【摘 要】
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随着无人机在战争中的应用越来越普遍,无人机群空战决策已成为热门研究课题。在最短的时间内做出最佳的空战决策,将为无人机群空中作战任务的完成提供有力保障。无人机群空战过
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随着无人机在战争中的应用越来越普遍,无人机群空战决策已成为热门研究课题。在最短的时间内做出最佳的空战决策,将为无人机群空中作战任务的完成提供有力保障。无人机群空战过程分为超视距和近视距两个阶段。本文分别对敌我无人机群分组问题,无人机配对小组间的超视距协同攻击决策和近视距协同机动决策进行了研究,建立了相应的空战模型,设计了相应的优化算法,采用Matlab进行实例仿真验证算法的优劣性,并在MAK软件中进行视景仿真,展示无人机群的实际空战效果。无人机群分组部分,基于将作战特性非常相似的无人机分为一组的原则建立敌方分组模型,利用改进的模糊C-均值聚类算法进行求解,将改进前后的模糊C-均值聚类算法进行仿真比较。基于输赢比数及空战能力比最大的原则建立我方分组模型,利用遗传模拟退火算法进行求解,将该算法和传统的遗传算法、模拟退火算法进行仿真比较。仿真结果表明:改进的模糊C-均值聚类算法能够搜索到更好的敌方分组方案,遗传模拟退火算法能够搜索到更好的我方分组方案。超视距阶段小组机群协同攻击部分,评估了态势威胁,利用层次分析法和灰色关联度法判定各威胁权重大小,基于期望剩余威胁最小的原则建立攻击模型,利用改进的遗传模拟退火算法求解特定的作战场景,将改进前后的遗传模拟退火算法进行仿真比较。仿真结果表明:改进的遗传模拟退火算法能够较快地搜索到最佳的目标攻击方案。近视距阶段小组机群协同机动部分,建立了无人机机动模型,采用预测影响图法模拟单架无人机空战机动过程,并应用群决策理论求解小组机群协同机动决策。仿真结果表明:预测影响图法和群决策理论能够有效地引导小组无人机群进行近距空战。
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