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在虚拟战场环境下,基于计算机生成兵力(CGF,Computer Generated Force)对战斗机进行高逼真度仿真是各国军方的迫切需要和研究热点之一,对于现代作战实验研究具有重大的军事意义和经济价值。然而,现阶段的CGF仿真与人在回路的虚拟仿真系统相比,由于很少考虑人的因素,普遍存在功能相对简单、智能程度不足等问题,严重制约了其逼真度和可信度。为此,本文根据现代先进战机的功能特性和作战使用过程,从飞行员的视角展开了人机结合的飞机CGF仿真研究,提出了一种基于Agent的人机组合行为建模方法,通过建立模型体系结构、深入研究人和飞机两者的行为建模关键技术,完成了人机组合模型的设计开发和应用测试,实现了对典型战斗机高逼真度的CGF仿真。论文主要的研究成果及创新点包括:(1)为解决由于忽略人机交互而导致可信度低的问题,提出了一种基于Agent的人机组合模型体系架构,将战斗机CGF划分为飞机平台Agent和飞行员Agent两部分。采用基于MAS(Multi Agent System)的建模方法将飞机平台Agent进一步分解为各子系统级Agent的行为建模,采用基于分层混合式架构将飞行员Agent展开为感知处理、态势评估、决策规划、操纵控制四层行为模型,使人机组合模型具备了模块化、可组合、逼真度高、易于拓展的特点,为模型内的算法研究和工程实现提供了基础条件。(2)针对飞机平台Agent,建立了飞行员Agent在回路的六自由度运动模型和飞行控制模型,建立了基于前置攻击瞄准的中距拦射攻击火控解算模型,在此基础之上提出了一种基于瞄准偏差的导弹攻击区近似计算方法,实现了对飞机关键子系统Agent模型的高逼真度实时仿真,以及飞机平台Agent模型在构造仿真与人在回路仿真之间的共享。(3)为提高飞行员Agent的拟人逼真度,采用了以模糊逻辑为主线的认知行为建模方法。在感知处理层,通过对美国国家航空航天局的感知度模型进行改进,提出了一种新的态势感知度建模方法,建立了一种基于感知度和模糊逻辑系统(FLS,Fuzzy Logic System)的感知模型,针对不同信息的感知不确定性分别采用基于一型FLS和二型FLS的建模方法,实现了符合飞行员模糊认知的感知处理模型。在态势评估层,通过将动态贝叶斯网络与感知层的一、二型模糊输入相结合,提出了一种基于区间模糊动态贝叶斯网络的态势评估方法,实现了飞行员Agent在高度不确定性环境下的态势评估行为仿真。在决策规划层,通过以任务目标为导向、考虑模糊限制与支持条件建立一种双层结构的模糊Petri网(FPN,Fuzzy Petri Network),作为飞行员Agent的决策模型,并针对该FPN模型结构参数难以人为确定的问题,采用了一种基于反向传播的参数学习方法。(4)从离散操控和连续飞行操纵两方面建立了飞行员Agent的操纵控制模型。通过以飞行员Agent决策规划层的任务目标和动作序列为驱动,建立了基于动作优先级和工作负荷的离散操控模型。采用比例引导律、模糊控制器建立了连续飞行操纵模型,为体现高水平飞行员的预测控制能力,研究了一种基于模型预测控制(MPC,Model Predictive Control)的飞行操纵行为建模方法,提出了一种将MPC和模糊控制器结合的MPC-FLS方法,以及一种将MPC与模拟退火粒子群优化(SAPSO,Simulated Annealing Particle Swarm Optimization)算法相结合的MPC-SAPSO方法,实现了多样化的飞行操纵行为建模和仿真。(5)为系统验证人机组合行为建模方法的可行性和有效性,开发了专门的人机组合模型测试平台。通过在平台内嵌入人在回路的虚拟仿真系统实现了对飞机平台Agent的功能测试,并为飞行员Agent的设计和测试提供支持。通过在vsTasker软件下组件化的设计创建了人机组合模型对应的CGF实体,并实现了飞机平台Agent和飞行员Agent模型。最后通过中距拦射空战仿真想定分别对飞机平台Agent、飞行员Agent及其组合进行了测试,并将人机组合模型测试结果与人在回路仿真测试结果进行了比较和分析,验证了人机组合行为建模和设计方法的可行性,表明模型达到了较高的逼真度和可信度。