智能空戰實時輔助決策方法研究（簡體書）

現代化空戰形態的演變對空戰平臺和機載武器系統提出了更高的要求。與此同時，裝備性能的提升也對飛行員提出了更為嚴苛的要求。面對豐富的信息數據和劇烈變化的空戰態勢，留給飛行員進行決策判斷的時間急劇縮短，這就要求飛行員必須快速做出機動決策。但是，這必然會導致飛行員的決策失誤率上升，戰機的生存概率下降，進而影響空戰效果。目前，空戰對抗訓練中，攻防雙方對抗激烈，態勢環境日趨複雜，飛行員在空戰中誤判態勢、貽誤戰機、錯失有利占位的情形也在呈上升趨勢。為了有效應對信息化條件下的攻防對抗，本書對空戰智能實時輔助決策方法進行了闡述。全書主要分為空戰態勢要素提取、空戰態勢評估、攻擊占位決策及機動規避決策4個部分的內容，著力解決輔助決策系統中的態勢快速感知、攻擊占位、機動規避決策問題。 本書適用于對空戰智能輔助決策感興趣的讀者。

王棟，1978年出生，副教授，碩士。多次承擔重大科研項目，多次獲獎、三等功。負責講授碩士研究生和本科生課程有：網絡技術與應用、計算機硬件基礎、訓練評估等課程。公開出版專著教材5部，發表論文43篇。

面對豐富的信息數據和劇烈變化的空戰態勢，如何提高飛行員戰場感知能力和機動決策能力，成為當今一段時間航空裝備發展亟待解決的問題，本文對智能空戰實時輔助決策方法進行研究。

目 錄／Contents



第1章 綜述 1

1.1 研究背景 2

1.2 空戰輔助決策概述 2

1.2.1 空戰決策需求分析 2

1.2.2 空戰態勢評估 4

1.2.3 空戰輔助決策 5

1.3 國內外研究現狀分析 7

1.3.1 空戰態勢評估研究現狀 7

1.3.2 空戰輔助決策研究現狀 9

1.4 研究內容及結構 12

第2章 實訓數據態勢特徵數據提取 15

2.1 引言 16

2.2 空戰數據來源介紹 17

2.2.1 空戰數據結構 17

2.2.2 空戰數據預處理 19

2.3 基於密度峰值聚類算法的空戰態勢分類 20

2.3.1 密度峰值聚類算法理論 20

2.3.2 空戰態勢分類模型 22

2.4 基於主成分分析法的態勢特徵提取 23

2.4.1 主成分分析法理論 23

2.4.2 空戰態勢特徵提取模型 24

2.5 仿真分析 25

2.6 本章小結 28

第3章 基於動態變權重的空戰態勢評估 29

3.1 引言 30

3.2 態勢評估指標體系的建立 31

3.2.1 空戰靜態能力評估 33

3.2.2 空戰動態態勢評估 33

3.3 動態變權重評估模型的建立 38

3.3.1 動態變權重評估模型 38

3.3.2 態勢類型的確定 39

3.3.3 動態權重的確定 41

3.4 仿真分析 42

3.5 本章小結 45

第4章 基於近似動態規劃法的攻擊占位決策 47

4.1 引言 48

4.2 近似動態規劃法基本框架 49

4.3 近似動態規劃法在二維連續狀態空間的應用 50

4.3.1 二維平面空戰問題描述 51

4.3.2 基於多項式擬合的值函數逼近 53

4.3.3 仿真分析 60

4.4 近似動態規劃法在三維連續狀態空間的應用 63

4.4.1 智能體的動力學模型 65

4.4.2 智能體決策序列搜索 70

4.4.3 仿真分析 78

4.5 本章小結 81

第5章 基於近似動態規劃法的機動規避決策 83

5.1 引言 84

5.2 機動規避策略的理論依據 84

5.3 敵機航跡狀態預測 86

5.3.1 長短期記憶網絡框架 86

5.3.2 損失函數優化算法 88

5.3.3 航跡預測模型 91

5.3.4 仿真分析 93

5.4 基於Q-network的機動規避決策 95

5.4.1 威脅評估模型的建立 95

5.4.2 機動規避動作的選擇 97

5.4.3 Q-network模型構建 99

5.4.4 仿真分析 102

5.5 本章小結 104

第6章 研究工作總結及展望 105

6.1 研究工作總結 106

6.2 研究工作展望 107

參考文獻 109