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UCAV situation assessment method based on C-LSHADE-Means and SAE-LVQ

系统工程与电子技术:英文版 2023年第5期34卷 1235-1251页

作者： XIE Lei TANG Shangqin wei zhenglei XUAN Yongbo WANG Xiaofei Institute of Aeronautics Engineering Air Force Engineering UniversityXi’an 710038China China Aerodynamics Research&Development Center Mianyang 621000China Blue Sky Innovation Center for Frontier Science Beijing 100000China

The unmanned combat aerial vehicle(UCAV)is a research hot issue in the world,and the situation assessment is an important part of *** overcome shortcomings of the existing situation assessment methods,such as low accuracy and strong dependence on prior knowledge,a datadriven situation assessment method is *** clustering and classification are combined,the former is used to mine situational knowledge,and the latter is used to realize rapid *** evaluation factor and distance evaluation factor are proposed to transform multi-dimensional air combat information into two-dimensional features.A convolution success-history based adaptive differential evolution with linear population size reduc-tion-means(C-LSHADE-Means)algorithm is *** convolutional pooling layer is used to compress the size of data and preserve the distribution *** LSHADE algorithm is used to initialize the center of the mean clustering,which over-comes the defect of initialization *** experi-ment with the seven clustering algorithms is done on the UCI data set,through four clustering indexes,and it proves that the method proposed in this paper has better clustering performance.A situation assessment model based on stacked autoen-coder and learning vector quantization(SAE-LVQ)network is constructed,and it uses SAE to reconstruct air combat data fea-tures,and uses the self-competition layer of the LVQ to achieve efficient *** with the five kinds of assess-ments models,the SAE-LVQ model has the highest ***,three kinds of confrontation processes from air combat maneuvering instrumentation(ACMI)are selected,and the model in this paper is used for situation *** assessment results are in line with the actual situation.

关键词： unmanned combat aerial vehicle(UCAV) situation assessment clustering K-means stacked autoencoder learn-ing vector quantization

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基于机动单元库的TSO-GRU-Ada机动轨迹预测

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兵工学报 2022年第8期43卷 1913-1925页

作者：唐上钦魏政磊谢磊周欢张卓然空军工程大学航空工程学院陕西西安710038 中国空气动力研究与发展中心四川绵阳621000 93184部队北京100000

机动轨迹预测是自主空战中的一个重要组成部分。针对无人战斗机机动轨迹预测精度低且时耗过长的问题,提出一种基于机动单元库的自适应集成三角优化门控循环神经网络预测方法。建立无人战斗机3自由度模型,解决轨迹数据来源问题;通过4种... 详细信息

机动轨迹预测是自主空战中的一个重要组成部分。针对无人战斗机机动轨迹预测精度低且时耗过长的问题,提出一种基于机动单元库的自适应集成三角优化门控循环神经网络预测方法。建立无人战斗机3自由度模型,解决轨迹数据来源问题;通过4种轨迹特征,将轨迹分为平面机动、空间左转弯机动和空间右转弯机动三类,构建21种基本机动单元;介绍门控循环神经网络,为避免网络梯度优化陷入局部最优,引入三角搜索优化算法更新网络内部权值和偏置。为提高预测精度,采用自适应增强算法构建强预测器;通过实验选取预测器最优参数,在不同机动单元情况下进行预测,预测精度较高且均能满足时耗要求;为检验在机动轨迹上的预测性能,从空战训练测量仪中选取一段轨迹,与5种不同预测模型进行对比。研究结果表明,所提模型的预测精度最佳。

关键词：轨迹预测基本机动单元门控循环神经网络三角搜索优化算法自适应增强算法

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Maneuvering decision in short range air combat for Unmanned Combat Aerial Vehicles

Maneuvering decision in short range air combat for Unmanned ...

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第30届中国控制与决策会议

作者： Cui Minglang Du Haiwen wei zhenglei Sun QingPeng College of Aeronautics Air Force Engineering University

In order to the requirement of flexibility and real-time for maneuvering decision in short range air combat,a maneuvering decision model in short range air combat based on reinforcement learning is *** model has two characteristics,one is select the situational evaluation function to build the state space,what make the discrete state space get more *** other is use the thinking of Monte-Carlo reinforcement learning,the result of air combat was used as the basis for returning the reward,what ensure the continuity of maneuver *** model is use the control valve as the decision result and the decision time is less than 0.001 *** last,the feasibility of the decision model was verified by two different experiments.

关键词： short range air combat Monte-Carlo reinforcement learning maneuvering decision

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UCAVs online collaborative path planning method based on dynamic task allocation

UCAVs online collaborative path planning method based on dyn...

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第30届中国控制与决策会议

作者： zhenglei wei Changqiang Huang Tong Han Kangsheng Dong Yintong Li College of Aeronautics Air Force Engineering University

In order to minimize the UCAVs loss cost and maximize targets damage value,with the combination of task allocation and collaborative path planning,the online collaborative path planning method based on dynamic task allocation is *** first,collaborative path planning method based on task allocation is regarded as two synchronous relevant optimization problems by using layered *** Chaotic Local Search Grey Wolf Optimization algorithm is proposed to optimize online collaborative path planning method based on dynamic task *** order to improve the planning efficiency,the initializing strategy based on solution space is *** simulation results for four time slices show that the proposed method is feasible.

关键词： Unmanned combat air vehicles online collaborative path planning dynamic task allocation chaotic local search grey wolf optimization

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An autonomous maneuver decision method using receding horizon optimization scheme

An autonomous maneuver decision method using receding horizo...

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第40届中国控制会议

作者： Qinzhi Hao zhenglei wei Lei Xie Kangsheng Dong Xiaofei Wang Yongbo Xuan College of Aeronautics Air Force Engineering University China Aerodynamics Research & Development Center

As a key technology, autonomous maneuver decision for unmanned combat air vehicle（UCAV） is a hot topic. In order to better solve the maneuver decision problem, the maneuver decision model is considered as a rolling horizon control *** the rolling horizon optimization scheme, a novel evolutionary algorithm is proposed to solve maneuver decision problem per step. Meanwhile, four factor membership functions are designed to build objective advantage function. The simulation results for three typical scenarios illustrate the efficiency and robustness of autonomous maneuver decision method proposed.

关键词： Autonomous maneuver decision rolling horizon optimization scheme triangle search optimization factor membership function

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改进决策树的无人机空战态势估计

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哈尔滨工业大学学报 2019年第4期51卷 66-73页

作者：赵克新黄长强魏政磊王乐航空工程学院机载武器重点实验室(空军工程大学) 西安710038

针对无人机空战态势估计中存在的多参数、非线性、实时性问题,提出了一种改进决策树思想的态势估计推理方法.首先,通过结合无人机与敌机的状态参量作为决策树模型的输入,确保态势估计的依据中包含交战双方的信息,为无人机态势估计的结... 详细信息

针对无人机空战态势估计中存在的多参数、非线性、实时性问题,提出了一种改进决策树思想的态势估计推理方法.首先,通过结合无人机与敌机的状态参量作为决策树模型的输入,确保态势估计的依据中包含交战双方的信息,为无人机态势估计的结果的合理性提供理论依据;然后,建立4类态势结果作为决策树模型的输出,以满足态势响应快速性的要求,根据影响空空导弹攻击区的状态参量,对比相同状态参量下,无人机与敌机的评价指标值的大小,构建对应的空战态势分类指标.建立了空战态势分类规则,作为决策树的推理规则,在决策树的节点对态势不断细化.最后,针对决策树中未开发分支引入反推理规则,在未知情形下提高学习能力.通过对不同的典型空战场景:一对一、一对二和二对二,进行仿真验证,并将结果与贝叶斯推理法进行全面比较,通过分析,所提方法用时5.39 s,准确度为80%,贝叶斯推理法用时11.63 s,准确度为60%.准确的实验结果表明所提方法比贝叶斯推理方法的评估速度更快,准确度更高.

关键词：决策树无人机态势估计空空导弹决策模型分析

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AdaBoost-PSO-LSTM网络实时预测机动轨迹

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系统工程与电子技术 2021年第6期43卷 1651-1658页

作者：谢磊丁达理魏政磊汤安迪张鹏空军工程大学航空工程学院陕西西安710038

针对自主空战中轨迹预测难以同时保持高预测精度和短预测时间的问题,提出一种自适应增强的粒子群优化长短期记忆网络预测方法。首先,建立三自由度无人机动力学模型,解决机动轨迹的数据来源问题。其次,分析长短期记忆网络,并引入在线预... 详细信息

针对自主空战中轨迹预测难以同时保持高预测精度和短预测时间的问题,提出一种自适应增强的粒子群优化长短期记忆网络预测方法。首先,建立三自由度无人机动力学模型,解决机动轨迹的数据来源问题。其次,分析长短期记忆网络,并引入在线预测的滑动模块输入矩阵,利用粒子群优化算法代替传统基于时间的反向传播算法进行网络内部权值更新;同时为解决优化算法非定向性问题,提出数据共享方法。然后,为进一步提高预测精度,采用自适应增强算法搭建外框架,通过控制弱预测器的数量平衡预测精度与预测时间。最后,在一段变化较为频繁的轨迹进行预测,与5种神经网络预测方法进行比较,结果表明所提方法能够较好地满足精度和时间要求。

关键词：轨迹预测粒子群优化长短期记忆网络动力学模型无人机

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自适应预测权重的空战鲁棒机动决策方法

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系统工程与电子技术 2020年第10期42卷 2275-2284页

作者：丁达理魏政磊唐上钦黄长强空军工程大学航空工程学院陕西西安710038

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定... 详细信息

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定性问题,利用可达集理论对目标机动意图和状态提前预测,同时采用自适应预测权重系数对无人作战飞行器的攻击和防御进行调整。最后,利用改进的共生生物优化算法对机动决策控制量寻优。仿真结果表明,无人作战飞行器运用该方法能够生成一条理想的近距攻击占位轨迹,实现近距自主空战攻击占位。

关键词：鲁棒态势函数可达集理论机动决策自适应预测权重系数

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基于SSA算法的飞行动作规则自动提取

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计算机工程与应用 2019年第14期55卷 203-208页

作者：王乐黄长强魏政磊空军工程大学航空工程学院

针对空战知识获取问题展开研究,提出了一条从海量飞行参数中获取知识的途径。构建空战专家系统知识库;对于飞行动作规则知识的提取,提出了一种基于樽海鞘群优化算法的飞行动作规则知识提取方法,为了使提取的规则知识简洁有效,对算法的... 详细信息

针对空战知识获取问题展开研究,提出了一条从海量飞行参数中获取知识的途径。构建空战专家系统知识库;对于飞行动作规则知识的提取,提出了一种基于樽海鞘群优化算法的飞行动作规则知识提取方法,为了使提取的规则知识简洁有效,对算法的评价函数进行了设计。通过对水平右转弯机动动作和斤斗动作进行规则提取仿真与分析,验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：自主空战专家系统知识库知识获取樽海鞘群优化算法

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基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

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北京航空航天大学学报 2018年第8期44卷 1651-1664页

作者：魏政磊赵辉黄汉桥王骁飞周瑞空军工程大学航空工程学院西安710038 西北工业大学无人机系统技术研究院西安710072

通过分析无人作战飞机(UCAV)优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机(UCAVs)多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化(GWO)算法对数学模型进行求解;... 详细信息

通过分析无人作战飞机(UCAV)优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机(UCAVs)多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化(GWO)算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO(SAGWO)算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。

关键词：多无人作战飞机(UCAVs) 动态协同任务分配目标依赖矩阵任务时间片自适应灰狼优化(SAGWO)算法

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