基于改进共生生物搜索算法的空战机动决策

发布时间：2021-08-10 07:17

　　针对现代空战机动决策问题,提出了一种基于改进共生生物搜索（SOS）算法的空战机动决策方法。首先,分析了传统基本机动动作库存在的不足,对其进行了改进和扩充,设计了11种常用的基本机动动作;然后,综合考虑角度、距离、速度、高度和战机性能优势,构造了战机机动决策优势函数;最后,针对传统共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及局部最优上存在的缺陷,将轮盘赌选择方法、动态变异率和梯度思想引入到传统算法当中,对算法有效性和算法性能进行了仿真分析。仿真结果表明,改进的共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及跳出局部最优上更具优势,能够满足空战机动决策需求。 

【文章来源】：北京航空航天大学学报. 2019,45(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

基本机动动作库Fig．1Basicmaneuverinventory

?随时间变化的规律，通过对V·、β·、?α积分就可求得战机三维位置坐标x、y、z的变化量，从而对战机运动轨迹进行预测，具体公式如下:?x=Vcosβcosα?y=－Vcosβsinα?z=Vsin{β(2)1．3战机机动决策优势函数传统的综合优势函数主要根据角度优势、距离优势、速度优势和高度优势进行构造，但随着战机性能在空战中发挥的作用越来越明显，传统的综合优势函数已经不适用于求解现代空战中的机动决策问题。因此本文以传统模型为基础，考虑战机性能优势，建立如图2所示的空战优势评价指标体系。图2空战优势评价指标体系Fig．2Aircombatsuperiorityevaluationindexsystem1．3．1角度优势我机的角度优势应综合考虑敌机是否在我机雷达探测角和导弹离轴发射角范围内。假设敌我机雷达探测角和导弹离轴发射角分别为120°、80°，将敌我机几何态势进行划分，如图3所示。图中:F和T分别为我方和敌方战机;VF和VT分图3敌我机几何态势划分示意图Fig．3Schematicofgeometricsituationdivisionofenemyandourfighter034

速度优势和高度优势进行构造，但随着战机性能在空战中发挥的作用越来越明显，传统的综合优势函数已经不适用于求解现代空战中的机动决策问题。因此本文以传统模型为基础，考虑战机性能优势，建立如图2所示的空战优势评价指标体系。图2空战优势评价指标体系Fig．2Aircombatsuperiorityevaluationindexsystem1．3．1角度优势我机的角度优势应综合考虑敌机是否在我机雷达探测角和导弹离轴发射角范围内。假设敌我机雷达探测角和导弹离轴发射角分别为120°、80°，将敌我机几何态势进行划分，如图3所示。图中:F和T分别为我方和敌方战机;VF和VT分图3敌我机几何态势划分示意图Fig．3Schematicofgeometricsituationdivisionofenemyandourfighter034

【参考文献】：
期刊论文
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[9]基于变权重伪并行遗传算法的空战机动决策[J]. 张涛,于雷,周中良,李飞.  飞行力学. 2012(05)



本文编号：3333732