一种有人-无人机协同空战机动决策方法技术

本发明专利技术属于无人作战系统领域，尤其涉及一种有人

【技术实现步骤摘要】
一种有人
‑
无人机协同空战机动决策方法


[0001]本专利技术属于无人作战系统领域，尤其涉及一种有人
‑
无人机协同空战机动决策方法。

技术介绍

[0002]当前无人作战系统发展迅猛，谱系已覆盖陆、海、空、网电等多个领域，运用无人机在空战场上构成相互协作、优势互补、效能倍增的协同作战系统，已成为世界竞相研究的热点。有人
‑
无人机协同作战就是最为新型的作战样式之一，其中的典型在研项目就是“忠诚僚机”项目，当前已有僚机原型机开展试飞验证工作。但当前无人机自主决策能力仍有不足，与有人机开展协同作战过程中仍需依赖人的决策能力，特别是空战领域，人的决策功能对作战编组的效能发挥起到关键作用。但人在操控无人机的同时还需要操控有人机，工作负荷加大，会使其自身无暇顾及周围的威胁，一旦有人机被对方击落，整个作战编组效能将严重折损。因此，需要研究一种空战决策技术架构，合理分配人的工作负荷，最大可能发挥有人
‑
无人机协同作战编组的作战效能。
[0003]当前有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动方法，但这距离实战应用还有较大距离，对有人
‑
无人机之间的协同作战研究较缺乏，对有人机有限监督决策下的空战机动决策研究较少，对有人
‑
无人机之间的协同技术架构研究也不够清晰，要想实现有人
‑
无人机之间的协同作战还有较大的技术差距。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种有人
‑
无人机协同空战机动决策方法，旨在解决当前有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动方法，但这距离实战应用还有较大距离，对有人
‑
无人机之间的协同作战研究较缺乏，对有人机有限监督决策下的空战机动决策研究较少，对有人
‑
无人机之间的协同技术架构研究也不够清晰，要想实现有人
‑
无人机之间的协同作战还有较大的技术差距的问题。
[0005]本专利技术实施例是这样实现的，一种有人
‑
无人机协同空战机动决策方法，所述有人
‑
无人机协同空战机动决策方法包括：
[0006]步骤1、建立有人
‑
无人机协同空战建模：对有人
‑
无人机协同空战战术进行设计，并根据态势进行判断，根据判断结果建立动态栅格环境模型；
[0007]步骤2、建立机动决策算法：建立机动控制算法，并建立基于ACO路径规划算法和ACO
‑
A star混合路径规划算法；
[0008]步骤3、建立有人
‑
无人机协同策略：建立无人机协同算法，并规定有人机机动准则和胜负判断准则；
[0009]步骤4、对模拟结果进行仿真验证。
[0010]作为本专利技术更进一步的方案，步骤1中所述的对有人
‑
无人机协同空战战术进行设计，其中有人机始终保持在敌机有效攻击范围之外，且有人机上装配有电子干扰设备。
[0011]作为本专利技术更进一步的方案，步骤1中所述的根据态势进行判断，根据判断结果建立动态栅格环境模型，其中态势的判断基于速度、距离、相对角度和高度，距离和相对角的计算式为：
[0012][0013]式中：(x
r
,y
r
)和(x
b
,y
b
)分别为红蓝方无人机的大地坐标位置；θ
rb
为红方与蓝方的相对角，v
r
为红方的航向向量；v
rb
为红方无人机指向蓝方无人机的向量；
[0014]根据无人机之间构成角度的不同，态势分为优势态势与威胁态势，其中优势态势是对敌可能形成毁伤的程度，计算方法为：
[0015][0016]式中：C
rij
为红方第i架无人机对蓝方第j架无人能的优势态势，d
ij
为红方第i架无人机与蓝方第j架无人能的距离；
[0017]Λ
rij
是根据红蓝方相对角变化的数，计算方法为：
[0018][0019]G为根据红蓝方无人机距离变化的数，计算方法为：
[0020][0021]式中：θ
rf
为红方火控雷达辐射角度的二分之一，θ
br
为蓝方的相对角，θ
bf
为蓝方火控雷达辐射角度的二分之一，θ
bt
为蓝方尾后角的二分之一，为红方第i架无人机火控雷达的作用距离；
[0022]通过距离和角度判断蓝方对红方构成的可能形成毁伤的程度，计算方法表示为：
[0023][0024]式中：T
rij
为蓝方第j架无人机对红方第i架无人机形成的威胁态势；
[0025]Urij是根据红蓝方相对角变化的数，计算方法为：
[0026][0027]基于计算的优势和威胁，可构成优势和威胁判断矩阵，可表示为：
[0028][0029]式(7)和式(8)中，m为红方无人机的数量，n为蓝方无人机的数量；
[0030]若空战过程中，红无人机i被击落，则式(7)所在行第i行变为0，式(8)第i列变为0；
[0031]将式(7)和式(8)相加，则可得到综合判断矩阵，可表示为：
[0032]M
r
＝C
r
+T
r
ꢀꢀꢀ
(9)；
[0033]根据动态栅格环境进行建模，设计动态自适应的栅格规划空间，规定顺时针为负，则坐标转换公式为：
[0034][0035]式中，(x
g
,y
g
)为任一栅格坐标；(x',y')为对应的大地坐标；θ
g
为栅格坐标与大地坐标所成的角度，φ为无人机在栅格坐标中的位置向量与X轴形成的夹角，规定逆时针旋转为正。
[0036]作为本专利技术更进一步的方案，步骤2中所述的建立机动决策算法：建立机动控制算法，其中建立机动控制算法仅对水平方向的控制算法进行设计，以满足无人机超视距空战中水平机动的控制需求，可表示为：
[0037][0038]式中，(x
i
,y
i
)为无人机i的位置坐标，v
i
为无人机i的速度，为无人机i的航向，a
i
为无人机i的加速度，ω
i
为无人机i的转弯角速度；
[0039]此外，无人机的速度、加速度、转弯角速度会受到性能限制，因此还应该当满足：
[0040][0041]式中，min和max均表示相应变量的最大和最小值。
[0042]作为本专利技术更进一步的方案，步骤2中所述的建立基于ACO路径规划算法包括：
[0043]建立智能体的概率搜索基本公式：
[0044][0045]式中，为t时刻智能体k从栅格点i转移至j的概率，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种有人
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无人机协同空战机动决策方法，其特征在于，所述有人
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无人机协同空战机动决策方法包括：步骤1、建立有人
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无人机协同空战建模：对有人
‑
无人机协同空战战术进行设计，并根据态势进行判断，根据判断结果建立动态栅格环境模型；步骤2、建立机动决策算法：建立机动控制算法，并建立基于ACO路径规划算法和ACO
‑
A star混合路径规划算法；步骤3、建立有人
‑
无人机协同策略：建立无人机协同算法，并规定有人机机动准则和胜负判断准则；步骤4、对模拟结果进行仿真验证。2.根据权利要求1所述的有人
‑
无人机协同空战机动决策方法，其特征在于，步骤1中所述的对有人
‑
无人机协同空战战术进行设计，其中有人机始终保持在敌机有效攻击范围之外，且有人机上装配有电子干扰设备。3.根据权利要求2所述的有人
‑
无人机协同空战机动决策方法，其特征在于，步骤1中所述的根据态势进行判断，根据判断结果建立动态栅格环境模型，其中态势的判断基于速度、距离、相对角度和高度，距离和相对角的计算式为：式中：(x
r
,y
r
)和(x
b
,y
b
)分别为红蓝方无人机的大地坐标位置；θ
rb
为红方与蓝方的相对角，v
r
为红方的航向向量；v
rb
为红方无人机指向蓝方无人机的向量；根据无人机之间构成角度的不同，态势分为优势态势与威胁态势，其中优势态势是对敌可能形成毁伤的程度，计算方法为：式中：C
rij
为红方第i架无人机对蓝方第j架无人能的优势态势，d
ij
为红方第i架无人机与蓝方第j架无人能的距离；Λ
rij
是根据红蓝方相对角变化的数，计算方法为：G为根据红蓝方无人机距离变化的数，计算方法为：式中：θ
rf
为红方火控雷达辐射角度的二分之一，θ
br
为蓝方的相对角，θ
bf
为蓝方火控雷达辐射角度的二分之一，θ
bt
为蓝方尾后角的二分之一，为红方第i架无人机火控雷达的
作用距离；通过距离和角度判断蓝方对红方构成的可能形成毁伤的程度，计算方法表示为：式中：T
rij
为蓝方第j架无人机对红方第i架无人机形成的威胁态势；Urij是根据红蓝方相对角变化的数，计算方法为：基于计算的优势和威胁，可构成优势和威胁判断矩阵，可表示为：式(7)和式(8)中，m为红方无人机的数量，n为蓝方无人机的数量；若空战过程中，红无人机i被击落，则式(7)所在行第i行变为0，式(8)第i列变为0；将式(7)和式(8)相加，则可得到综合判断矩阵，可表示为：M
r
＝C
r
+T
r
ꢀꢀꢀꢀ
(9)；根据动态栅格环境进行建模，设计动态自适应的栅格规划空间，规定顺时针为负，则坐标转换公式为：式中，(x
g
,y
g
)为任一栅格坐标；(x',y')为对应的大地坐标；θ
g
为栅格坐标与大地坐标所成的角度，φ为无人机在栅格坐标中的位置向量与X轴形成的夹角，规定逆时针旋转为正。4.根据权利要求1所述的有人
‑
无人机协同空战机动决策方法，其特征在于，步骤2中所述的建立机动决策算法：建立机动控制算法，其中建立机动控制算法仅对水平方向的控制算法进行设计，以满足无人机超视距空战中水平机动的控制需求，可表示为：式中，(x
i
,y
i
)为无人机i的位置坐标，v
i
为无人机i的速度，为无人机i的航向，a
i
为无人机...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘旭升，魏潇龙，屈虹，林晋福，李胜厚，唐雪琴，刘飞，童亮，欧阳文健，刘波，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：