智能空戰(zhàn)對抗訓練關鍵技術研究

目 錄／Contents
第一部分 空戰(zhàn)對抗過程中態(tài)勢評估研究
第1章 空戰(zhàn)對抗過程中態(tài)勢評估研究概述\t2
1．1 研究背景及意義\t3
1．2 研究現狀\t5
第2章 單機作戰(zhàn)下的態(tài)勢評估體系\t7
2．1 空戰(zhàn)對抗態(tài)勢因素構成\t8
2．2 空戰(zhàn)態(tài)勢優(yōu)勢函數構建\t10
2．2．1 角度態(tài)勢優(yōu)勢函數\t10
2．2．2 速度態(tài)勢優(yōu)勢函數\t13
2．2．3 高度態(tài)勢優(yōu)勢函數\t14
2．2．4 距離態(tài)勢優(yōu)勢函數\t14
2．3 綜合空戰(zhàn)態(tài)勢函數權重的確定\t16
2．3．1 層次分析法\t16
2．3．2 綜合態(tài)勢函數權重計算\t19
第3章 基于特征提取的動態(tài)態(tài)勢評估\t22
3．1 特征提取\t23
3．2 貝葉斯網絡\t24
3．3 基于特征提取的動態(tài)態(tài)勢評估函數構建\t29
3．3．1 態(tài)勢類型的確定\t30
3．3．2 動態(tài)權重的確定\t33
第4章 仿真分析\t35
4．1 靜態(tài)分析\t37
4．2 動態(tài)分析\t43
本部分總結\t44
參考文獻\t46
第二部分 空戰(zhàn)對抗訓練過程中飛機機動動作識別研究
第5章 空戰(zhàn)對抗訓練過程中飛機機動動作識別研究概述\t50
5．1 研究背景及意義\t51
5．2 機動動作識別研究現狀\t52
第6章 典型飛機機動動作及其分類\t55
6．1 基礎機動動作\t56
6．2 組合機動動作\t57
6．3 筋斗類機動動作\t58
第7章 飛行參數選擇及預處理\t62
7．1 飛機參考坐標系\t63
7．2 機動動作參數選擇\t65
7．3 飛行數據預處理\t68
第8章 基于先驗知識的飛機機動動作識別\t71
8．1 基于先驗知識的機動動作識別方法\t72
8．2 基于先驗知識的飛機機動動作識別方法的改進\t74
8．2．1 機動狀態(tài)牽引思路\t74
8．2．2 分層識別飛行動作方法\t76
8．3 實驗結果與分析\t85
本部分總結\t93
參考文獻\t94
第三部分 多機協同空戰(zhàn)決策關鍵技術研究
第9章 多機協同空戰(zhàn)決策關鍵技術研究概述\t98
9．1 研究背景及意義\t99
9．1．1 研究背景\t99
9．1．2 研究意義\t100
9．2 國內外研究現狀\t101
9．2．1 目標威脅評估研究現狀\t101
9．2．2 協同目標分配研究現狀\t103
9．2．3 協同空戰(zhàn)機動決策研究現狀\t105
第10章 基于改進CRITIC-LRA法和前景理論的空戰(zhàn)威脅評估\t107
10．1 建立空戰(zhàn)威脅評估指標體系\t108
10．2 基于改進CRITIC-LRA法和灰色TOPSIS理論的空戰(zhàn)威脅評估\t111
10．2．1 改進CRITIC法介紹\t111
10．2．2 基于一階LRA的指標權重修正\t114
10．2．3 灰色TOPSIS理論\t115
10．2．4 基于改進CRITIC-LRA法和灰色TOPSIS理論的空戰(zhàn)威脅評估模型\t117
10．2．5 仿真分析\t118
10．3 基于改進CRITIC-LRA法和前景理論的空戰(zhàn)威脅評估模型\t124
10．3．1 前景理論介紹\t124
10．3．2 基于改進CRITIC-LRA法和前景理論的空戰(zhàn)威脅評估模型的構建\t127
10．3．3 仿真分析\t129
第11章 多機協同空戰(zhàn)目標分配研究\t138
11．1 敵方機群分組\t139
11．1．1 基于模糊c均值聚類的敵方機群分組\t140
11．1．2 仿真分析\t142
11．2 我方機群分組\t144
11．2．1 我方機群分組策略模型建立\t144
11．2．2 遺傳模擬退火算法（GSA）\t147
11．2．3 仿真分析\t152
11．3 編隊內協同目標分配\t156
11．3．1 建立編隊內協同目標分配模型\t156
11．3．2 改進多種群人工免疫算法\t162
11．3．3 仿真分析\t168
第12章 基于群決策理論的協同空戰(zhàn)機動決策研究\t176
12．1 空戰(zhàn)機動基本動作庫模型\t177
12．2 基于群決策理論的多機協同空戰(zhàn)機動決策\t180
12．2．1 多機協同空戰(zhàn)群決策成員和候選方案\t180
12．2．2 機動策略的偏好排序\t180
12．2．3 基于序數類方法的偏好集結\t182
12．3 改進MGM(1， N) 軌跡預測模型\t183
12．3．1 傳統(tǒng)MGM(1， N ) 軌跡預測模型\t183
12．3．2 基于背景值優(yōu)化的MGM(1， N ) 軌跡預測模型\t185
12．4 多機協同空戰(zhàn)決策流程\t187
12．5 仿真分析\t188
本部分總結\t192
參考文獻\t195
附錄A\t204
A．1 數據預處理\t205
A．2 識別程序\t206
A．2．1 筋斗類機動動作識別\t206
A．2．2 轉彎類機動動作識別\t210
A．2．3 帶滾轉特征的轉彎數據段處理\t214
A．2．4 爬升/俯沖類機動動作識別\t221
A．2．5 掐頭去尾并延展\t224
A．2．6 整理識別組合機動動作，并輸出最終識別結果\t229