CGF战术围捕问题关键技术研究
发布时间：2021-03-29 15:39
在军事变革愈发激烈的当下,军队信息化建设成为了强军兴军的必要过程。仿真作为分析、研究、指导战争的重要手段,以其高效性和低成本性,受到军事人员青睐。仿真作战系统可以对战争的发展趋势和演化规律进行探究,有助于深刻认识战争,揭示战争机理,从而对其它战争相关问题的研究起指导作用,仿真的真实性决定了仿真结果的可靠性,直接影响战争结果,这也是建模与仿真领域极具挑战性的一项课题。包围是一种重要的机动形式,其目的是形成对敌围攻的战术部署,切断敌方补给,增加敌方消耗。《孙子兵法·谋略篇》曾说“兵之法,十则围之,五则攻之,倍则战之”。从中可见,当敌方人数较少时,包围是首选战术,这也体现了包围过程的重要性。在班组作战或特种作战中,包围或合围也是出现频率较多的一种战术方法,为使包围过程在高分辨率的仿真作战系统中得以体现和应用,便于参训的指战人员更高效地学习和研究相关战术战法,本文将战术合围过程分为战场态势判定、目标任务分配和CGF自主机动三个部分,对特种作战条件下CGF战术合围问题的关键技术进行研究。主要对仿真作战系统中CGF动态特性进行数学建模,将对抗双方CGF的运动速度,攻击能力等属性加以考虑,利用相关几...
【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】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
特种作战运行机制如图1.1所示，在作战时要进行的主要任务式指挥活动由计划、准备、执行
图 3.2 感知范围与障碍图中，黑色实线轮廓为视为障碍的区域轮廓。在作战仿真过程中，上级指挥系统通过已知战场要素和敌我作战实体信息，利用上一章结论，通过对双方动力学特性的分析，能够得到可能的有利战术目标点，结合 CGF 的出发位置，用 A*算法对 i 个作战单元和可能形成的 j 个战术目标点进行长度估算，得到如下时间代价：,,i ji jiLcv (3.1其中，Li,j表示 A*算法估算的 i，j 两点间距离，vi 表示第 i 个作战实体的运动速度。得到不同出发点的围捕 CGF 与可能战术目标点之间的时间代价，便可进行后续的任务分配工作。上述方法只考虑了单一地形的情况，不具有普遍性。地形因素也是制约单兵机动速度主要因素之一，在战场中，主要有树丛、沼泽、沙地、居民地等地形要素。起伏的地面对行进速度存在一定影响，作者经过查阅资料，找到了地面坡度对部队行进速度的影响[60]。
由是能场高的位置移动到是能场低的位置，它的原理很简单，并且能够实现规划[64][65]。智能体在人工势能场中根据势能函数的变化运动，势能函数根据情况认为设定，产生的人工势能可在当前感知状态下，为智能体的运动方向提供信息，进而进行方向选择。人工势能场方法中，智能体就像处于高低不物理空间中，不需外力作用，自主选择势能低的地方运动。相关原理示意图：（a）目标吸引势能场 （b）障碍排斥势能场
【参考文献】：
期刊论文
[1]多机器人追逃问题中的追捕联盟生成算法[J]. 王浩,丁磊,方宝富,姚宏亮. 机器人. 2013(02)
[2]双向A*算法在军事路径规划中的应用[J]. 郝振国,王玉玫. 计算机工程与应用. 2011(29)
[3]自主移动机器人局部路径规划综述[J]. 鲍庆勇,李舜酩,沈峘,门秀花. 传感器与微系统. 2009(09)
[4]多智能体强化学习及其在足球机器人角色分配中的应用[J]. 段勇,崔宝侠,徐心和. 控制理论与应用. 2009(04)
[5]基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划[J]. 刘森琪,段海滨,余亚翔. 系统仿真学报. 2008(21)
[6]一种多机器人围捕策略[J]. 付勇,汪浩杰. 华中科技大学学报(自然科学版). 2008(02)
[7]模拟退火算法的一种参数设定方法研究[J]. 闫利军,李宗斌,卫军胡. 系统仿真学报. 2008(01)
[8]飞行器航迹规划研究现状与趋势[J]. 郑昌文,严平,丁明跃,苏康. 宇航学报. 2007(06)
[9]基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划[J]. 谭冠政,刘关俊. 计算机应用研究. 2007(11)
[10]基于非线性PCA神经网络的手写体字符识别[J]. 孙光民,张程,王鹏,邓超. 北京工业大学学报. 2007(09)
博士论文
[1]基于多Agent的计算机生成兵力建模与仿真[D]. 尹全军.国防科学技术大学 2005
本文编号：3107778
【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】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
特种作战运行机制如图1.1所示，在作战时要进行的主要任务式指挥活动由计划、准备、执行
图 3.2 感知范围与障碍图中，黑色实线轮廓为视为障碍的区域轮廓。在作战仿真过程中，上级指挥系统通过已知战场要素和敌我作战实体信息，利用上一章结论，通过对双方动力学特性的分析，能够得到可能的有利战术目标点，结合 CGF 的出发位置，用 A*算法对 i 个作战单元和可能形成的 j 个战术目标点进行长度估算，得到如下时间代价：,,i ji jiLcv (3.1其中，Li,j表示 A*算法估算的 i，j 两点间距离，vi 表示第 i 个作战实体的运动速度。得到不同出发点的围捕 CGF 与可能战术目标点之间的时间代价，便可进行后续的任务分配工作。上述方法只考虑了单一地形的情况，不具有普遍性。地形因素也是制约单兵机动速度主要因素之一，在战场中，主要有树丛、沼泽、沙地、居民地等地形要素。起伏的地面对行进速度存在一定影响，作者经过查阅资料，找到了地面坡度对部队行进速度的影响[60]。
由是能场高的位置移动到是能场低的位置，它的原理很简单，并且能够实现规划[64][65]。智能体在人工势能场中根据势能函数的变化运动，势能函数根据情况认为设定，产生的人工势能可在当前感知状态下，为智能体的运动方向提供信息，进而进行方向选择。人工势能场方法中，智能体就像处于高低不物理空间中，不需外力作用，自主选择势能低的地方运动。相关原理示意图：（a）目标吸引势能场 （b）障碍排斥势能场
【参考文献】：
期刊论文
[1]多机器人追逃问题中的追捕联盟生成算法[J]. 王浩,丁磊,方宝富,姚宏亮. 机器人. 2013(02)
[2]双向A*算法在军事路径规划中的应用[J]. 郝振国,王玉玫. 计算机工程与应用. 2011(29)
[3]自主移动机器人局部路径规划综述[J]. 鲍庆勇,李舜酩,沈峘,门秀花. 传感器与微系统. 2009(09)
[4]多智能体强化学习及其在足球机器人角色分配中的应用[J]. 段勇,崔宝侠,徐心和. 控制理论与应用. 2009(04)
[5]基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划[J]. 刘森琪,段海滨,余亚翔. 系统仿真学报. 2008(21)
[6]一种多机器人围捕策略[J]. 付勇,汪浩杰. 华中科技大学学报(自然科学版). 2008(02)
[7]模拟退火算法的一种参数设定方法研究[J]. 闫利军,李宗斌,卫军胡. 系统仿真学报. 2008(01)
[8]飞行器航迹规划研究现状与趋势[J]. 郑昌文,严平,丁明跃,苏康. 宇航学报. 2007(06)
[9]基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划[J]. 谭冠政,刘关俊. 计算机应用研究. 2007(11)
[10]基于非线性PCA神经网络的手写体字符识别[J]. 孙光民,张程,王鹏,邓超. 北京工业大学学报. 2007(09)
博士论文
[1]基于多Agent的计算机生成兵力建模与仿真[D]. 尹全军.国防科学技术大学 2005
本文编号：3107778
本文链接：https://www.wllwen.com/shekelunwen/renwuzj/3107778.html
