基于模糊Petri网的空战战术决策研究

空战过程中由于空战态势的不确定性,战术决策也应作为一个动态的不确定性决策问题进行研究。针对该不确定性动态决策过程,在分析超视距空战战术决策的基础上,综合利用模糊逻辑理论与Petri网理论的优点,构建了超视距空战机动战术的模糊推理规则,提出了超视距空战战术决策的Petri网模型,并对该模型进行了仿真分析。此模型的仿真结果表明该模型能够提高决策的自动化和智能化程度,这是一种快速、实用、直观的方法。

多编队对地攻防对抗多层决策分析仿真与研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,建立了三层决策模型,由最高决策层根据战场情况调配编队方案,将中间决策层和最低决策层建立成为两级主从递阶互动决策模式,建立Nash-Stackelberg-Nash决策方法求解对抗条件下双方中间决策层和最低决策层的联合最优策略。仿真结果表明该三层决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,其中间决策层和最低决策层构成的两层对策系统能够较好的解决两层对抗决策问题;同时,最高决策层有效的控制了编队支援方案,达到了较好的作战效果。三层决策系统为作战对抗提供了有力的战场分析依据。

基于贝叶斯网络的多传感器目标识别算法研究

基于贝叶斯网络能够组合多种证据进行不确定性表达和推理的特点,提出以贝叶斯网络为基本结构的目标融合识别模型.通过详细分析空中目标识别的推理规则,建立了空中目标识别的贝叶斯网络拓扑结构.首先对各传感器的数据分别进行融合,然后应用贝叶斯网络推理算法对多种传感器融合结果进行融合计算,最后根据假定变量各状态的概率取值来判断目标平台类型.仿真结果证明了该方法直观、形象,计算速度快,降低了实用的复杂度,提高了目标识别的可靠性.

基于贝叶斯优化算法的多机协同空战决策仿真

多机协同空战是未来空空作战的重要形式,空战智能决策是空战研究的核心内容之一。根据多机协同的特点和空战智能决策的要求,首先构造多机协同空战的自主优势矩阵,并在此基础上依据多人冲突理论分别对和红蓝双方以及本机编队进行权重分配,由此得到多机协同空战的整体优势矩阵。然后给出了贝叶斯优化算法并应用此算法对该模型进行了优化分析,实现了多机协同空战的空战智能决策。仿真实例证明贝叶斯优化算法收敛速度快,能够收敛到全局最优解,能有效地解决多机协同空战中的空战决策问题。

基于攻防对抗仿真的防区外导弹作战效能研究

采用攻防对抗仿真的方法对防区外导弹的作战效能进行研究。按照基于攻防对抗效能评估方法的步骤,对防区外导弹攻防对抗战场环境进行了想定,建立了各个模块的模型,开发了仿真软件,并进行了大量仿真试验,不仅复现了攻防对抗战场过程,而且可以在攻防对抗的不同层次、不同模型粒度、武器系统的不同生命阶段、对各种不同的作战方案等进行武器系统的效能评估,充分表明了基于攻防对抗仿真的防区外导弹作战效能评估方法的优越性。

防区外导弹攻防对抗分布交互式仿真研究

采用分布交互式仿真方法对防区外导弹攻防对抗系统进行仿真研究。应用面向对象建模方法建立了防区外导弹攻防对抗系统中各个模块的数学模型,在局域网中构建了防区外导弹攻防对抗分布式交互仿真系统,并为系统提供了二维整体态势和三维虚拟视景。仿真系统具有良好的可扩展性,可根据不同的战场想定对对抗过程进行模拟,从整体和局部细节把握整个攻防对抗交战过程,并可通过对多次蒙特卡洛仿真结果的统计,得出攻防对抗作战效能的相关指标。

基于Bayesian优化算法的防区外导弹低空突防路径规划

贝叶斯优化算法能够通过贝叶斯网络来估计候选解的节点联合分布并且用该分布来产生新的候选解,该过程反复迭代就可以求得问题的最优解。仿真实例利用基于决策图的贝叶斯优化算法(BOA)得到了防区外导弹飞行的最佳路径.证明了 BOA 是解决该类优化问题的简单、有效的进化方法.