多机空战仿真协同战术决策方法
多机空战仿真协同战术决策方法
数 0 b1 b2 1
3
目标分配和火力分配
在多机空战仿真中可以选定以下目标分配原则 首
3.1 目标分配
先打击威胁度高的目标 避免重复攻击 以优攻劣
即以我机中空战态势占优的飞机攻击处于劣势的敌机 设我方 m 架红机攻击敌方 n 架蓝机 根据以上原则 制定目标分配的具体步骤如下 1 评估空战态势 计算各架蓝机相对于红机的空 战态势指数 生成空战态势矩阵 S
图1
空战态势示意图
万方数据
• 724 • 距离威胁指数 0.5 ri − rmti ) 0.5 − 0.2 ( Tri = rm − rmti 1.0 0.8 速度威胁指数 0.1 Tvi = − 0.5 + vi / vz 1.0 vi < 0.6vz 0.6vz ≤ vi ≤ 1.5vz vi > 1.5v z ri ≤ rm, ri ≤ rmti rmti < ri < rm rmti > ri > rm max(rm, rmti ) < ri < rr
威胁评估和排序
标分配和火力分配一起构成了多机空战协同战术决策的核 协同战术决策以多源传感器数据融合 多机间 是真正实 通讯和信息资源共享以及目标识别技术为基础 现多机协同空战的关键
qB 为目标航向与目标线夹角 右偏为正
度威胁指数 Ta 距离威胁指数 Tr 和速度威胁指数 Tv 如下 角度威胁指数 Tai qB qR
qＢ ｑ B
2
空战态势评估和威胁评估的威胁指数法
在一些仿真设计中 威胁评估的内容仅考虑了空战态
5]
360
(1)
势的影响பைடு நூலகம்2
这样做可能是由于对当前目标模式识别技术
基于贝叶斯优化算法的多机协同空战决策仿真
摘要 ： 多机协同空战是未来空空作战的重要形 式， 战智能决 策是空战研究 的核心 内容之一。根据多机协 同 的特点和空 战 空
智能决策的要求 ， 首先构造多机协 同空战的 自主优势矩 阵， 并在此 基础上依据 多人冲突理论 分别对和红 蓝双方 以及本机编 队进行权重分配 ， 由此得到多机协 同空战的整体优势矩 阵。然后给 出了贝叶斯优化算法并应用此算法对该模 型进行 了优 化 分析 。 实现 了多机协同空战的空 战智能决 策。仿真实例证 明贝 叶斯优化算法收敛速度快 ， 能够收敛到全局最 优解 ， 能有效地
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ： ｌ —ａｒｒｆ ｃ ｏ ｅａｉｅａｒｃ ｍｂ ｔ ｌ ｂ ｎ ｉ ｏｔｎ ｉ ｏ—ａｒｃ ｍｂ ｔｆｒ ｔ ｈ ｎｅｌ ｅ ｔ Ｍｕｔ ｉ ｉｃａｔ ｏ ｐ ｒｔ ｉ ｏ ａ ｌ ｅａ ｍｐ ｒ ｔａｒ—ｔ ｖ ｗｉ ａ ｉ ｏ ａ ｍａ．Ｔ ｅｉｔｌｇ ｎ ｏ ｉ ｄ ｃｓｏ ｋｎ ｅｙｉ ｏ ｎ ｒａｒｃ ｍ ａ．Ａｃｏｄｎ ｏｔｅｃ ａａｔｒ ｆ ｉ ｃ ｍｂ ｔ ｎ ｅｒｑ ｉ ｍｅ ｔｏ ｅ ｅ ｉ ｎｍａ ｉｇｉ ｖ ｒ ｍｐ ￣ａ ｔｏ ｉ ｏ ｂ ｔ ｉ ｓ ｆ ｃ ｒ ｉｇｔ ｈ ｈ ｒ ｃｅｓｏ ｒ ｏ ａ ｄｔ ｅ ｕｒ ｎ ｆ － ａ ａ ｈ ｅ ｄ ｃｓｏ ｋｎ ｉｉｎｍａ ｉｇ，ａｓｌ —ｄ ｔｒ ｉａｉｎａ ｖ ｎａ ｅｍａｒ ｆｍｕｔ ｅｆ ｅｅ ｎ ｔ ｄ ａ ｔｇ ｔ ｘ ｏ ｌ ｍ ｏ ｉ ｉ—ａｒｒｆ ｃｏ ｅａｉｅａｒｃ ｍｂ ｔｉ ｕｈ ｆ ｓ ｙ ｈ ｉｃａｔ ｏ ｐ ｒｔ ｉ ｏ ａ ｓｂ ｉ ｒｔ ．Ｔ ｅ ｖ ｉ ｌ ｗｅｇ ｔ ｆｂ ｔ ｉｅ ｎ ｉ ｒｆ ｆｒ ａｉｎｈ ｖ ｅ ｎａ ｓ ｎ ｄｂ ｓ ｄｏ ｏ ｆｉｔ ｈ ｏｙ ｈ ｅｗ ｏｅａ ｖ ｎａ ｅｍａｒ ｉｈｓｏ ｏｈｓｄ ｓａ ｄ ａｒ ａｔ ｏ ｔ ａｅｂ ｅ ｓｉ ｅ ａｅ ｎ ｃｎ ｃ ｅ ｒ．Ｔ ｈ ｌ ｄ ａ ｔｇ ｔｘ ｃ ｍ ｏ ｇ ｌ ｔ ｉ ｈｓｂ ｅ ｕｌ ｂ ｓｄｏ ｈ ｎ ｌｓｓ ｈ ｅＢａｅ ｉ ｐｉ ｚ ｔ ｎａｇ ｒ ｈ ｉ ｇｖ ｎｏ ｔ ｈ ｅｍｏ ｅｉｇｈ ｓｂ ｅ ｐｉ ａ ｅ ｎｂ ｉ ａｅ ｎ ｔｅａ ａｙ ｉ．Ｔ ｙ ｓａ ｏ ｔ ａｉ ｏ ｔｍ ｓ ｉｅ ｕ ．Ｔ ｄ ｌ ａ ｅ ｎｏ ｔ ｔ ｎ ｍｉ ｏ ｌ ｉ ｎ － ｍｉ ｄ ｗ ｔ ａ ｅｉｎｏ ｔ ｚｔ ｎ ａｇｒｔｍｓａ ｄｔｅｍｕｔ—ａｒｒ ｔ ｏ ｐ ｒｔ ｅａｒｃｍｂ ｔｄ ｃｓｏ — ｋｎ ｓｒａ・ ｚ ｉ Ｂ ｙ ｓａ ｐｉ ａｉ ｏ ｈ ｈ ｌ － ｉ ａ ｏ ｅａｉ ｏ ａ ｅ ｉｉｎ—ｍａ ｉｇｉ ｌ － ｅ ｈ ｍｉ ｏ ｌ ｉ ｎ ｉ ｃ ｆ ｃ ｖ ｉ ｅ ｉ ｄ ｉ ｌｔ ｎ ａ ｅｖｒｆ ｄｔａ ｈ ｔｏ ｏ ｌ ｅｕ ｅ ｏｓｌｅｔｅｃ ｍｐｅ ｒｂｅ ． ｚ ．Ｓｍｕａｉ ｓｈ ｖ ｅ ｉ ｈ ｔｔｅｍｅｈ ｄ ｃ ｕｄｂ ｓｄ ｔ ｏｖ ｈ ｏ ｌｘｐｏ ｌ ｅ ｏ ｉ ｅ ｍ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ａ ｅｉｎ ｎ ｔ ｒ Ｂ ｙｓａ ｅｗｏｋ；Ｂ ｙ ｓａ ｐｉ ｚｔ ｎａｇｒｔｍ；Ｃ ｐ ｒｔ ｅａｒｃ ｍｂ ｔ ａ ｔ ａ ｅ ｉｉｎｍａ ｉｇ ａｅ ｉｎｏ ｔ ｍｉａｉ ｏ ｈ ｏ ｌ ｉ ｏ ｅａｉ ｉ ｏ ａ；Ｔ ｃｉｌ ｄ ｃｓ ｋｎ ｖ ｃ ｏ
多机协同空战机动决策流程
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空战决策方法进行改进.一是利用威力势场取代优势函数评估空战态势,体现 装 备 性 能 对 决 策 的 影 响;二 是 从 充
分发挥多目标攻击能力、提升协同效能入手进行初 步 目 标 分 配;三 是 引 入 目 标 重 要 性 系 数 与 收 益 比 重 系 数,将 雷
达的多目标处理能力与攻击资源分配合理性纳入 考 虑. 最 后 使 用 有 限 外 推 与 粒 子 群 算 法 解 算 指 标 函 数,仿 真 结
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多机协同控制系统的建模与仿真
多机协同控制系统的建模与仿真近年来，随着工业自动化水平的不断提高，越来越多的机器人和自动化设备投入使用，这些设备具有独立的智能控制系统，但在某些应用场景下，需要多个设备协同完成任务。
因此，多机协同控制系统的设计和建模成为了近年来的研究热点之一。
本文将介绍多机协同控制系统的建模和仿真方法。
一、多机系统的基本构成多机协同控制系统是由多个单独的控制系统组成，通过通信或其他方式协同工作，完成特定的任务。
在多机系统中，每个独立的控制系统都可以看做是一个子系统，这些子系统之间通过信号或数据交换实现协同工作。
为了更好地理解多机协同控制系统的构成，我们先来了解一下单独控制系统的基本构成。
单独的控制系统包括三部分：传感器、执行机构和控制器。
传感器用于测量某些物理量，如温度、速度、角度等，将测量值转换成电信号后发送给控制器。
控制器对传感器采集的信号进行处理，根据预设的控制策略产生控制指令，将指令发送给执行机构。
执行机构将接收到的指令转换成机械运动或能量输出，实现对被控制对象的控制。
对于多机协同控制系统，其基本构成与单独控制系统类似，包括传感器、执行机构和控制器，但可能会涉及到网络通信模块和协同控制模块的设计。
二、多机协同控制系统的建模方法多机协同控制系统的建模方法有多种，其中最常用的是基于状态空间法的建模方法。
状态空间法是系统建模和分析中广泛使用的一种数学方法，其核心思想是将系统的输入、输出和状态转移关系用数学方程描述出来，然后将它们转化为矩阵形式，方便进行分析和求解。
在多机协同控制系统中，整个系统可以看做是若干个子系统的集合，每个子系统都有自己的输入、输出和状态。
因此，对于多机协同控制系统的建模，通常先建立子系统的状态方程，然后构建整个系统的状态方程，最后进行仿真和分析。
三、多机协同控制系统的仿真方法多机协同控制系统的仿真方法有多种，其中最常用的是基于MATLAB/Simulink的仿真方法。
MATLAB/Simulink是广泛应用于系统建模与仿真的软件平台，其提供了丰富的工具箱和函数库，能够方便地进行系统建模和仿真。
基于深度强化学习的多机协同空战方法研究
基于深度强化学习的多机协同空战方法研究一、本文概述随着现代战争形态的快速发展，空战作为战争的重要组成部分，其复杂性和挑战性日益提升。
多机协同空战，作为一种重要的战术手段，对于提高空战效能、实现战争目标具有重要意义。
然而，传统的空战决策方法在面对高度复杂和不确定的战场环境时，往往难以取得理想的效果。
因此，寻求一种能够在复杂环境中实现高效协同决策的方法，成为当前军事科技研究的热点问题。
本文旨在研究基于深度强化学习的多机协同空战方法。
深度强化学习作为人工智能领域的一个分支，结合了深度学习和强化学习的优势，能够在复杂环境中通过学习实现高效决策。
通过引入深度强化学习算法，我们可以构建一种能够适应不同战场环境、实现多机协同决策的智能空战系统。
本文首先介绍了多机协同空战的基本概念和面临的挑战，然后详细阐述了深度强化学习的基本原理和常用算法。
在此基础上，本文提出了一种基于深度强化学习的多机协同空战决策方法，并详细描述了该方法的实现过程。
通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。
本文的研究成果不仅为多机协同空战提供了一种新的决策方法，也为深度强化学习在军事领域的应用提供了有益的参考。
本文的研究方法和思路也可以为其他领域的复杂系统决策问题提供借鉴和启示。
二、深度强化学习理论基础深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是近年来领域的一个热门研究方向，它结合了深度学习和强化学习的优势，旨在解决具有大规模状态空间和动作空间的复杂决策问题。
深度强化学习通过将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，使得智能体可以在未知环境中通过试错的方式学习最优策略。
深度强化学习的基础理论主要包括深度学习、强化学习和马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。
深度学习是一种通过构建深度神经网络模型来模拟人脑神经网络结构的机器学习技术，它可以处理大规模高维数据，并提取出有效的特征表示。
多机协同超视距空战决策算法
多机协同超视距空战决策算法
多机协同超视距空战决策算法是一种针对空中编队作战的算法，其核
心思想是通过多机协同，提高作战效率与战斗力。
该算法综合了计算机科学、控制论以及系统工程等学科领域的成果，可有效应对现代高技术条件
下的空中战斗挑战。
算法流程如下：
1.目标识别与跟踪：通过雷达、光电等装备获取目标信息，实现目标
识别与跟踪。
2.目标分配：基于目标信息，对编队中的飞机进行目标分配，确保每
个飞机都有一个目标攻击。
3.路径规划：根据编队任务和目标分配结果，设定编队成员的任务及
路径，通过避免障碍物和优化路径，使各成员飞机能够尽快到达指定位置，配合作战。
4.指挥与控制：通过建立分布式控制网络，把各成员飞机的控制信息
汇集到一个决策中心，进行指挥控制，实现多机协同行动。
5.战术规划：基于现有的信息，通过各种战术规划算法，制定作战方案，并指示各飞机执行任务。
6.执行与评估：根据实际情况，不断评估执行效果，调整算法参数，
优化算法，提高作战效率。
该算法的优点包括：
1.提高作战效率，增强战斗力：通过多机协同，可实现高效率执行作
战任务，提高战斗力和作战效率。
2.减小人员伤亡和战斗损失：不仅提高了参战人员的生存几率，还可减小航空器损失，降低作战成本。
3.具有高灵活性：随着作战环境的变化，该算法具备高灵活性，可以根据不同作战需求，进行调整和优化。
4.应对复杂环境：该算法具有强大的感知和决策能力，可以在高度复杂的作战环境中应对挑战。
多机空战协同制导决策方法
式中，ｋ、ｋ分别为态势优势函数瓦和效能优势函数丁ｃ的
（２）
式中，Ｒｏ一坠挚。
ｒ０・１
加权系数，且ｂ＋ｋ一１，ＨＪ通过多次仿真或每家评议确定。
２制导切换方式
当某架发射中／远距空空导弹的飞机Ａ受到敌方威胁 或者其他原因必须规避时，如果需要请求编队内其他毪机 接替对该导弹的中制导权，必须计算其他弋机的制导优势， 根据制导优势大小确定新制导机，完成制导切换。口Ｊ从以 ＂ＯＦ＜Ｏ・６嘶
ｃｕｓｓｅｄ，ｂａｓｅｄ
ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ａｎｇｌｅ，ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｎｄ ｖｅｌｏｃｉｔｙ）ａｎｄ ｔｈｅ ｆｉｇｈｔｅｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ
ｂｏｔｈ ｓｉｄｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｗａｒｆａｒｅ．Ｔｗｏ
ｅａｃｈ
ｍｏｄｅｓ
ｏｆ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｓｗｉｔｃｈ
制导优势
在编队飞机协同对窄作战中，发射导弹的飞机由于某
种原因需要将已发射导弹的中制导权移交给编队内其他某
收稿日期：２００７一１２—１３；修回日期：２００８—０１—２３。 基金项目：国家自然科学基金（６０６７４０３１）；国家。８６３。高技术发展计划摹金（２００６ＡＡ７０１３０７）；总装预研蘑点基金（６１４０５２９）资助课题 作者简介：肖冰松（１９８２一）．男，博士研究生，主要研究方向为航空武器系统总体，仿真与控制。Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｂｓ２１ｃｎ＠ｙａｈｏｏ．ｔｏｍ．ｃｎ
ａ ａｓ
ｔｏｏｔBiblioteka ｅｒｉｓ ｉｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｔ
ｔｏ
ｐｒｏｖｉｄｅ ａｓｓｉｓｔａｎｔ ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ
ｎｅｗ
ｏｎ
ｇｕｉｄａｎｃｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ ｔｈｅ ｍｉｓｓｉｌｅ．Ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙ ｉｓ ｄｉｓ—
一种适用于多弹联合攻击机动目标的协同制导策略
一种适用于多弹联合攻击机动目标的协同制导策略多弹联合攻击是指通过多枚导弹或弹药协同作战，共同攻击一个或多个目标的战术手段。
在实施多弹联合攻击时，需要采用协同制导策略，确保各个弹药能够有效地击中目标。
下面将介绍一种适用于多弹联合攻击机动目标的协同制导策略。
1. 目标选择与规划在进行多弹联合攻击之前，首先需要明确攻击目标。
对机动目标来说，其位置和速度都可能会发生变化，因此需要通过情报分析、侦察和目标跟踪，准确获取目标的信息。
这样可以为后续的协同制导提供基础数据。
2. 弹药选择与配置根据目标特点和所需攻击效果，选择适合的弹药类型，并对其进行配置。
在多弹联合攻击中需要考虑弹药之间的协同作战。
弹药之间的配合可以通过选择不同的攻击模式（如齐射、逐鹿等），或者在时间和空间上进行调整，以实现最佳的攻击效果。
3. 任务分配与情报共享对于多弹联合攻击来说，需要将任务分配给各个弹药，并确保它们能够有效地共享情报。
这需要建立一个可靠的通信网络，以便于各个弹药之间能够实时地交换目标信息、位置信息和攻击状态。
还可以利用传感器、无线电频率等技术手段，提高情报共享的精确性和实时性。
4. 预设攻击轨迹与时间表在进行多弹联合攻击时，可以通过预设攻击轨迹和时间表来实现协同制导。
攻击轨迹是指弹药在攻击过程中所遵循的路径，可以通过事先计算和优化来确定。
时间表则是指各个弹药按照一定的时间顺序进行攻击，以便实现最佳的协同效果。
5. 引导与控制在实施多弹联合攻击时，需要对各个弹药进行引导和控制，确保它们能够按照预设的轨迹和时间表进行攻击。
引导与控制可以通过地面中心、空中平台或无人机等手段进行。
在引导和控制过程中，需要实时监测各个弹药的位置和状态，并对其进行指导和调整，以确保最终实现目标的精确打击。
6. 反馈与修正在实施多弹联合攻击过程中，需要不断进行反馈和修正。
这可以通过观察攻击效果、分析战场态势和目标变化来实现。
根据反馈信息，可以对攻击轨迹和时间表进行修正，调整弹药之间的协同作战方式，以提高攻击效果。
基于多UAV协同作战的指挥控制与仿真研究
基于多UAV协同作战的指挥控制与仿真研究序言近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）技术的快速发展使得无人机在民用和军事领域得到了广泛应用。
尤其是在军事作战中，多UAV协同作战不仅能够提高作战效率，还能减少人员伤亡风险。
本文将针对基于多UAV协同作战的指挥控制与仿真进行深入研究。
第一章多UAV协同作战的背景与意义1.1 多UAV协同作战的背景随着现代战场日趋复杂和多元化，单一UAV的作战能力已经无法满足现代作战的需求。
多UAV协同作战能够提高信息获取、侦察侦查和打击能力，对于实现快速、精确和高效的作战具有重要意义。
1.2 多UAV协同作战的意义多UAV协同作战不仅可以提高作战效率，还能够降低飞行员和地面人员的风险。
通过合理的任务分配和协调，UAV之间可以实现互补和配合，提高整体作战能力，实现战斗力的最大化。
第二章多UAV协同作战的指挥控制原理2.1 多UAV协同作战的指挥结构多UAV协同作战指挥结构主要包括指挥中心、协同控制站和各个UAV之间的通信系统。
指挥中心负责下发作战任务和指令，协同控制站负责对UAV进行实时的指挥和控制，各个UAV通过通信系统实现信息的共享和传输。
2.2 多UAV协同作战的指挥策略多UAV协同作战的指挥策略主要包括任务分配、路径规划和协同打击。
任务分配通过合理的算法将不同任务分配给不同的UAV，路径规划通过优化算法确定UAV的最优路径，协同打击通过协调各个UAV的行动实现目标的快速摧毁。
第三章多UAV协同作战的仿真研究3.1 多UAV协同作战的仿真环境多UAV协同作战的仿真环境包括仿真平台和仿真模型。
仿真平台可以是MATLAB/Simulink、ROS等，仿真模型包括UAV的动力学模型、传感器模型和环境模型。
3.2 多UAV协同作战的仿真实验多UAV协同作战的仿真实验主要包括指挥控制方案的验证和性能评估。
通过设计不同的指令和协同策略，对仿真环境中的UAV进行控制和协调，分析作战效果和性能指标，提出改进方案。
多机协同多目标攻击空战机动决策研究
技术创新多机协同多目标攻击空战机动决策研究Study on Maneuvering Decision in Multi-fighter Cooperation and Multi-target Attack Air Combat(海军航空工程学院)孙永芹孟上刘立佳范洪达SUN Yong-qin MENG Shang LIU Li-jia FAN Hong-da摘要:根据近距空战和中远距空战的不同特点,运用多级影响图对策对多机协同多目标攻击空战机动决策进行了研究。
在近距空战机动决策研究中,依据协同的原则,将大规模空战转化为多个1:1空战,然后运用多级影响图对策解决1:1空战,提出了考虑交战双方的多级影响图对策连续决策模型。
在中远距空战机动决策研究中,将多级影响图对策理论和多目标规划理论融合,形成多目标多级影响图对策,提出了基于多目标多级影响图对策的多目标攻击机动决策模型。
最后,对这两个决策模型进行了仿真,仿真结果表明该两个模型在不确定情况下的决策效果理想。
关键词:多目标攻击;机动决策;近距空战;中远距空战;多级影响图对策;多目标多级影响图对策中图分类号:TP181文献标识码:A Abstract:According to the difference of close-range air combat and middle-long-range air combat,maneuvering decisions are stud -ied by the multi-stage influence diagram game in multi-fighter cooperation and multi-target attack air combat.For maneuvering de -cisions of close-range air combat:according to cooperative principles,the large-scale air combat is converted to the multitudinous 1:1air combat,then 1:1air combat is solved by the multi -stage influence diagram game,thus,a multi -stage influence diagram game model for sequential decisions is presentd,which describes the elements of decision process and takes into account decisions of both sides.For maneuvering decisions of middle -long -range air combat:the multi -stage influence diagram game theory and the multi -target programming theory are syncretized,and the multi -target multi -stage influence diagram game is formed,thus,a multi -target multi-stage influence diagram game model for maneuvering decisions is presentd,which describes the decision process of multi-target attack.Finally,these two models are simulated.Simulation results show they are more effective.Key words:multi-target attack;maneuvering decision;close-range air combat;middle-long-range air combat;multi-stage in -fluence diagram game;multi-target multi-stage influence diagram game文章编号:1008-0570(2010)06-1-0033-031引言在空战机动决策的研究中,可以将多机协同多目标攻击空战分为近距空战和中远距空战两种形式。
航空武器系统协同作战样式及关键技术
航空武器系统协同作战样式及关键技术随着科技的发展和战争的演变，航空武器系统在现代战争中起着越来越重要的作用。
航空武器系统包括了各种飞机、导弹和无人机等航空装备，而这些装备是分散部署在不同的地区和部队中的。
为了能够更有效地发挥航空武器系统的战斗力，协同作战成为了一种必不可少的作战模式。
本文将就航空武器系统协同作战样式及关键技术展开阐述。
1. 多种航空武器系统的协同作战多种航空武器系统的协同作战是指在一次战役或一次作战行动中，多种航空武器系统协同作战。
战斗机、轰炸机、侦查机、无人机等在一起组成一个立体的作战体系，在战场上集中火力，密切配合，实现对敌方目标的全面覆盖和打击。
这种协同作战方式能够最大限度地发挥各种航空武器系统的作战能力，实现整体效能的最大化。
在现代战争中，航空武器系统不仅仅是独立作战的力量，更多的是需要和地面部队协同作战。
航空武器系统可以实施对地攻击，支援地面部队实施作战，也可以进行战场监视和侦察，为地面部队提供情报支援。
这种协同作战方式需要航空武器系统和地面部队之间的密切配合和通信。
通过这种协同作战方式，可以在最短时间内实现对地目标的打击，最大程度地减小敌方的威胁。
航空武器系统和海军部队的协同作战也是一种常见的作战样式。
舰载机和航母舰队、反潜机和潜艇部队、直升机和登陆舰队等，这些航空武器系统和海军部队进行紧密配合，实施海上作战。
通过这种协同作战方式，可以在海上实施全方位的控制和打击，保障海上通道的安全，维护国家海洋权益。
1. 信息化技术信息化技术是实现航空武器系统协同作战的关键技术之一。
通过信息化技术，可以实现航空武器系统之间的信息共享和通信。
包括了数据链技术、卫星通信技术、雷达技术等。
信息化技术能够让不同类型的航空武器系统之间进行信息互通，有效地协同作战。
2. 指挥控制技术指挥控制技术是实现航空武器系统协同作战的重要技术之一。
通过指挥控制技术，可以实现对整个协同作战系统的实时监控和指挥。
多目标分时打击的多群组飞行器协同制导方法
多目标分时打击的多群组飞行器协同制导方法在现代科技的舞台上，多目标分时打击的多群组飞行器协同制导方法如同一位精心编排的交响乐指挥，协调着每一个音符，确保旋律的和谐与完美。
这种方法的核心在于其卓越的协同性和精确性，它能够像鹰群捕食一般，对多个目标进行快速、准确的定位和打击。
首先，这种方法的协同性体现在各个飞行器之间的紧密配合上。
它们不再是孤立的个体，而是形成了一个高效的团队。
就像一支足球队的球员，他们各自有不同的位置和任务，但都为了同一个目标而努力。
这种协同作战的方式大大提高了打击的效率和准确性。
其次，这种方法的精确性也是其显著特点之一。
它能够像狙击手一样，精确地锁定目标，然后一击即中。
这种精确性不仅体现在对目标的定位上，还体现在对打击时间和力度的把握上。
它能够在最短的时间内，用最少的资源，达到最好的效果。
然而，这种方法也面临着一些挑战和问题。
首先，如何保证飞行器之间的通信畅通无阻是一个关键问题。
如果通信出现问题，那么整个系统的协同性就会受到影响，甚至可能导致任务失败。
其次，如何提高飞行器的自主性也是一个重要课题。
目前，许多飞行器还需要人工操作或干预，这不仅增加了人力成本，也降低了效率。
对于这些问题，我认为我们应该从以下几个方面进行改进和完善：1.加强飞行器之间的通信技术研究，确保通信的稳定性和可靠性。
我们可以借鉴现代通信技术的最新成果，如5G、6G等，来提高飞行器之间的通信速度和质量。
2.提高飞行器的自主性。
我们可以通过人工智能、机器学习等技术，使飞行器能够更好地识别和判断环境，从而提高其自主决策的能力。
3.建立完善的应急机制。
在任何系统中，都可能出现意外情况。
因此，我们需要建立一套完善的应急机制，以便在出现问题时能够及时应对和处理。
总的来说，多目标分时打击的多群组飞行器协同制导方法是一种具有巨大潜力的技术。
它像一把锋利的剑，能够准确地刺入敌人的心脏。
然而，这把剑也需要我们不断地磨砺和完善，才能发挥出最大的威力。
空地协同仿真案例
空地协同仿真案例背景：在当今的军事领域，空地协同作战已经成为一种重要的作战方式。
通过空地协同，空中力量与地面部队能够更好地协同作战，提高作战效率，减少伤亡。
本案例将介绍一种空地协同仿真系统，以帮助军事指挥官更好地理解空地协同作战的原理和实施方法。
系统设计：该仿真系统由多个模块组成，包括空中力量模块、地面部队模块、通信模块、指挥控制模块等。
每个模块都采用先进的仿真算法，能够模拟各种作战场景下的空地协同过程。
空中力量模块包括各种类型的飞机，如战斗机、轰炸机、无人机等。
每个飞机都有自己的飞行速度、航程、武器携带量等参数。
通过模拟飞机的起飞、巡航、攻击等动作，系统能够真实地再现空中力量的作战过程。
地面部队模块包括各种类型的地面装备，如坦克、步兵战车、火炮等。
每个装备都有自己的移动速度、射程、火力等参数。
通过模拟地面部队的行进、战斗等动作，系统能够真实地再现地面部队的作战过程。
通信模块负责空地之间的信息传递和协调。
通过建立通信网络，系统能够实现空中力量和地面部队之间的实时通信，确保信息的准确传递和命令的及时下达。
指挥控制模块负责整个作战过程的指挥和协调。
通过模拟指挥官的决策过程，系统能够实现空地之间的协同作战，确保空中力量和地面部队能够按照预定计划进行作战行动。
案例实施：在一次实战演练中，假设我方地面部队遭到敌方袭击，急需空中力量的支援。
指挥中心通过仿真系统下达作战命令，空中力量在接到命令后迅速做出反应，派遣战斗机前往支援。
地面部队在战斗机的掩护下反击敌方，成功击退敌军。
整个过程中，仿真系统实时监控作战情况，并不断调整空中力量的部署和攻击策略，以确保作战效果最佳。
总结：通过空地协同仿真系统，军事指挥官可以更好地理解空地协同作战的原理和实施方法。
在未来的战争中，空地协同作战将成为一种重要的作战方式，能够提高作战效率，减少伤亡。
因此，该仿真系统可以为军事指挥官提供有力的决策支持，提高军事行动的效能。
基于博弈论模型的多机协同对抗多目标任务决策方法
队内每架飞机具有相同的传感器和武器能力 ,以相同
的高度 (10000m )和速度 (M a = 0. 8 或者 240m s)飞
行 ,每架飞机相对于编队内其它飞机以及敌方各个目
标之间的水平位置可以改变 ,这里设定我方 4 架飞机
组成梯形编队 ,前 2架飞机平行 ,间距 10km ,后两架飞
机平行 ,间距 20km ,前后两排飞机间距 5km。
引言
在我方多机编队与敌方多个 (空中或地面 )目标 形成对峙的态势下 ,由于我方编队内的每架飞机都能 够通过自身机载目标探测传感器对敌方目标进行定位 与识别 (在传感器能力范围内 ) ,同时又能够通过战术 数据链接收编队内其它飞机探测到的 (相同或不同 ) 目标信息 ,因此 ,在这里 ,假设我方飞机编队对敌方所 有目标的位置和属性都已经知道 ,并且能够据此推测 出敌方 (多个目标 )的目标探测传感器和进攻性武器 的能力以及可能采取的攻击策略 ,进而推测出在采取 每种攻击策略时敌方可以获得的收益 。从博弈模型的 角度说 ,就是我方知道敌方的“局中人 ”、“策略 ”和“支 付函数 ”。由于我们考虑的是与强敌进行对抗 ,因此 , 敌方对我方情况的掌握至少应该与我方对敌方情况的 了解对 等 。也 就 是 说 , 敌 方 同 样 知 道 我 方 的“局 中 人 ”、“策略 ”和“支付函数 ”。此外 ,在敌我双方对抗 时 ,由于每一方都想争得先机 ,因此 ,为公平起见 ,假设 敌我双方同时采取策略 。
代表我方采取策略
α i
i=1
的概率 ;
敌方的混合策略集合为
n
Y
=
{
y
∈R
n +
|
∑yj
= 1},
yj
代表敌
多机空战仿真协同战术决策方法
多机空战仿真协同战术决策方法
董彦非;冯惊雷;张恒喜
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2002(14)6
【摘要】首先介绍了多机空战协同战术决策的主要内容,然后提出了一种用以进行空战态势评估和威胁评估的方法——威胁指数法;在此基础上给出了目标分配的具体步骤以及火力分配模型;最后给出了具体仿真算例,计算结果表明,文中介绍的方法可以全面、有效地完成多机空战中的战术决策任务。
【总页数】3页(P723-725)
【关键词】多机空战;仿真;协同战术决策
【作者】董彦非;冯惊雷;张恒喜
【作者单位】空军工程大学工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】E844;TP391.9
【相关文献】
1.多机型协同空战多目标分配战术决策仿真算法 [J], 宋骁健;杨根源;浦鹏
2.多机协同多目标攻击空战战术决策 [J], 兰俊龙;赵思宏;寇英信;李战武
3.预警机指挥多机群空战的协同战术决策 [J], 陈军;高晓光;肖步宇;胡成田
4.基于贝叶斯优化算法的多机协同空战决策仿真 [J], 史志富;张安;刘海燕
5.多机空战协同制导决策方法 [J], 肖冰松;方洋旺;胡诗国;曾宪伟
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多机协同作战任务决策方法多智能体结构框架
多机协同作战任务决策方法多智能体结构框架姚宗信;李明;陈宗基【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2008(015)003【摘要】多机协同攻击能够充分利用各个飞机的作战资源和空间占位,是未来空战的主要模式.为了描述多架飞机协同作战过程中的信息组织形式和传递流程,基于多智能体的行为特征和构造方式,从飞机编队和飞机平台两个层面建立了多智能体结构框架.由编队中的各架飞机为智能体组成第一层多智能体,由每架飞机内部的各个功能模块为智能体组成第二层多智能体结构.以编队层多智能体和长机内部的决策功能智能体为例,介绍了多智能体数学模型的设计细节.依据所建立的多智能体结构框架和数学模型,以编队层为例,描述了多机协同作战任务决策方法的信息流程.研究表明,以飞机编队和飞机平台两个层面多智能体结构框架描述多机协同作战过程是恰当的.【总页数】5页(P1-4,9)【作者】姚宗信;李明;陈宗基【作者单位】北京航空航天大学,北京,100083;沈阳飞机设计研究所,沈阳,110035;北京航空航天大学,北京,100083;沈阳飞机设计研究所,沈阳,110035;北京航空航天大学,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】V271.4;TP182【相关文献】1.基于多智能体的多机型协同作战决策系统模型研究 [J], 浦鹏;张金春;陈钰宁;李萧2.基于多智能体的无人作战平台多机协同对抗多目标任务决策方法 [J], 姚宗信3.基于博弈论模型的多机协同对抗多目标任务决策方法 [J], 姚宗信;李明;陈宗基4.一种无人机集群对抗多耦合任务智能决策方法 [J], 文永明;石晓荣;黄雪梅;余跃5.智能体Petri网融合的多机器人-多任务协调框架 [J], 李勇;李坤成;孙柏青;张秋豪;王义娜;杨俊友因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多机协同超视距空战决策算法
多机协同超视距空战决策算法一、问题背景超视距空战是现代战争中一种普遍存在的战斗形态，其中多架飞机组成编队，在高空进行空中战斗。
在这种情况下，飞机之间的距离较远，无法直接进行通信，因此需要设计一种算法，使得多架飞机能够共同制定决策，提高编队的战斗能力。
二、算法设计和实现1.建立决策网络：根据飞机之间的战斗力和距离等因素，建立一个决策网络。
每个飞机作为一个节点，节点之间的边代表飞机之间的关联关系。
可以使用机器学习方法进行网络的训练和建立。
2.信息交换：每个飞机在飞行过程中，通过无线通信手段获取周围飞机的动态信息，并将自身信息发送给周围飞机。
这样，所有飞机可以获得周围飞机的动态信息，为决策提供数据支持。
3.集体决策：基于决策网络和信息交换，每个飞机都可以获得周围飞机的决策结果。
根据自身的状态和战斗目标，飞机可以通过博弈论、最优化等方法，制定自己的决策方案。
4.决策更新：根据飞机自身的决策方案和周围飞机的动态信息，不断更新自身的决策结果。
这样，在飞行过程中，每个飞机可以不断地向周围飞机发送自身的动态信息和决策结果，实现多机之间的决策协同。
三、实验结果本算法在超视距空战仿真平台上进行了实验。
实验设置了多个飞机编队进行空战任务，并使用了不同的决策算法进行比较。
实验结果显示，采用多机协同超视距空战决策算法的编队，在战斗效果上具有明显的优势。
与传统的决策算法相比，该算法在编队的战斗能力、生存能力和合作能力方面都有所提高。
四、讨论尽管多机协同超视距空战决策算法在实验中取得了较好的效果，但仍然存在一些问题需要进一步研究和解决。
例如，如何提高信息交换的效率和准确性，如何更好地利用决策网络进行决策更新等。
未来可以通过进一步优化算法，结合更先进的通信技术和决策方法，提高多机协同超视距空战决策的效果和实际应用价值。
综上所述，多机协同超视距空战决策算法是一种有效的空战决策方法，可以提高飞机编队的战斗能力和合作能力。
该算法在实验中取得了良好的效果，但仍然需要进一步研究和完善。
双机连的飞行员是如何进行协同操作的？
双机连的飞行员是如何进行协同操作的？一、战机协同作战的背景与必要性协同作战是空中作战策略中的重要环节。
战机协同作战通过多架战机之间的有效配合和协同操作，能够提升作战效能，增加战场优势。
在现代空战中，面对复杂的作战环境和敌对态势，战机协同作战具有至关重要的作用。
二、战机协同作战的基本模式1. 编队型协同作战模式：多架战机按照规定编队形成编队队形，通过领航机的引导和信号传递，在空中实现相对紧密的队形飞行。
这种模式下，编队队形的战机相互之间可以进行简单的默契和配合，提高战斗力。
2. 集群型协同作战模式：多架战机在一定的战场范围内自由分散，通过无线通信和联网系统实现信息共享和指挥配合。
这种模式下，战机可以自由选择攻击目标，并且相互之间可以协同防御和支援，形成战场上的密集力量。
三、战机协同作战的关键要素1. 指挥与通信：在战机协同作战中，指挥官的决策和指示起着至关重要的作用。
通过现代化的通信系统，指挥官可以及时将战斗指令传达给每一架战机，确保作战任务的有序进行。
2. 作战规划与战术协同：在战机协同作战中，战术协同是不可或缺的部分。
通过制定合理的作战规划和战术策略，战机可以在集结、引导、攻击等环节中相互协助，最大程度地发挥各自的优势。
3. 情报共享与战场感知：情报共享是战机协同作战中的核心要素之一。
通过共享战场情报和情报分析，战机可以更好地了解敌情我援，做出正确的作战决策。
同时，准确的战场感知能力也是战机在协同作战中的重要基础，它可以提高战机的反应速度和作战效能。
四、战机协同作战的技术支持1. 无线通信技术：现代战机协同作战离不开高效的通信系统。
无线通信技术的进步，使得战机之间可以实时传递信息和指令，保证作战行动的协同性和连贯性。
2. 战场感知技术：战场感知技术包括雷达、红外线探测和电子侦察等手段。
这些技术的应用，使得战机在协同作战中能够更好地掌握战场态势，从而做出更准确的作战决策。
3. 联网系统：联网系统是战机协同作战不可或缺的一部分。
多机空战仿真协同战术决策方法
进行新一轮的目标分配
3.2 火力分配
目标分配结束以后 即可进行火力分配 由于目标分 火力分配已经成为一个 可以按照单机多目标攻 配中已经考虑了飞机之间的协同 单机多目标攻击的火力分配问题 击的火力分配的方法进行
这是一个多目标决策问题 [8] (9)
空战态势如表 1 所示 计算得到的空战态势威胁
kf mk max ∑ [1. 0 − (1 . 0 − pt k ) ] w k k =1 kf m max ∑ [1. 0 − (1 . 0 − pt k ) k ]T k k =1 0 ≤ m ≤ 2 k kf ∑ m k ≤ ll k =1
图1
空战态势示意图
万方数据
• 724 • 距离威胁指数 0.5 ri − rmti ) 0.5 − 0.2 ( Tri = rm − rmti 1.0 0.8 速度威胁指数 0.1 Tvi = − 0.5 + vi / vz 1.0 vi < 0.6vz 0.6vz ≤ vi ≤ 1.5vz vi > 1.5v z ri ≤ rm, ri ≤ rmti rmti < ri < rm rmti > ri > rm max(rm, rmti ) < ri < rr
胁排序向量 t 威胁指数由大到小排列 共 m n 个元素 对应
7 如果分配给某架红机攻击的蓝机数量等于该机的 多目标攻击能力限制或者挂载的导弹数目 出目标分配 删除矩阵 S 中的第 i 行 8 重复 素 3 7 步 直至删除矩阵 S 的全部元 可以方便地编制成计算 即完成目标分配过程 以上目标分配步骤简单实用 机仿真程序 飞机之间数据链的传输频率高的在 24000 bps 左右 即 每秒能进行 10 次以上的目标分配数据的传输[7] 机来说 之后 做也容易贻误战机 所以 但对于僚 这样 频繁地改变攻击目标在操作上是不允许的 则该架红机退
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。协同战术决策以多源传感器数据融合、多机间通讯和信
息资源共享以及目标识别技术为基础， 是真正实现多机协同 空战的关键。
2 空战态势评估和威胁评估的威胁指数法
在一些仿真设计中，威胁评估的内容仅考虑了空战态 势的影响[2～5]，这样做可能是由于对当前目标模式识别技术
收稿日期： 2001-06-18 修回日期： 2001-12-10 作者简介：董彦非(1970-), 男, 河南开封人, 博士, 研究方向为航空武器 系统效能评估、智能决策和飞行仿真等; 冯惊雷 (1975-), 男, 硕士, 研究 方向为装备管理系统工程等; 张恒喜 (1937-), 男, 教授, 博导, 研究方向 为军事装备学武器装备发展规划与管理。
系 统 仿 真 学 报 2002 年 6 月 需要首先进行数据处理。这里取空战指数的相对值 TCi ： ri ≤ rm, ri ≤ rmti rmti < ri < rm rmti > ri > rm max(rm, rmti ) < ri < rr (2) Tci = Ci / max(C i ) 胁指数为： Wi＝b1×Tci＋b2×Ti （i＝1,2, …,n） (7) 其中，Wi 为第 i 架敌机对我机的威胁指数，b1、b2 为权系数 vi < 0.6vz 0.6vz ≤ vi ≤ 1.5vz vi > 1.5v z (3) （0≤b1、b2≤1） ，一般可以取 b1＝0.5；b2＝0.5 (6) 综合敌机的空战能力和空战态势的影响，得出总的威
Abstract：By introducing the air combat cooperative tactical decision, a model of air combat situation and threat assessment model —— a threat index method, is presented. Then the steps for target assignment and the munitions allocation model are proposed. Finally, an application example is given, and the results show that the methods used in this paper can be used effectively in air combat cooperative tactical decision. Keywords ： cooperative air combat；tactical decision；multi-craft air combat；threat assessment；air combat situation； target assignment；multi-target attack
3 目标分配和火力分配
3.1 目标分配
在多机空战仿真中可以选定以下目标分配原则：① 首 先打击威胁度高的目标； ② 避免重复攻击； ③ 以优攻劣 （即 以我机中空战态势占优的飞机攻击处于劣势的敌机） 。 设我方 m 架红机攻击敌方 n 架蓝机。根据以上原则， 制定目标分配的具体步骤如下： （1）评估空战态势，计算各架蓝机相对于红机的空战 态势指数，生成空战态势矩阵 S：
Cooperative Tactical Decision Methods for Multi-aircraft Air Combat Simulation
DONG Yan-fei, FENG Jing-lei, ZHANG Heng-xi
（Engineering College, Air Force University of Engineering, Xi’an 710038, China）
s11 L s1n S = M M s L s m1 mn
(8)
2.2 空战能力指数
对于空战中敌机空战能力的评估，不必考虑我机的对 抗影响，这样该问题就转化为对敌机的空战效能评估。对飞 机空战效能评估的方法很多， 这里可以采用简便易行的空战 能力指数方法。 一种作战飞机或机载武器系统从研制到投入使用以及 现役飞机和机载武器系统的改型升级是一个漫长的过程， 在 某一战役的特定时间段内， 双方的武器装备水平可以看作是 “静 止”的，利用静态的空战能力指数评估其空战能力是可行的。 求空对空作战效能指数 C 首先需要选取影响空战的主 要因素。 一般用与空战有关的 7 个主要因素来衡量飞机空对 空作战能力：机动性、火力、探测目标能力、操纵效能、生 存力、航程和电子对抗能力 。则空战能力指数如下： C =[ln B +ln( ∑ A1 +1) +ln(∑ A2)] ε1ε 2ε 3ε 4 (5)
式中， B 为机动性参数， A1 为火力参数， A2 为探测能力参数， ε1 是操纵效能系数， ε2 是生存力系数，ε3 是航程系数， ε4 是电子对抗能力系数。 可以根据公式（ 5）计算出一定时期内敌方各种类型飞 机的空战能力指数，制成数据库，并适时地根据敌方新装备 服役和老装备改装升级情况更新数据库内容。 空战中敌方飞 机的特征由作战指挥系统侦察获得并从数据库中调出相应 的空战能力指数由数据通讯系统传递给我机（群） 。
2.3 总的威胁指数模型
由于空战能力指数与空战态势诸指数的差别比较大，
第 14 卷第 6 期
董彦非, 等：多机空战仿真协同战术决策方法
• 725 •
3.2 火力分配
目标分配结束以后，即可进行火力分配。由于目标分 配中已经考虑了飞机之间的协同， 火力分配已经成为一个单 机多目标攻击的火力分配问题， 可以按照单机多目标攻击的 火力分配的方法进行，这是一个多目标决策问题 ：
(1)
ｖVＢ
B
ｖ
VRＲ
r ห้องสมุดไป่ตู้R Ｒ ｑ
ｒ
图1
空战态势示意图
• 724 • 距离威胁指数： 0.5 ri − rmti ) 0.5 − 0.2 ( Tri = rm − rmti 1.0 0.8 速度威胁指数： 0.1 Tvi = − 0.5 + vi / vz 1.0
2.1 空战态势指数
空战态势中三个关键因素包括双方速度矢量的方向 （角度） ，双方的相对距离和双方飞机的速度。如图 1 所示， vR 为我机速度矢量， vB 为目标机速度矢量， qR 为目标前置角， qB 为目标航向与目标线夹角（右偏为正） 。分别定义角度威 胁指数 Ta、距离威胁指数 Tr 和速度威胁指数 Tv 如下： 角度威胁指数： Tai＝（｜qB｜＋｜qR｜）／360°
[6]
其中 Sij 是第 j 架蓝机相对于第 i 架红机的空战态势指数。 （2）进行威胁评估，计算各架蓝机相对于红机的威胁 指数。综合全部威胁指数，构成全体蓝机对全体红机的威胁 排序向量 （ t 威胁指数由大到小排列， 共 m×n 个元素） ： t ＝ {t1，……，tmn} （3）确定向量 t 中第一个元素（威胁指数最大）对应 的蓝机（设为蓝机 k） ； （4）在矩阵 S 的第 k 列查找到最小元素，设为 sik ； （5）将蓝机 k 分配给红机 i 攻击（以优攻劣） ； （6）删除 S 中第 k 列和向量 t 中蓝机 k 对应的元素； （7）如果分配给某架红机攻击的蓝机数量等于该机的 多目标攻击能力限制或者挂载的导弹数目， 则该架红机退出 目标分配，删除矩阵 S 中的第 i 行； （8）重复（3）～（7）步，直至删除矩阵 S 的全部元 素，即完成目标分配过程。 以上目标分配步骤简单实用， 可以方便地编制成计算机 仿真程序。 飞机之间数据链的传输频率高的在 24000 bps 左右，即 每秒能进行 10 次以上的目标分配数据的传输[7]。但对于僚 机来说，频繁地改变攻击目标在操作上是不允许的，这样做 也容易贻误战机。 所以， 在第一次目标分配完成并发送之后， 长机和僚机就按照这一分配结果实施攻击， 并且在一定的时 间内不改变这一分配结果。过一段时间之后，长机需要根据 战场情况变化，进行新一轮的目标分配。
1 概述 1
随着航空科技的进步和军事斗争需求的牵引，多目标 攻击能力已经成为现代机载武器系统的研究方向和衡量现 代战斗机的一个重要标准，同时，协同多目标攻击也是未来 空战的主要形式和发展趋势。 多机空战与一对一空战相比，最显著的差别就是面对 多个敌方目标需要根据我方资源为各个友机进行目标分配 和火力分配， 而威胁评估和空战态势评估是目标分配和火力 分配的基础。威胁评估的前提是态势评估，它们都是数据融 合的组成部分。空战态势评估、威胁评估和排序、目标分配 和火力分配一起构成了多机空战协同战术决策的核心内容
多机空战仿真协同战术决策方法
董彦非, 冯惊雷, 张恒喜
（空军工程大学工程学院, 陕西 西安 710038）
摘
要： 首先介绍了多机空战协同战术决策的主要内容，然后提出了一种用以进行空战态势评估
和威胁评估的方法——威胁指数法；在此基础上给出了目标分配的具体步骤以及火力分配模型； 最后给出了具体仿真算例，计算结果表明，文中介绍的方法可以全面、有效地完成多机空战中的 战术决策任务。 关键词： 协同空战；战术决策；多机空战；威胁评估；空战态势；目标分配；多目标攻击 中图分类号： V271.4; E926 文献标识码： A
第 14 卷第 6 期 系 统 仿 真 学 报 Vol. 14 No. 6 2002 年 6 月 JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION June 2002
文章编号： 1004-731X (2002) 06-0723-03
mk max ∑ [1. 0 − (1 . 0 − pt k ) ] w k k =1 kf m max ∑ [1. 0 − (1 . 0 − pt k ) k ]T k k =1 0 ≤ m ≤ 2 k kf ∑ m k ≤ ll k =1
kf