多操作员多无人机指挥控制辅助决策

发布时间：2021-07-13 23:24

　　战场环境中多炮射无人机指挥控制过程面临信息不确定性,计算复杂性,时间紧迫性的严峻挑战。多操作员多无人机（Multi-Operator-Multi-UAV,MOMU）指挥控制辅助决策是网络化战争中发挥多无人机协同优势的关键之一。论文以多操作员、多任务、多目标的MOMU指挥控制为背景,重点围绕辅助决策模型、操作员任务分配、注意力分配和操作员任务自适应排序四个内容,建立数学模型,研究优化理论,设计求解算法,开展仿真与实验验证。（1）提炼炮射无人机典型任务,并基于任务的执行过程对任务进行分解,得到无人机子任务集合;根据无人机的自动化水平提炼出需要操作员处理的子任务,作为操作员的任务空间,研究了操作员任务的属性,并对典型目标设定属性值;根据指挥控制过程设计MOMU指挥控制辅助决策系统的逻辑结构,并建立了多操作员多无人机指挥控制辅助决策系统。最后对辅助决策关键问题进行分解,提炼出多操作员任务分配,操作员注意力分配和基于操作员任务处理习惯的任务排序三个互相衔接的关键问题。（2）根据战场目标的特点,将操作员任务分配分解为集中式和分布式两种任务分配模式。针对集中式任务分配模式,结合滚动时域控制思想,建立... 

【文章来源】：北京理工大学北京市 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：156 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

弹簧刀巡飞弹

北京理工大学博士学位论文目前，无人机的指挥控制还是采用人在回路的指挥控制模式，尚未达到完全的自主控制。在不同的应用环境和平台下，无人机的指挥控制模式也不相同。①便携式终端控制美国的 弹簧刀 巡飞弹[14]，如图 1.1 所示，采用电动螺旋桨飞行方式，滞空时间较长。飞行器进入任务区域后展开弹翼和控制翼，通过传感器获取目标区域图像信息，并通过无线数据链传递至地面操控终端；操作员根据图像信息确认、锁定攻击目标，并操控飞行器对目标发起攻击[3]。图 1.2 为 弹簧刀 操控终端。

并通过无线数据链传递至地面操控终端；操作员根据图像信息确认、锁定攻击目标，并操控飞行器对目标发起攻击[3]。图 1.2 为 弹簧刀 操控终端。图 1.1 弹簧刀 巡飞弹 图 1.2 弹簧刀 操控终端②通用地面站控制美国的 AAI 公司开发了通用地面控制站[15, 16]，如图 1.3 所示。该控制站可以实现对不同无人机的指挥控制，接收来自多种无人机的载荷信息，并将这些信息传递给其他作战单元。

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种结合LPA半监督学习的排序学习算法[J]. 奚凌然,王小平.  计算机应用与软件. 2016(01)
[2]基于排序学习的推荐算法研究综述[J]. 黄震华,张佳雯,田春岐,孙圣力,向阳.  软件学报. 2016(03)
[3]国外巡飞弹发展概述[J]. 张建生.  飞航导弹. 2015(06)
[4]一种基于排序学习方法的查询扩展技术[J]. 徐博,林鸿飞,林原,王健.  中文信息学报. 2015(03)
[5]美军构建有人/无人组队作战能力[J]. 刘晓辉.  国外坦克. 2015(05)
[6]有人机/无人机协同概念及相关技术[J]. 高遐,熊健.  电讯技术. 2014(12)
[7]“飞行坦克”新战术——“阿帕奇”攻击直升机的“有人/无人”组合[J]. 张若晗,张策.  航空世界. 2014(12)
[8]巡飞弹发展看点[J]. 解广华,邹丹.  轻兵器. 2014(21)
[9]美军有人直升机与无人机的协同作战[J]. 王子熙.  飞航导弹. 2014(07)
[10]“弹簧刀”无人机变身为刺客[J]. 雪鹰.  科学启蒙. 2014(Z1)

博士论文
[1]基于排序学习的信息检索模型研究[D]. 程凡.中国科学技术大学 2012

硕士论文
[1]炮射巡飞弹的弹道设计和飞行控制分析[D]. 汪小龙.南京理工大学 2015
[2]巡飞弹协同攻击任务规划问题建模与方法研究[D]. 吴蔚楠.哈尔滨工业大学 2013
[3]机器学习排序系统的设计与实现[D]. 顾珺恺.北京邮电大学 2013
[4]动态规划算法应用及其在时间效率上的优化[D]. 吴涛.南京理工大学 2008
[5]无人作战飞机地面控制系统人机界面设计与仿真系统开发[D]. 张玉刚.西北工业大学 2006



本文编号：3282925