智能指揮決策：有人機／UCAV編隊攻擊優化與評估

第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 國內外研究現狀 4
1.2.1 C2S研究現狀 4
1.2.2 有人機 / UCAV編隊協同作戰研究現狀 6
1.2.3 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S研究現狀 8
第2章 有人機 / UCAV編隊協同對地攻擊指揮控制架構 11
2.1 有人機 / UCAV編隊對地攻擊 11
2.1.1 有人機 / UCAV編隊對地攻擊系統組成 11
2.1.2 有人機 / UCAV編隊對地攻擊作戰過程 15
2.1.3 有人機 / UCAV編隊對地攻擊作戰特點 18
2.1.4 有人機 / UCAV編隊對地攻擊復雜性分析 20
2.2 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S組成與功能分析 21
2.2.1 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S信息結構分析 21
2.2.2 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S架構 23
2.2.3 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S層次模型 25
2.2.4 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S工作流程 27
2.2.5 指揮員在有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S中的作用 28
2.2.6 指揮員的指揮控制模式 29
2.2.7 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S特點 30
2.3 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S體系結構 30
2.3.1 集中式C2S體系結構 31
2.3.2 遞階C2S體系結構 32
2.3.3 分布式C2S體系結構 32
2.3.4 有限中央控制的分布式C2S體系結構 33
2.3.5 未來的指揮控制體系結構 34
2.4 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S關鍵技術 36
2.4.1 人機功能分配 36
2.4.2 人機界面設計 37
2.4.3 UCAV規劃 / 控制技術 37
第3章 基於MAS的有人機 / UCAV編隊攻擊系統建模 39
3.1 基於Agent的行為建模方法 39
3.1.1 Agent系統 40
3.1.2 MAS 44
3.2 有人機 / UCAV C2-Agent 47
3.2.1 有人機 / UCAV C2-Agent結構 47
3.2.2 有人機 / UCAV C2-Agent關鍵模塊 50
3.3 基於MAS的有人機 / UCAV建模分析 52
3.3.1 有人機 / UCAV編隊對地攻擊作戰域中的MAS問題 52
3.3.2 有人機 / UCAV編隊對地攻擊作戰域中的MAS問題的分析設計 54
3.3.3 MAS的自適應學習算法 56
第4章 有人機 / UCAV編隊對地攻擊C2S傳感器管理系統 60
4.1 傳感器管理系統在C2S中的任務 60
4.1.1 傳感器管理系統的任務分析 60
4.1.2 單一傳感器系統的管理 61
4.1.3 多傳感器系統的管理 62
4.1.4 傳感器管理系統的內部管理 63
4.1.5 自動傳感器系統的管理問題 65
4.2 C2S中傳感器管理系統傳統模型 67
4.3 基於MAS的編隊C2S傳感器管理模型 68
4.3.1 傳感器管理模型框架 68
4.3.2 傳感器管理問題描述 69
4.3.3 傳感器管理問題分析 70
4.4 傳感器管理模型算法 72
4.5 傳感器管理模型仿真分析 76
4.5.1 網格單目標模式下的仿真結果 76
4.5.2 網格多目標模式下的仿真結果 77
4.5.3 仿真分析 78
第5章 有人機 / UCAV編隊對地攻擊態勢感知與威脅評估 79
5.1 態勢感知系統 79
5.1.1 態勢感知系統的定義 79
5.1.2 態勢感知系統的結構 80
5.1.3 態勢感知系統的研究方法 84
5.1.4 態勢感知系統的推理框架 86
5.1.5 信息戰環境下態勢感知系統的任務分析 88
5.2 態勢感知模型 89
5.2.1 態勢感知功能的分析 90
5.2.2 態勢感知Agent的結構模型 91
5.2.3 態勢感知Agent的內部約束 93
5.2.4 態勢感知Agent的信息能力矢量 94
5.2.5 態勢感知的目標函數與優化問題 95
5.3 威脅評估 96
5.3.1 威脅評估的功能與定位 96
5.3.2 威脅評估的內容 97
5.3.3 威脅評估的研究現狀 98
5.4 基於FBN的威脅評估方法 99
5.4.1 FBN基礎理論與威脅評估模型構建 99
5.4.2 基於FBN的威脅評估推理 108
5.4.3 仿真分析 112
5.5 基於權重修正GRA的威脅評估方法 115
5.5.1 威脅評估指標體系及指標模型 115
5.5.2 基於權重修正GRA的有人機 / UCAV編隊對地攻擊威脅評估 118
5.5.3 仿真分析 119
第6章 有人機 / UCAV編隊對地攻擊戰術決策系統 123
6.1 戰術決策系統的任務分析 123
6.2 信息戰環境對戰術決策系統的影響 124
6.3 信息戰環境下戰術決策系統的結構框架 124
6.3.1 戰術決策系統的結構分析 124
6.3.2 戰術決策系統的高層結構框架 125
6.3.3 戰術決策系統的決策函數 125
6.3.4 戰術決策系統的目標函數 126
6.4 戰術決策Agent模型 126
6.4.1 戰術決策Agent的任務分析 127
6.4.2 戰術決策Agent的結構模型 127
6.5 戰術決策Agent三級處理模型的實現策略 130
6.5.1 環境感知階段的實現策略 130
6.5.2 信息處理階段的實現策略 130
6.5.3 行動選擇階段的實現策略 131
6.6 戰術決策Agent模型的仿真分析 135
第7章 基於合同網協議的有人機 / UCAV編隊對地攻擊任務分配 139
7.1 有人機 / UCAV編隊對地攻擊任務分配概述 139
7.1.1 有人機 / UCAV編隊對地攻擊任務分配問題 139
7.1.2 有人機 / UCAV編隊對地攻擊任務分配分類 140
7.1.3 有人機 / UCAV編隊對地攻擊任務分配研究現狀 141
7.2 CNP任務分配方法 144
7.2.1 CNP模型的基本原理與組成 144
7.2.2 CNP任務分配方法的過程 145
7.3 有人機 / UCAV編隊對地攻擊任務分配建模 146
7.3.1 任務分配收益函數 147
7.3.2 任務分配代價函數 147
7.3.3 任務分配效能函數 148
7.4 基於CNP的有人機 / UCAV編隊對地攻擊任務分配 149
7.4.1 有人機在任務分配過程中的作用 149
7.4.2 任務拍賣權的處理 150
7.4.3 拍賣任務的選擇 151
7.4.4 拍賣過程中效能變化計算 151
7.5 有人機 / UCAV編隊對地攻擊任務分配實施 152
7.5.1 有人機 / UCAV編隊對地攻擊預先任務分配 152
7.5.2 有人機 / UCAV編隊對地攻擊動態任務分配 154
7.6 仿真分析 155
7.6.1 仿真一 156
7.6.2 仿真二 157
第8章 基於強化學習的有人機 / UCAV編隊對地攻擊動態任務分配 160
8.1 有人機 / UCAV編隊對地攻擊動態任務分配概述 160
8.1.1 動態任務分配分類 160
8.1.2 動態任務分配觸發的條件 161
8.2 有人機 / UCAV編隊對地攻擊排隊網絡模型 163
8.3 基於MDP的有人機 / UCAV編隊對地攻擊動態任務分配 164
8.3.1 MDP模型 165
8.3.2 基於MDP模型的動態任務分配 167
8.3.3 MDP求解算法 173
8.3.4 仿真分析 175
8.4 基於Q學習的有人機 / UCAV編隊對地攻擊動態任務分配 178
8.4.1 Q學習算法 179
8.4.2 Q學習算法在編隊對地攻擊目標分配中的應用 180
8.4.3 仿真分析 184
第9章 有人機 / UCAV編隊對地攻擊武器-目標分配 186
9.1 WTA研究現狀 186
9.2 空面制導WTA建模 188
9.3 BSO算法 190
9.4 RCI-DGMBSO算法 191
9.4.1 初始化策略的改進 191
9.4.2 算法參數和更新機制的改進 194
9.4.3 編碼方式和算法流程 195
9.5 仿真分析 196
第10章 編隊對地攻擊空面制導武器精度分析 204
10.1 精度分析研究現狀 204
10.2 制導炸彈武器系統模型 205
10.2.1 坐標系及其轉換關系 205
10.2.2 空氣動力學模型 208
10.2.3 制導律模型 210
10.2.4 投放區解算模型 211
10.3 制導炸彈武器系統的誤差模型 212
10.4 典型抽樣分析方法 213
10.4.1 MC方法 213
10.4.2 UT方法 215
10.5 基於SSUT的精度分析方法 216
10.6 仿真分析 219
第11章 有人機 / UCAV編隊對地攻擊作戰效能分析 223
11.1 作戰效能評估研究現狀 223
11.2 基於AGAHP算法的效能評估方法 224
11.2.1 AGAHP算法 224
11.2.2 效能評估的指標及計算模型 231
11.2.3 權重系數的計算 238
11.2.4 仿真分析 239
11.3 基於MSFLA優化SVR模型的效能評估 240
11.3.1 作戰效能評估指標體系構建 240
11.3.2 SVR模型 244
11.3.3 基於改進SVR模型的效能預測方法 246
11.3.4 仿真分析 252
參考文獻 258
縮略詞與常用符號說明 268