动态环境下多无人机战术决策方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种动态环境下多无人机战术决策方法及装置，涉及多无人机对抗战术决策技术领域。基于武器数量组合概率分布，将无人机性能偏好转化为多个含有武器数量组合概率的子优化目标，并基于子优化目标来设计支付函数，把武器数量这个不确定信息转换为多个优化目标，对不确定性进行有效表征，再构建高维矩阵来求解战术决策。

【技术实现步骤摘要】
动态环境下多无人机战术决策方法及装置
本专利技术涉及多无人机对抗战术决策
，具体涉及一种动态环境下多无人机战术决策方法及装置。
技术介绍
在对抗环境下，无人机已经成为现代空战武器装备的重要成员之一。由于单个无人机所携带武器和传感器数量及性能有限，其执行空战任务的能力受到相应的限制，而多个无人机进行有效协同可以更好的完成空战任务，因此，多无人机协同空战决策技术已受到了越来越多的关注；余弹数量即武器数量，作为重要的武器火力信息，是空战决策中最重要的考虑因素之一，根据已获取的信息对敌方余弹数量进行有效判定在空战决策中非常关键。但在实际作战环境下，交战双方对对方每个无人机的武器数量估计是不确定的，在不同武器数量组合下，无人机性能值也是不同的，进而影响后续战术决策。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种动态环境下多无人机战术决策方法及装置，解决了实际作战环境下，敌方无人机的武器数量组合估计不准确的问题。(二)技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动态环境下多无人机战术决策方法，其特征在于，该方法包括：/nT1、获取对抗双方的总策略空间；/nT2、基于无人机性能偏好，设置优化目标；/nT3、基于武器数量组合概率，将所述优化目标转化为多个子优化目标，并基于每个所述子优化目标设置对应的支付函数；/nT4、基于支付函数，分别构建对抗双方的用于评估总策略空间的高维矩阵；/nT5、基于对抗双方的高维矩阵进行求解，输出纳什均衡解。/n

【技术特征摘要】
1.一种动态环境下多无人机战术决策方法，其特征在于，该方法包括：
T1、获取对抗双方的总策略空间；
T2、基于无人机性能偏好，设置优化目标；
T3、基于武器数量组合概率，将所述优化目标转化为多个子优化目标，并基于每个所述子优化目标设置对应的支付函数；
T4、基于支付函数，分别构建对抗双方的用于评估总策略空间的高维矩阵；
T5、基于对抗双方的高维矩阵进行求解，输出纳什均衡解。


2.如权利要求1所述的一种动态环境下多无人机战术决策方法，其特征在于，所述T3、基于武器数量组合概率，将所述优化目标转化为多个子优化目标，并基于每个所述子优化目标设置对应的支付函数；包括：
T301、计算武器数量组合概率；
T302、基于武器数量组合概率，设置无人机性能的可选值和对应的权重；
T303、构建与无人机性能的可选值数量对应的子优化目标；
T304、分别构建每个子优化目标对应的对抗双方的无人机性能优势矩阵；
T305、基于所述无人机性能优势矩阵，构建子优化目标的支付函数。


3.如权利要求2所述的一种动态环境下多无人机战术决策方法，其特征在于，所述T301、计算武器数量组合概率；包括：
S1、基于我方各无人机采集的敌方无人机武器发射概率，计算多无人机信息融合下的敌方各无人机武器发射的概率；
S2、基于敌方无人机的数量，将敌方各无人机的武器数量拆分为套嵌多层的两个无人机武器数量组合的结构；
S3、基于敌方单无人机武器最大数量，构建每层结构对应的武器数量组合图；
S4、基于武器数量组合图和武器发射数量，获得当前的所有武器数量组合和所属阶段；基于概率分布函数，计算武器数量组合的概率分布。


4.如权利要求3所述的一种动态环境下多无人机战术决策方法，其特征在于，所述S1、基于我方各无人机采集的敌方无人机武器发射概率，计算多无人机信息融合下的敌方各无人机武器发射的概率，包括如下步骤：
S11、获取我方各无人机采集的敌方无人机武器发射概率；
S12、对敌方无人机发射武器的先验概率赋值；
S13、基于贝叶斯分类器计算敌方各无人机武器发射的概率；
其中，所述贝叶斯分类器为：



其中，表示在我方传感器采集到的情况下推理敌方发射武器无人机的类别的条件概率；表示第i个武器发射时，我方无人机s获取到敌方无人机t的特征信息；表示敌方无人机t；表示敌方无人机t发射武器的先验概率。


5.如权利要求3所述的一种动态环境下多无人机战术决策方法，其特征在于，所述S2、基于敌方无人机的数量，将敌方各无人机的武器数量拆分为套嵌多层的两个无人机武器数量组合的结构，包括如下步骤：
定义(numB1,numB2,...,numBt,...,numBT-1,numBT)表示敌方T个无人机对应的武器数量组合情况；
S21、对各个无人机的武器数量按无人机编号进行拆分：
T为奇数时，拆分为：
(numB1,(numB2,...,(numB(T+1)/2),...,numBT-1),numBT)；
T为偶数时，拆分为：
(numB1,(numB2,...,(numBT/...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗贺，蒋儒浩，王国强，马滢滢，陈宇轩，胡笑旋，夏维，唐奕城，靳鹏，马华伟，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34