一种双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法技术

本发明专利技术公开了一种双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，该方法通过战术与机动的双重优化实现双机协同作战效能提升，协同战术决策实现了对空战场态势的动态分析，根据敌我双方态势关系进行战术制定，进而选择作战目标；根据战术和作战目标分配战术角色；基于目标机动动作库解算目标预测状态，进而筛选出最终的目标预测状态；再将最终的目标预测状态和我方飞机当前状态作为输入，通过改进的EDA算法优化连续域内的我方飞机控制量，获得我方飞机的最优飞行轨迹。优飞行轨迹。优飞行轨迹。

【技术实现步骤摘要】
一种双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法


[0001]本专利技术属于空战自主决策技术，具体设计了一种适用于双机协同空战的辅助决策系统，实现协同作战的战术与机动双重决策。

技术介绍

[0002]现代空战中，双机编队已成为空战基本作战单元。与单机作战相比，双机协同作战一方面可以相互照看视野盲点，消除敌机尾后偷袭的威胁；另一方面，双机编队可以做出许多相互掩护的战术，在面对敌方单机时有压倒性优势。
[0003]空战决策要求决策者能够对战场敌我双方态势进行快速反应，从而实施最优的飞行机动，实现对目标的攻击占位。双机协同空战决策问题不能看作简单一对一作战的叠加，它更强调协同战术与决策的运用。尤其是在劣势态势条件下，双机编队要采取正确的战术与机动决策，快速形成局部以多对少的优势，尽快完成编队成员由劣势态势向优势态势的转变。
[0004]总的来看，相较于一对一空战决策，双机协同作战决策问题的难度在于以下几点：
[0005]①
双机协同编队作战指数级增加了决策问题的维度，进一步加剧了飞行员对态势解析的困难；
[0006]②
空战决策实时性要求极高，双机空战相对态势关系变化快，飞行员无法实时给出最优响应；
[0007]③
双机协同作战态势关系具备多样性，飞行员无法遍历所有态势，在某些条件下无法根据经验给出最优决策。
[0008]从上世纪60年代开始，自主空战问题受到业界广泛关注并开展了多项研究。空战问题通常被看作追逃博弈问题，有多种理论方法和最优控制策略为自主空战提供了解决方案。Ardema M D、Park H以及Jarmark B等人分别利用微分对策理论将空战模拟为一个确定性、完备性的追逃博弈问题。Isaacs R、Bellman R等人采用动态规划方法对追逃博弈模型进行求解，从而得出了最优性原则。McGrew J S采用近似动态规划法，基于最优策略进行了平面内的室内飞行试验。Han S等人采用微分博弈方法求解二对一空战问题，并建立了简化的对抗模型。Eklund J M和Moon J等人分别对飞行器的非线性控制和制导律进行了研究，采用的方法包括模型预测控制和滑模制导等。上述理论方法使空战问题的数学解释成为可能，然而问题在求解过程中采用过于简化的作战模型和假设，无法有效映射双机空战对抗态势的复杂性，导致结果不具备最优性。
[0009]作战决策研究的另一种方法是通过模拟飞行员行为来建立基于规则的启发式系统。对每种作战情况的响应进行了规范化设定，并通过与人类飞行员的对抗模拟对这些方法进行验证。NASA提出了一种基于规则的自适应机动逻辑，称为“Paladin”，它显示出与飞行员具有相近表现的空中作战能力。同样，影响图策略也被用于模拟飞行员在空战期间不同时刻选择机动的决策过程。在先验知识的支撑下，基于规则的系统能够实现对战场态势的合理反馈，然而双机空战态势的复杂性无法全部遍历，在有限规则条件下的决策结果鲁
棒性不足。
[0010]当前，强化学习和遗传算法等人工算法成为解决空战机动决策问题的新策略，并表现出更好的决策性能。基于遗传的机器学习方法可以实现在空战环境中解决无模型决策问题的能力。Q
‑
学习策略通过设计离散机动动作的奖惩函数来产生机动动作。然而，上述算法要实现飞机高水平的作战能力需要大量的作战训练样本，同时，算法模型的物理意义和解释性有待解决，且训练模型的可移植性也受场景限制。此外，对于双机协同作战决策问题的研究还没有成熟的方法策略。
[0011]综合以上分析，当前双机机动决策方法存在的不足概括为三个方面：一是空战态势模型无法反映双机协同作战的复杂态势，二是决策模型过于简化，无法反映双机对抗的战术决策与机动决策的协同性特点，三是离散的机动决策模型不具备决策最优性。
[0012]由于上述双机协同空战决策问题存在的挑战，本专利技术人通过设计双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，完成对战场复杂态势的快速评估与协同战术和机动决策的快速生成，提升飞行员对战场动态变化的响应速度与决策水平，实现双机协同空战作战效能的提升。

技术实现思路

[0013]为了克服上述问题，本专利技术人进行了锐意研究，设计出一种双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，该方法通过战术与机动的双重优化实现双机协同作战效能提升，协同战术决策实现了对空战场态势的动态分析，根据敌我双方态势关系进行战术制定，进而选择作战目标；根据战术和作战目标分配战术角色；基于目标机动动作库解算目标预测状态，进而筛选出最终的目标预测状态；再将最终的目标预测状态和我方飞机当前状态作为输入，通过改进的EDA算法优化连续域内的我方飞机控制量，获得我方飞机的最优飞行轨迹，从而完成本专利技术。
[0014]具体来说，本专利技术的目的在于提供以一种双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，该方法包括如下步骤：
[0015]步骤1，实时获得敌我飞机的角度要素和距离要素，结合二者的加权因子构建态势评估模型，完成二对二空战的态势分析；
[0016]步骤2，根据敌我双方态势关系进行战术制定，进而选择作战目标；
[0017]步骤3，根据战术和作战目标分配战术角色；
[0018]步骤4，基于目标机动动作库解算目标预测状态，进而筛选出最终的目标预测状态；
[0019]步骤5，将最终的目标预测状态和我方飞机当前状态作为输入，通过改进的EDA算法优化连续域内的我方飞机控制量，获得我方飞机的最优飞行轨迹。
[0020]其中，所述角度要素包括我方飞机和敌方飞机的进入角，
[0021]所述步骤1包括如下子步骤：
[0022]子步骤1
‑
1，通过下式(一)评价方位态势；
[0023][0024]其中，η
Q
表示方位态势评价值，Q
U
表示我方飞机的进入角，Q
T
表示敌方飞机的进入
角；
[0025]子步骤1
‑
2，通过下式(二)评价距离态势；
[0026][0027]其中，η
Q
表示距离态势评价值，R
G
表示我方飞机上武器的有效杀伤半径，D
UT
表示我方飞机和敌方飞机之间的距离；
[0028]子步骤1
‑
3，构建下式(三)态势评估模型；
[0029]η＝a1·
η
Q
+a2·
η
D
ꢀꢀꢀ
(三)
[0030]其中，η表示总体态势评价值，a1和a2都表示加权因子；
[0031]子步骤1
‑
4，通过构造下式(四)中双机对抗态势评估矩阵，进二对二空战的态势分析；
[0032][0033]其中，S表示二对二空战态势评价值的集合矩阵，s
ij
表示第i架我方飞机对第j架敌方飞机的总体态势评价值η。
[0034]在步骤2中，当任意s
ij
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1，实时获得敌我飞机的角度要素和距离要素，结合二者的加权因子构建态势评估模型，完成二对二空战的态势分析；步骤2，根据敌我双方态势关系进行战术制定，进而选择作战目标；步骤3，根据战术和作战目标分配战术角色；步骤4，基于目标机动动作库解算目标预测状态，进而筛选出最终的目标预测状态；步骤5，将最终的目标预测状态和我方飞机当前状态作为输入，通过改进的EDA算法优化连续域内的我方飞机控制量，获得我方飞机的最优飞行轨迹。2.根据权利要求1所述的双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，其特征在于，所述角度要素包括我方飞机和敌方飞机的进入角，所述步骤1包括如下子步骤：子步骤1
‑
1，通过下式(一)评价方位态势；其中，η
Q
表示方位态势评价值，Q
U
表示我方飞机的进入角，Q
T
表示敌方飞机的进入角；子步骤1
‑
2，通过下式(二)评价距离态势；其中，η
Q
表示距离态势评价值，R
G
表示我方飞机上武器的有效杀伤半径，D
UT
表示我方飞机和敌方飞机之间的距离；子步骤1
‑
3，构建下式(三)态势评估模型；η＝a1·
η
Q
+a2·
η
D
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(三)其中，η表示总体态势评价值，a1和a2都表示加权因子；子步骤1
‑
4，通过构造下式(四)中双机对抗态势评估矩阵，进二对二空战的态势分析；其中，S表示二对二空战态势评价值的集合矩阵，s
ij
表示第i架我方飞机对第j架敌方飞机的总体态势评价值η。3.根据权利要求1所述的双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，其特征在于，在步骤2中，当任意s
ij
都大于或等于0.5时，所述战术为攻击性战术，选择s
ij
中最大值对应的敌方飞机作为所述作战目标进行攻击，即作战目标J
A
选择为矩阵S中元素最大值所在的列，如下式(五)所示：当存在小于0.5的s
ij
时，所述战术为防御性战术，选择对我方飞机威胁最大的敌方飞机作为所述作战目标进行攻击，即作战目标J
A
选择为矩阵S中元素最小值所在的列，如下式
(六)所示：4.根据权利要求3所述的双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，其特征在于，在所述步骤3中，在攻击性战术中，选择作战目标后，选择矩阵S中第J
A
列中元素值大的我方飞机作为攻击机，如下式(七)所示：其中，I
F
表示攻击机；在攻击性战术中，选择作战目标后，选择矩阵S中第J
A
列中元素值小的我方飞机作为辅助攻击机，如下式(八)所示：其中，I
AF
表示辅助攻击机。5.根据权利要求3所述的双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，其特征在于，在所述步骤3中，在防御性战术中，选择作战目标后，选择矩阵S中第J
A
列中元素值大的我方飞机作为攻击机，如下式(七)所示：其中，I
F
表示攻击机；在防御性战术中，选择作战目标后，选择矩阵S中第J
A
列中元素值小的我方飞机作为诱饵机，如下式(九)所示：其中，I
B
表示诱饵机。6.根据权利要求1所述的双机编队2v2协同空战辅助决策生成方法，其特征在于，所述步骤4包括如下子步骤：子步骤4
‑
1，建...

【专利技术属性】
技术研发人员：王骁飞，吴碧，轩永波，黄诚，杨航，罗珺，梁雅俊，刘洪鹏，侯维君，闫亚静，
申请(专利权)人：中国人民解放军九三二三六部队，
类型：发明
国别省市：