[发明专利]一种考虑作战过程的飞机生存力提升方法有效
申请号: | 201810408976.0 | 申请日: | 2018-04-28 |
公开(公告)号: | CN108614938B | 公开(公告)日: | 2019-06-18 |
发明(设计)人: | 宋笔锋;祖光然;任云松;艾俊强;裴扬;尚柏林;李军;张宁;孙海军;党举红;郭晓辉 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学;中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人: | 席小东 |
地址: | 710068 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明提供一种考虑作战过程的飞机生存力提升方法,包括以下步骤:确定战场环境、作战区域及飞机作战状态;确定我方作战单元在每个作战区域的危险密度函数;确定作战转移概率矩阵Q;确定我方作战单元采取每一个行动时的报酬函数R与折扣因子γ;根据Markov决策策略迭代方法,确定我方作战单元在作战方案中使用的最佳策略π*;由此在作战策略层面实现飞机生存力最大化。本发明提供的考虑作战过程的飞机生存力提升方法具有以下优点:本发明给出的飞机生存力提升方法,充分考虑了实际情况,当飞机在经过不同作战区域时,飞机存在选择不同作战状态的可能性,同时还考虑了飞机系统的性能,更具有普遍性和适应性。 | ||
搜索关键词: | 生存力 飞机 作战 作战单元 作战区域 转移概率矩阵 报酬函数 飞机系统 决策策略 密度函数 战场环境 折扣因子 作战策略 最大化 迭代 | ||
【主权项】:
1.一种考虑作战过程的飞机生存力提升方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,确定战场环境、作战区域及飞机作战状态;具体的,首先,确定所研究的飞机目标类别,并确定其作战功能与基本属性,其次,确定战场环境中我方作战单元和敌方作战单元;最后,依据战场环境危险程度,将作战场地划分为N0个作战区域;步骤2,根据步骤1确定的战场环境、作战区域及飞机作战状态,确定以下信息:2a)确定战场环境中敌方作战单元可能存在的状态,由此得到敌方作战单元状态集S,S={s1,s2,…,sN};其中,s1,s2,…,sN分别为敌方作战单元可能存在的状态,N为敌方作战单元可能存在的状态总数;2b)确定战场环境中我方作战单元可能做出的相关行动,由此得到我方作战单元行动集A,A={a1,a2,…,aM};其中,a1,a2,…,aM分别为我方作战单元可能做出的相关行动,M为我方作战单元可能做出的相关行动总数;2c)建立敌方作战单元状态与我方作战单元行动的联系列表,即:建立每一个敌方作战单元状态所对应的我方作战单元可选行动集之间的关系;其中,一个敌方作战单元状态可对应若干个我方作战单元行动,将所对应的若干个我方作战单元行动称为我方作战单元可选行动集B,B={b1,b2,…,bN},其中,b1为s1对应的我方作战单元可选行动集,b2为s2对应的我方作战单元可选行动集,...,bN为sN对应的我方作战单元可选行动集;步骤3,确定我方作战单元在每个作战区域的危险密度函数λk(X,t),其中,λk(X,t)含义为:我方作战单元在作战区域k的危险密度函数,k=1,2,…,N0;t为我方作战单元飞行时间;X为我方作战单元在作战区域k受到的影响因素组成的向量集合;步骤4,根据步骤2确定的联系列表以及步骤3确定的危险密度函数,确定作战转移概率矩阵Q;具体的,对于敌方作战单元状态s1,假设其对应的我方作战单元可选行动集b1中共包括f个我方作战单元可选行动,分别记为:a11,a12,…,a1f;a11,a12,…,a1f均属于我方作战单元行动集A;则分别计算出以下作战转移概率:P(s1|s1,a11),P(s2|s1,a11),…,P(sN|s1,a11);P(s1|s1,a12),P(s2|s1,a12),…,P(sN|s1,a12);…P(s1|s1,a1f),P(s2|s1,a1f),…,P(sN|s1,a1f);同样,对于敌方作战单元状态s2,s3,…,sN,均计算对应的作战转移概率,即形成作战转移概率矩阵Q;其中,上述各作战转移概率概括表示为:P(s'|s,a),含义为:在某一时刻,当敌方作战单元为状态s时,我方作战单元为应对敌方威胁,从状态s对应的我方作战单元可选行动集中采取行动a时,敌方作战单元从状态s转移到s’的概率;P(s'|s,a)通过以下公式计算:P(s'|s,a)=P(s'|s,a0)‑δ(s,a)P(s'|s,a0)当s'≠s时当s'=s时其中:a0表示我方作战单元既不做机动,也不实施电子对抗措施,即:不采取任何行动;tb、te分别是我方作战单元在采取行动a应对敌方作战单元状态s时,敌方作战单元从状态s向状态s’转移的起始时间和终止时间;δ(s,a)表示状态转移概率降低比例,是指我方作战单元在应对敌方作战单元状态s时,我方作战单元采取行动a时,致使敌方状态从s向s’状态转移概率降低的比例值,即:其中:为定义的数学符号;步骤5,确定步骤4中,我方作战单元采取每一个行动时的报酬函数R与折扣因子γ;即:作战转移概率矩阵Q中每一个作战转移概率,均对应一个报酬函数R与折扣因子γ;报酬函数R表示为:R(s'|s,a),含义为:在某一时刻我方作战单元为应对敌方作战单元状态自s转移到s’时,我方作战单元采用行动a后,我方作战单元生存力提升或降低的报酬;报酬函数R(s'|s,a)通过下式计算:其中:v(s')表示敌方作战单元处于状态s’时的威胁等级;v(s)表示敌方作战单元处于状态s时的威胁等级;步骤6,将我方作战单元遭遇到敌方作战单元时采取的策略记为π;其中,策略π包括N个行动,分别记为:a21,a22,…,a2N;a21,a22,…,a2N均属于我方作战单元行动集A;a21,a22,…,a2N分别对应s1,s2,…,sN,即:当敌方作战单元为状态s1时,我方作战单元采取行动a21;当敌方作战单元为状态s2时,我方作战单元采取行动a22;依此类推,敌方作战单元为状态sN时,我方作战单元采取行动a2N;步骤7,根据Markov决策策略迭代方法,确定我方作战单元在作战方案中使用的最佳策略π*;具体方法为:步骤7.1,设置当迭代次数n=0时,确定初始策略π0;步骤7.2:进行策略评估:确定当采取初始策略π0时,对应的作战转移概率矩阵Q、报酬函数R与折扣因子γ,进而计算得到初始策略π0对应的报酬函数值;步骤7.3:进行策略改进,选择新策略πn+1,使其满足:新策略πn+1下的报酬函数值比策略πn下的报酬函数值大;步骤7.4:确定迭代次数,当迭代完成时,得到最佳策略π*;所确定的最佳策略即为在敌方作战单元任意状态下,我方作战单元为提升生存力所采取的最佳行动,由此在作战策略层面实现飞机生存力最大化。
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