【技术实现步骤摘要】
基于有人/无人机系统的近距空战智能决策方法
本专利技术属于有人/无人机协同
,具体涉及一种基于有人/无人机系统的近距空战智能决策方法。
技术介绍
无人机作为新兴的空中作战力量,在现代局部战争中发挥着越来越多的作用,与有人机相比,无人机具有零伤亡、持续作战能力强、全寿命周期成本低,以及在尺寸和机动性等方面的特有优势。通过无人机与有人作战平台的协同作战运用,在一定程度上可以弥补当前无人机自主水平不够的不足,使无人机与有人作战平台优势互补,增强体系立体态势感知能力、提高战场生存力和任务成功率,进而提升体系作战的能力,该作战方式是潜在的第六代穿透型战机的发展方向之一。在近距对空作战中,敌我机群的机动变化更为剧烈,战场态势更迭更为迅速,对决策的实时性和智能程度要求更高。目前机动决策的方法可大致分为两大类:一类是以微分对策和专家系统为代表的传统方法;另一类是以强化学习、遗传算法、影响图法、蚁群算法、人工免疫系统等为代表的智能方法。近年来,随着人工智能技术的普及,特别是深度强化学习理论的迅速发展,其凭借着不需要先验知识输入,仅依靠与环境交互“试错”实现自我学习的特点而具备了与近距空战决策进行结合的可能,同时该技术的运用可以极大地缓解有人机飞行员决策的压力,为其争取更多的时间去指挥调度整个有人/无人系统,从而最大限度地发挥系统的作战效力。
技术实现思路
为体现有人机在全局指挥调度方面的特点,同时充分发挥无人机在空战中持续作战能力强、全寿命周期成本低的优势,本专利技术以有人/无人机系统为研究对象,提出一种基于 ...
【技术保护点】
1.一种基于有人/无人机系统的近距空战智能决策方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1.确定有人/无人机系统的组成,其中有人机用于全局指挥调度,无人机用于实施空战;/nS2.确定系统内无人机的航迹控制模型;/nS3.根据马尔科夫决策过程理论,建立有人/无人机系统近距空战智能决策模型,其中奖励函数根据有人机不同空战意图确定;/nS4.利用强化学习算法对有人/无人机系统近距空战智能决策模型进行训练,得到满足预设成功率要求的各空战意图下的神经网络;/nS5.有人机根据战场态势判断无人机应采取的空战意图,并以命令的形式下达给无人机;/nS6.无人机加载空战意图所对应的神经网络,进行智能决策,并结合无人机的航迹控制模型,生成空战航迹。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于有人/无人机系统的近距空战智能决策方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.确定有人/无人机系统的组成,其中有人机用于全局指挥调度,无人机用于实施空战;
S2.确定系统内无人机的航迹控制模型;
S3.根据马尔科夫决策过程理论,建立有人/无人机系统近距空战智能决策模型,其中奖励函数根据有人机不同空战意图确定;
S4.利用强化学习算法对有人/无人机系统近距空战智能决策模型进行训练,得到满足预设成功率要求的各空战意图下的神经网络;
S5.有人机根据战场态势判断无人机应采取的空战意图,并以命令的形式下达给无人机;
S6.无人机加载空战意图所对应的神经网络,进行智能决策,并结合无人机的航迹控制模型,生成空战航迹。
2.根据权利要求1所述的基于有人/无人机系统的近距空战智能决策方法,其特征在于,所述步骤S1中的有人/无人机系统具体由n架有人机和k架无人机组成,其中n≥1,k≥1;所述系统中,无人机表示为集合U,U={i∈N+|ui,i≤k},其中ui表示无人机个体,所配备的武器为近距离航炮;有人机记为M,M={j∈N+|cj,j≤n},其中cj表示有人机个体。
3.根据权利要求2所述的基于有人/无人机系统的近距空战智能决策方法,其特征在于,步骤S2中无人机的航迹控制模型具体为:
其中,(x,y,h)表示无人机在惯性坐标系下的三维坐标;(γ,χ,μ,α)表示无人机的航迹倾角、航向角、航迹滚转角和迎角;v指无人机飞行速度;m为无人机质量;T为发动机推力;D为空气阻力,L为升力;
无人机的发动机推力T的表达式如下:
T=δTmax
其中,Tmax为发动机最大推力,δ为油门,取值为[0,1];设定u0=(δ,α,μ)为无人机航迹控制的输入,s=(x,y,h,v,χ,γ)为无人机航迹控制的状态量。
4.根据权利要求3所述的基于有人/无人机系统的近距空战智能决策方法,其特征在于,步骤S3中近距空战智能决策模型的状态空间要素xo具体为:
xo=(d0,qr,qb,β0,Δh,ΔV,v,h,F1,F2)
其中,其中d0、qr、qb、和β0的表达式为:
其中,下标r和b用以区分我方无人机与敌方无人机的状态量;d0表示敌我双方相对距离;q表示速度矢量与质心连线的夹角;β0、Δh、ΔV分别表示敌我双方速度矢量的夹角、高度差和速度差;F1和F2分别是达成目标和超出限幅的预警标识。
5.根据权利要求3所述的基于有人/无人机系统的近距空战智能决策方法,其特征在于,步骤S3中近距空战智能决策模型的动作空间要素a=(a1,a2,a3),与无人机航迹控制量u0=(δ,α,μ)之间的联系为:
其中,Si...
【专利技术属性】
技术研发人员:张勇,
申请(专利权)人:中国人民解放军海军航空大学,
类型:发明
国别省市:山东;37
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