面向无人机编队空面任务的CNN/BN参数学习与决策方法研究
发布时间：2021-11-05 12:47
无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）编队空面任务决策作为编队协同作战的核心环节,战术决策方法则是确保无人机编队协同作战效果的关键。在现代空天地一体化作战背景下,空面任务环境日益苛刻,对无人机复杂动态不确定环境下的应对水平越来越高,需要研究适应性更强、参数学习效果更好、鲁棒性能更强的战术决策方法。本论文以无人机编队执行空面任务为研究背景,以实现编队快速、正确的态势评估与战术决策为目标,从问题建模、解模方法以及模型参数学习三个角度展开具体研究,提出了一些新的研究思路和方法,论文主要研究成果如下:（1）分析了典型空面任务场景要素,对无人机编队突防区域威胁进行建模分析,并在此基础上,对无人机编队空面任务特性展开研究。无人机空面任务区域威胁类型日益多样化,防空作战水平也越来越高,直接威胁到无人机编队安全飞行。论文首先结合典型空面任务场景,分析空面任务中常见要素组成及其特点;然后对雷达、地空导弹、高炮这三类影响无人机编队飞行安全的主要威胁进行建模,并分析三者结合下的弹炮混编防空系统布置特点;最后从信息的分布性、决策的不确定性、过程的动态性三个角度详细研究无人机编队空面任...
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：111 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人战斗机
国防科技大学研究生院硕士学位论文ombat Aerial Vehicle, UCAV）最大载重 2000 千克，只能挂载两枚“杰达姆JDAM）联合制导攻击武器，另外还要配备各类探测能力较强的传感器设备；方面，由于无人机具有成本低，不会造成人员伤亡等特点，无人机往往被当行危险作战任务的首选，现代战争中，无人机执行任务过程中很容易被敌方网络发现，面临较大的伤亡风险，也直接影响到预定作战能否顺利完成。因个国家都逐渐将编队协同作战作为无人机作战样式的发展方向：（1）通过编队成员之间的通信，由多个无人机组成的作战单元能够增加对任务的感知程度，减少探测盲区，防止被不明威胁打击；（2）通过编队成员之间的协同，编队成员能够发挥各自的资源优势，执行定点任务，实现整体作战效果最大化；（3）通过有人驾驶飞机（或编队决策系统）的动态调度，实现成员间的互助，如当一架无人机被敌方击毁或者出现故障而导致其无需继续执行原有任，可调度其他无人机继续执行未完成的任务，保证预定作战任务的顺利完成
国防科技大学研究生院硕士学位论文要的政治、经济和军事目标的作战行为。可以看出，整个空面任务过程中，无人机编队并非以打击整个地面防空系统为作战目标，而是以某个具体战略目标作为攻击对象，具备较强的战术性质。虽然无人机编队配置相对较高，但是数量上并不占优势，不具备对整个地面防空系统的实施全面打击，这就要求编队充分发挥“小而精”的特点，灵活运用各类战术战法，隐蔽接敌，快速制敌。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望[J]. 朱丰,胡晓峰. 军事运筹与系统工程. 2016(03)
[2]基于灰色神经网络的战场态势分析及预测[J]. 王劲松,李宗育,隋雷. 电光与控制. 2015(12)
[3]基于SPA及PSO的超视距空战态势评估[J]. 顾佼佼,赵建军,徐海峰,李天梅. 系统工程与电子技术. 2014(04)
[4]有人机/UCAV编队对地攻击指挥控制系统总体研究[J]. 刘跃峰,陈哨东,赵振宇,张安. 火力与指挥控制. 2013(10)
[5]基于贝叶斯网络自适应推理的无人机任务决策[J]. 任佳,杜文才,白勇. 系统工程理论与实践. 2013(10)
[6]基于神经网络的超视距空战协同攻击决策[J]. 肖亮,黄俊,徐钟书. 沈阳工业大学学报. 2013(03)
[7]信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习[J]. 任佳,高晓光,白勇. 系统工程与电子技术. 2012(08)
[8]基于云重心评判的战场态势评估方法[J]. 冯增辉,张金成,张凯,刘伟. 火力与指挥控制. 2011(03)
[9]无人机战场环境感知与理解技术研究[J]. 吴立珍,沈林成,牛轶峰,相晓嘉. 系统仿真学报. 2010(S1)
[10]一种新的超视距空战威胁评估方法[J]. 肖冰松,方洋旺,胡诗国,王磊. 系统工程与电子技术. 2009(09)
博士论文
[1]基于贝叶斯网络的突发事件应急决策信息分析方法研究[D]. 徐磊.哈尔滨工业大学 2013
[2]动态环境下多UCAV分布式在线协同任务规划技术研究[D]. 苏菲.国防科学技术大学 2013
[3]鲁棒性军事行动过程方案生成与优化方法研究[D]. 武云鹏.国防科学技术大学 2012
[4]基于贝叶斯网络的UCAV编队对地攻击智能决策研究[D]. 史志富.西北工业大学 2007
[5]态势评估中的兵力聚合技术研究[D]. 蔡益朝.国防科学技术大学 2006
[6]编队协同对地攻击智能指挥与控制系统关键技术研究[D]. 张耀中.西北工业大学 2006
[7]贝叶斯网络研究[D]. 黄友平.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2005
硕士论文
[1]机器人线路巡检下的动态贝叶斯网络输电线路故障诊断[D]. 申晓科.华北电力大学 2014
[2]机载多传感器数据融合态势评估关键技术研究[D]. 陈华.电子科技大学 2012
[3]基于图规划的UCAV对地攻击战术动作序列规划研究[D]. 吴凌九.国防科学技术大学 2011
[4]基于约束模型的作战飞机战术模板生成和应用方法研究[D]. 黄达.国防科学技术大学 2009
[5]基于仿真的陆军弹炮混编防空火力系统效能分析[D]. 刘杰.国防科学技术大学 2008
[6]态势估计中的不确定性推理方法研究[D]. 胡小佳.国防科学技术大学 2007
本文编号：3477826
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：111 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人战斗机
国防科技大学研究生院硕士学位论文ombat Aerial Vehicle, UCAV）最大载重 2000 千克，只能挂载两枚“杰达姆JDAM）联合制导攻击武器，另外还要配备各类探测能力较强的传感器设备；方面，由于无人机具有成本低，不会造成人员伤亡等特点，无人机往往被当行危险作战任务的首选，现代战争中，无人机执行任务过程中很容易被敌方网络发现，面临较大的伤亡风险，也直接影响到预定作战能否顺利完成。因个国家都逐渐将编队协同作战作为无人机作战样式的发展方向：（1）通过编队成员之间的通信，由多个无人机组成的作战单元能够增加对任务的感知程度，减少探测盲区，防止被不明威胁打击；（2）通过编队成员之间的协同，编队成员能够发挥各自的资源优势，执行定点任务，实现整体作战效果最大化；（3）通过有人驾驶飞机（或编队决策系统）的动态调度，实现成员间的互助，如当一架无人机被敌方击毁或者出现故障而导致其无需继续执行原有任，可调度其他无人机继续执行未完成的任务，保证预定作战任务的顺利完成
国防科技大学研究生院硕士学位论文要的政治、经济和军事目标的作战行为。可以看出，整个空面任务过程中，无人机编队并非以打击整个地面防空系统为作战目标，而是以某个具体战略目标作为攻击对象，具备较强的战术性质。虽然无人机编队配置相对较高，但是数量上并不占优势，不具备对整个地面防空系统的实施全面打击，这就要求编队充分发挥“小而精”的特点，灵活运用各类战术战法，隐蔽接敌，快速制敌。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望[J]. 朱丰,胡晓峰. 军事运筹与系统工程. 2016(03)
[2]基于灰色神经网络的战场态势分析及预测[J]. 王劲松,李宗育,隋雷. 电光与控制. 2015(12)
[3]基于SPA及PSO的超视距空战态势评估[J]. 顾佼佼,赵建军,徐海峰,李天梅. 系统工程与电子技术. 2014(04)
[4]有人机/UCAV编队对地攻击指挥控制系统总体研究[J]. 刘跃峰,陈哨东,赵振宇,张安. 火力与指挥控制. 2013(10)
[5]基于贝叶斯网络自适应推理的无人机任务决策[J]. 任佳,杜文才,白勇. 系统工程理论与实践. 2013(10)
[6]基于神经网络的超视距空战协同攻击决策[J]. 肖亮,黄俊,徐钟书. 沈阳工业大学学报. 2013(03)
[7]信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习[J]. 任佳,高晓光,白勇. 系统工程与电子技术. 2012(08)
[8]基于云重心评判的战场态势评估方法[J]. 冯增辉,张金成,张凯,刘伟. 火力与指挥控制. 2011(03)
[9]无人机战场环境感知与理解技术研究[J]. 吴立珍,沈林成,牛轶峰,相晓嘉. 系统仿真学报. 2010(S1)
[10]一种新的超视距空战威胁评估方法[J]. 肖冰松,方洋旺,胡诗国,王磊. 系统工程与电子技术. 2009(09)
博士论文
[1]基于贝叶斯网络的突发事件应急决策信息分析方法研究[D]. 徐磊.哈尔滨工业大学 2013
[2]动态环境下多UCAV分布式在线协同任务规划技术研究[D]. 苏菲.国防科学技术大学 2013
[3]鲁棒性军事行动过程方案生成与优化方法研究[D]. 武云鹏.国防科学技术大学 2012
[4]基于贝叶斯网络的UCAV编队对地攻击智能决策研究[D]. 史志富.西北工业大学 2007
[5]态势评估中的兵力聚合技术研究[D]. 蔡益朝.国防科学技术大学 2006
[6]编队协同对地攻击智能指挥与控制系统关键技术研究[D]. 张耀中.西北工业大学 2006
[7]贝叶斯网络研究[D]. 黄友平.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2005
硕士论文
[1]机器人线路巡检下的动态贝叶斯网络输电线路故障诊断[D]. 申晓科.华北电力大学 2014
[2]机载多传感器数据融合态势评估关键技术研究[D]. 陈华.电子科技大学 2012
[3]基于图规划的UCAV对地攻击战术动作序列规划研究[D]. 吴凌九.国防科学技术大学 2011
[4]基于约束模型的作战飞机战术模板生成和应用方法研究[D]. 黄达.国防科学技术大学 2009
[5]基于仿真的陆军弹炮混编防空火力系统效能分析[D]. 刘杰.国防科学技术大学 2008
[6]态势估计中的不确定性推理方法研究[D]. 胡小佳.国防科学技术大学 2007
本文编号：3477826
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