【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及飞行器机动决策，具体而言，涉及一种多机近距空战机动决策分布式优化方法。
技术介绍
1、随着网络化技术和战机能力的发展，飞行器在复杂任务中具备协同作战能力，需要飞行器在多飞行器夹击敌方飞行器或单飞行器面临多架敌方飞行器等任务场景中实现与邻机的有效夹击协同等，飞行员如何最大程度上利用自身飞行器的机动性能和机载武器攻击能力实现协同作战的最大优势是空战协同作战中的关键之处。然而，空战态势复杂多变，相较于单架战机的空战决策，多机协同作战涉及实体更多，决策空间更大，且记载计算机算力有效，仅能支持单机运算，无法实现集群的全局决策计算。因此，如何根据当前邻机和敌方飞行器空战态势，各飞行器能够有效利用空战信息，在分布式计算框架下迅速作出符合当前飞行器机动能力的较优机动决策是协同空战机动决策研究的重要方向。
2、众多学者在协同空战决策方面研究较多，可大致分为基于对策理论的方法、基于专家系统的方法和基于启发式的方法，其中，专家系统和启发式算法中的强化学习算法不考虑敌方机动策略，以自身视角出发进行机动决策的机动决策点算法。而微分对策等对策理论方法则是考虑了敌方机动策略的博弈对抗策略。然而，这些方法存在以下缺陷：(1)难以与较好的作战经验相结合；(2)难以保证飞行机动决策的可行性和最优性；(3)方法移植性和通用性较差；(4)除强化学习外，难以支持分布式优化计算框架。
技术实现思路
1、本专利技术在于提供一种多机近距空战机动决策分布式优化方法，其能够解决上述问题。
2、本
3、一种多机近距空战机动决策分布式优化方法，包括以下步骤：
4、s1、通过目标分配算法将多机作战任务划分为单机近距空战、多对单协同近距空战和单对多近距空战；
5、s2、构建近距空战优势函数，包括单机近距空战优势函数、多对单协同近距空战优势函数和单对多近距空战优势函数，
6、其中，对于单对多近距空战情形，我方飞行器根据空战对象选择机制从多个敌方飞行器中选择对自身威胁最大的敌方飞行器作为空战对象，然后计算我方飞行器相对于该空战对象的单机近距空战优势函数，作为单对多近距空战的优势函数，
7、多对单协同近距空战优势函数，是在单机近距空战优势函数的基础上，以实现多个我方飞行器均匀几何分布下的作战角度协同，压缩一个敌方飞行器的逃逸空间而设计的函数；
8、s3、从最优控制的角度出发，基于近距空战优势函数、飞行器质点动力学模型和飞行器实际机动性能安全约束构建飞行器近距空战机动决策最优控制问题；
9、s4、采用hp自适应伪谱法将飞行器近距空战机动决策最优控制问题近似为第一在线可解的非线性规划问题；
10、s5、基于第一在线可解的非线性规划问题和多机通信拓扑，构建基于通信拓扑的第二在线可解的非线性规划问题；
11、s6、对于单机近距空战和单对多近距空战，通过对第一在线可解的非线性规划问题进行求解得到我方飞行器的近距空战机动决策，对于多对单协同近距空战，通过对第二在线可解的非线性规划问题进行求解得到我方飞行器的近距空战机动决策。
12、在本专利技术的一较佳实施方式中，步骤s2中，单机近距空战优势函数包括距离优势td，角度优势ta和高度优势th；
13、设我方飞行器武器攻击范围为dm，若两机当前距离为d，打击距离范围为[dmin,dmax]，则：
14、距离优势为：
15、
16、式中，σ1,σ2为两个控制距离优势值上升坡度的参数；
17、角度优势为：
18、
19、其中，φ为目标方位角，q为目标进入角；
20、设定我方飞行器与敌方飞行器间的最佳高度差为δh∈[δhmin,δhmin]，当前我方飞行器与敌方飞行器的相对高度为δh0时，高度优势为：
21、
22、式中，σ3,σ4为两个控制高度优势值上升坡度的参数；
23、构建我方飞行器的单机近距空战优势函数为：
24、r1＝ωata+ωdtd+ωhth
25、其中，权重系数ωa,ωd,ωh均大于0，且满足ωa+ωd+ωh＝1。
26、在本专利技术的一较佳实施方式中，步骤s2中，空战对象选择机制为:
27、1)我方飞行器与任一敌方飞行器的距离均大于k3dmax时，选择相对我方飞行器的单机近距空战优势最小的对应敌方飞行器作为空战对象，k3为攻击距离缓冲系数；
28、2)多架敌方飞行器中，有且仅存在一架敌方飞行器与我方飞行器的距离小于等于k3dmax，我方飞行器选择该敌方飞行器作为空战对象；
29、3)若多架敌方飞行器与我方飞行器的距离均小于等于k3dmax时，我方飞行器从中选择角度优势最大的敌方飞行器作为空战对象。
30、在本专利技术的一较佳实施方式中，步骤s3中，飞行器近距空战机动决策最优控制问题为：
31、
32、
33、x(0)＝x0
34、u(t)＝[nx(t),n(t),μ(t)]t
35、
36、
37、其中，nx、n和μ是控制量输入，分别为纵向过载、法向过载和速度滚转角；x(t)＝[v,χ,γ,x,y,z]t，v、χ和γ分别为飞行速度、偏航角和爬升角，x,y,z为飞行器空间坐标。
38、在本专利技术的一较佳实施方式中，第一在线可解的非线性规划问题为：
39、
40、
41、k＝1,2,...,k,n＝1,2,...,nk
42、x1,1＝x0
43、cx(xk,n)≤0,k＝1,2,...,k,n＝1,2,...,nk+1
44、cu(uk,n)≤0,k＝1,2,...,k,n＝1,2,...,nk
45、第二在线可解的非线性规划问题为：
46、
47、
48、k＝1,2,...,k,n＝1,2,...,nk
49、
50、
51、
52、
53、其中，分别为飞行器j和飞行器i的状态，为飞行器的控制变量，状态uj*为飞行器j的最优解，flagcij＝1代表飞行器j和飞行器i之间能够互相通信，反之则不能通信，即如果在k时刻，飞行器j和飞行器i之间能够互相通信，则飞行器j可以将飞行器i的当前状态近似认为是未来短时间tf内的机动状态，相反，如果飞行器之间不能通信，则飞行器j利用飞行器i上一时刻的最优控制量ui*所对应的状态量作为未来的状态近似。
54、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
55、1)采用的机动决策求解方案能够适用于多机空战复杂场景，且能够实现在线求解；
56、2)在利用专家经验的知识的基础上，能够在飞行器性能约束的基础上进行机动决策优化，且便于移植和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多机近距空战机动决策分布式优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多机近距空战机动决策分布式优化方法，其特征在于，步骤S2中，单机近距空战优势函数包括距离优势Td，角度优势Ta和高度优势Th；
3.根据权利要求2所述的多机近距空战机动决策分布式优化方法，其特征在于，步骤S2中，空战对象选择机制为:
4.根据权利要求2所述的多机近距空战机动决策分布式优化方法，其特征在于，步骤S3中，飞行器近距空战机动决策最优控制问题为：
5.根据权利要求4所述的多机近距空战机动决策分布式优化方法，其特征在于，步骤S4中，第一在线可解的非线性规划问题为：
【技术特征摘要】
1.一种多机近距空战机动决策分布式优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多机近距空战机动决策分布式优化方法，其特征在于，步骤s2中，单机近距空战优势函数包括距离优势td，角度优势ta和高度优势th；
3.根据权利要求2所述的多机近距空战机动决策分布式优化方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：李彬，刘高旗，宁召柯，季玉龙，李浩，聂勤，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：
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