一种多弹协同多阶段目标分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种多弹协同多阶段目标分配方法，首先根据目标跟踪系统所提供的目标预测信息对多枚导弹与多个目标进行初次分配，多枚导弹按照设定的初次分配方式进行发射，当导弹与目标相对距离小于预设阈值时，根据此时的目标信息进行多枚导弹与多个目标的在线再分配。本发明专利技术将多导弹协同打击目标的流程分割为两个阶段，根据不同阶段的不同特点，采用符合阶段要求的目标分配算法进行目标分配，在保证分配最优性的同时尽最大可能的兼顾了算法实时性，本发明专利技术通过对不同的染色体选择不同的交叉概率与变异概率，从而在保证种群多样性的基础上，实现了算法的快速寻优，达到了运算快速性和结果最优性兼顾的目标。

A Multi-missile Cooperative Multi-stage Target Assignment Method

【技术实现步骤摘要】
一种多弹协同多阶段目标分配方法
本专利技术涉及目标分配领域，具体涉及一种多弹协同多阶段目标分配方法。
技术介绍
在众多的武器当中，导弹以其独特的优势，在现代武器装备当中占有很高的地位。导弹具有攻击距离远、攻击精度高、速度快、杀伤力强等优点，因此自加入到现代战争以来，导弹作为远距离摧毁敌方目标的主要武器在战争中大放异彩。目前，反导防御系统以及目标的抗打击能力不断提升，因此原先的作战方式和作战理念已经越来越不适应现代化的战争要求，与此同时多导弹协同作战已经成为了一个新的研究热点。多导弹协同作战，调整了过去落后的作战理念，更有利于融入到现代联合作战的大环境之中去。多导弹协同作战打破了以往单导弹单打独斗的局面，通过多导弹之间的通信和网络连接，将多枚导弹组成一个攻击网络，网络之内形成信息共享、战术协调，功能互补的大好局面，在指挥中心的联合调控之下，利用群体优势实现对目标多层次，全方位的综合打击，而且多导弹组成的攻击网络对反导系统具有极大的威胁，本来反导系统的拦截成功率就不是很高，因此，当面对多枚导弹的巨大威胁时，反导系统将疲于应对，其作用将会被降到最低。目前多导弹协同作战已经成为了现实，各国也在努力的进行这方面的理论研究以及实际验证。例如：俄罗斯研发的“花岗岩”反舰导弹，美国的“网火”战术导弹系统、“萨德”反导系统，就是非常典型的多导弹协同作战的案例。当多导弹协同攻击多个目标时，如何进行目标分配，采取什么样的目标分配策略，是多导弹协同作战必须要解决的重要问题，其目标分配的科学与否直接决定了攻击效果的好坏。与单枚导弹攻击单一目标相比，多目标攻击最显著的差别是需要根据敌我双方两个方面进行综合考虑，既要考虑目标的攻击价值，对方的防御能力，又要考虑我方的资源约束，以及导弹的攻击能力及特性。对于空-空作战这类情形，还要考虑敌我双方之间的空战态势。综合来讲，多目标分配问题，是在综合考虑各方面的因素之后，充分发挥我方的优势，充分利用导弹的打击能力，力求取得最佳的作战效果。
技术实现思路
本专利技术拟提出一种多弹协同多阶段目标分配算法，以解决多导弹对多目标打击过程中的目标分配问题。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种多弹协同多阶段目标分配方法，首先根据目标跟踪系统所提供的目标预测信息对多枚导弹与多个目标进行初次分配，多枚导弹按照设定的初次分配方式进行发射，当导弹与目标相对距离小于预设阈值时，根据此时的目标信息进行多枚导弹与多个目标的在线再分配。方案进一步是：所述当导弹与目标相对距离小于预设阈值时，是多枚导弹中的一枚导弹与目标相对距离小于预设阈值的时刻。方案进一步是：所述线再分配是采用拍卖算法实现目标在线再分配。方案进一步是：所述采用拍卖算法实现目标在线再分配的过程是：第一步：建立再分配杀伤概率矩阵公式，P_onlineij代表在在线再分配阶段，第i枚导弹对第j个目标实现成功打击的概率，其中PTgo_online(ij)与的计算公式如下：其中，Tgo_online(ij)为假定第i枚导弹以第j个目标为打击目标所需要的剩余飞行时间值，为假定第i枚导弹以第j个目标为打击目标所对应的视线旋转角速度值；其中：m为导弹个数，n目标个数，且m大于n；Tgo_online(ij)和均由目标跟踪系统提供，上述计算是以目标跟踪系统所提供的目标当前时刻的打击信息作为参考信息进行计算；第二步：建立一个未分配集和一个已分配集，将所述多枚导弹放入未分配集，将所述多枚导弹对每个目标的杀伤概率值初始化为“0”；第三步：判断未分配集是否为空，如果未分配集为空，则输出最终分配结果完成再分配；否则，执行第四步；第四步：根据第一步提供的再分配杀伤概率矩阵公式计算每一枚导弹对应不同目标的杀伤概率值，按照拍卖算法进行分配：将杀伤概率值作为该枚导弹对目标的出价，获取对目标出价最高的导弹，将该导弹和该目标放入已分配集，返回第三步。方案进一步是：所述初次分配的分配算法采用的是遗传算法，对其中的交叉概率Pd和变异概率Pm进行自适应选择，分别为：与且满足：所述遗传算法过程是：第一步：建立初始的染色体种群；第二步：判断算法的终止条件是否满足，若满足则输出搜索结果；否则执行下面步骤；第三步：对全部染色体进行DBSCAN聚类，根据聚类结果进行交叉概率Pd和变异概率Pm的自适应选择；第四步：根据自适应选择值进行复制操作；第五步：按照第三步中所选择的交叉概率Pd对染色体执行交叉操作；第六步：按照第三步中所选择的变异概率Pm对染色体执行变异操作；第六步：返回第二步；其中：所述建立初始的染色体种群是：第一步：确定染色体与导弹和目标的关系，即：采用十进制表示方式，以染色体长度等于导弹总数m，将每个染色体按导弹编号顺序排列组成目标单元，每个基因表示某个目标分配给一个导弹的结果，其中的初始种群中染色体的终止条件为：要求每个目标至少被分配1枚导弹，同时要求每一枚导弹都必须分配到目标；第二步：将上述关系建立适应度函数关系式，适应度函数f为：其中：P_preij代表在射前初分配阶段，第i枚导弹对第j个目标实现成功打击的概率，其具体数值计算方法如下：其中PTgo_pre(ij)与的计算公式如下：其中，Tgo_pre(ij)为假定第i枚导弹以第j个目标为打击目标所需要的剩余飞行时间预测值，为假定第i枚导弹以第j个目标为打击目标所对应的视线旋转角速度预测值，参数Tgo_pre(ij)与均由目标跟踪系统提供，上述计算是以目标跟踪系统所提供的目标预测打击信息作为参考信息进行计算，其中：m为导弹个数，n目标个数，且m大于n。方案进一步是：第三步中所述交叉概率Pd和变异概率Pm的自适应选择方式为：如果经由DBSCAN算法判断为染色体为同一类，则首先计算全部染色体的适应度函数结果并计算其均值fmean，此时对于适应度函数结果大于fmean的染色体，其交叉概率Pd和变异概率Pm选择为：和进而执行后续计算；而对于适应度函数结果小于fmean的染色体，其交叉概率Pd和变异概率Pm选择为：和进而执行后续计算；如果经由DBSCAN算法判断为染色体不为同一类，则对全部染色体的交叉概率Pd和变异概率Pm选择为：和进而执行后续计算。本专利技术的有益效果是：1.本专利技术将多导弹协同打击目标的流程分割为两个阶段，根据不同阶段的不同特点，采用符合阶段要求的目标分配算法进行目标分配，在保证分配最优性的同时尽最大可能的兼顾了算法实时性。2.本专利技术通过对不同的染色体选择不同的交叉概率与变异概率，从而在保证种群多样性的基础上，实现了算法的快速寻优，达到了运算快速性和结果最优性兼顾的目标。下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细描述。附图说明图1为本专利中所设计的多弹协同多阶段目标分配算法流程框图；图2为本专利中所设计的多弹协同多阶段目标分配算法时序示意图；图3为本专利中所设计的改进遗传算法流程示意图。具体实施方式一种多弹协同多阶段目标分配方法，首先根据目标跟踪系统所提供的目标预测信息对多枚导弹与多个目标进行初次分配，多枚导弹按照设定的初次分配方式进行发射，当导弹与目标相对距离小于预设阈值时，根据此时的目标信息进行多枚导弹与多个目标的在线再分配。其中：所述当导弹与目标相对距离小于预设阈值时，是多枚导弹中的一枚导弹与目标相对距离小于预设阈值的时刻。作为射前本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多弹协同多阶段目标分配方法，其特征在于，首先根据目标跟踪系统所提供的目标预测信息对多枚导弹与多个目标进行初次分配，多枚导弹按照设定的初次分配方式进行发射，当导弹与目标相对距离小于预设阈值时，根据此时的目标信息进行多枚导弹与多个目标的在线再分配。

【技术特征摘要】
1.一种多弹协同多阶段目标分配方法，其特征在于，首先根据目标跟踪系统所提供的目标预测信息对多枚导弹与多个目标进行初次分配，多枚导弹按照设定的初次分配方式进行发射，当导弹与目标相对距离小于预设阈值时，根据此时的目标信息进行多枚导弹与多个目标的在线再分配。2.根据权利要求1所述的多弹协同多阶段目标分配方法，其特征在于，所述当导弹与目标相对距离小于预设阈值时，是多枚导弹中的一枚导弹与目标相对距离小于预设阈值的时刻。3.根据权利要求1或2所述的多弹协同多阶段目标分配方法，其特征在于，所述线再分配是采用拍卖算法实现目标在线再分配。4.根据权利要求3所述的多弹协同多阶段目标分配方法，其特征在于，所述采用拍卖算法实现目标在线再分配的过程是：第一步：建立再分配杀伤概率矩阵公式，P_onlineij代表在在线再分配阶段，第i枚导弹对第j个目标实现成功打击的概率，其中PTgo_online(ij)与的计算公式如下：其中，Tgo_online(ij)为假定第i枚导弹以第j个目标为打击目标所需要的剩余飞行时间值，为假定第i枚导弹以第j个目标为打击目标所对应的视线旋转角速度值；其中：m为导弹个数，n目标个数，且m大于n；Tgo_online(ij)和均由目标跟踪系统提供，上述计算是以目标跟踪系统所提供的目标当前时刻的打击信息作为参考信息进行计算；第二步：建立一个未分配集和一个已分配集，将所述多枚导弹放入未分配集，将所述多枚导弹对每个目标的杀伤概率值初始化为“0”；第三步：判断未分配集是否为空，如果未分配集为空，则输出最终分配结果完成再分配；否则，执行第四步；第四步：根据第一步提供的再分配杀伤概率矩阵公式计算每一枚导弹对应不同目标的杀伤概率值，按照拍卖算法进行分配：将杀伤概率值作为该枚导弹对目标的出价，获取对目标出价最高的导弹，将该导弹和该目标放入已分配集，返回第三步。5.根据权利要求1所述的多弹协同多阶段目标分配方法，其特征在于，所述初次分配的分配算法采用的是遗传算法，对其中的交叉概率Pd和变异概率Pm进行自适应选择，分别为：与且满足：所述遗传算法过程是：第一步：建立...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁源，徐兵，
申请(专利权)人：北京壹氢科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11