基于多指标模糊集的武装直升机攻击决策模型.pdf
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1、系统仿真学报系统仿真学报Journal of System Simulation第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023基于多指标模糊集的武装直升机攻击决策模型基于多指标模糊集的武装直升机攻击决策模型王春艳1,王祥1,匡敏驰2,武丹凤3,4*,李政通1(1.辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛 125105;2.清华大学 精密仪器系,北京 100084;3.北京联合大学 北京市信息服务工程重点实验室,北京 100101;4.北京联合大学 机器人学院,北京 100027)摘要摘要:为解决战场中不确定环境下武装直升机的攻击决策任务需求,通过改进的高斯模型
2、对构建的多指标模糊集进行量化表征。利用作战克制关系构建战略收益值模型,通过动态分配威胁值和战略收益值的权重因子得到目标排序集合进而完成攻击决策。结果表明:所提方法能较好地发挥威胁指标数据在建模中的作用,为提升武装直升机执行任务的决策优势提供理论指导和建模参考。关键词关键词:武装直升机;攻击决策;多指标模糊集;威胁值;战略收益值中图分类号:TP391.9 文献标志码:A 文章编号:1004-731X(2023)08-1661-08DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.22-0401引用格式引用格式:王春艳,王祥,匡敏驰,等.基于多指标模糊集的武装直升机攻击决策模型J.
3、系统仿真学报,2023,35(8):1661-1668.Reference format:Wang Chunyan,Wang Xiang,Kuang Minchi,et al.Attack Decision-making Model of Armed Helicopter Based on Multi-index Fuzzy SetJ.Journal of System Simulation,2023,35(8):1661-1668.Attack Decision-making Model of Armed Helicopter Based on Multi-index Fuzzy SetWa
4、ng Chunyan1,Wang Xiang1,Kuang Minchi2,Wu Danfeng3,4*,Li Zhengtong1(1.Software College,Liaoning Technical University,Huludao 125105,China;2.Department of Precision Instrument,Tsinghua University,Beijing 100084,China;3.Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,
5、Beijing 100101,China;4.College of Robotics,Beijing Union University,Beijing 100027,China)Abstract:Aiming at the attack decision-making task requirements of armed helicopters in uncertain battlefield environment,the constructed multi-index fuzzy set is quantitatively characterized by the improved Gau
6、ssian model.The strategic benefit value model is constructed by using the combat restraint relationship,and the target ranking set is obtained by dynamically assigning the weight factors of the threat value and the strategic benefit value to complete the attack decision-making.The results show that
7、the proposed method can better use the threat index data in modeling,and can provide theoretical guidance and modeling reference to improve the decision-making advantage of armed helicopters.Keywords:armed helicopter;attack decision-making;multi-index fuzzy set;threat value;strategic benefit value0引
8、言引言由于武装直升机具有武器火力强、低空飞行、树梢攻击等优势,广泛应用在现代战争中1-2。武装直升机在复杂的战场环境执行攻击任务时,有大量态势信息需要实时计算、判断和决策。攻击决策的过程是把所有待攻击目标在符合当前战场态势的情况下分配给直升机。影响决策过程的两收稿日期:2022-04-23 修回日期:2022-07-05基金项目:国家自然科学基金(41801368);辽宁省教育厅基本科研项目(LJKQZ2021154);北京联合大学新进博士孵化项目(20202201)第一作者:王春艳(1981-),女,副教授,博士,研究方向为决策模型建模与分析。E-mail:通讯作者:武丹凤(1982-),女
9、,副教授,博士,研究方向为多智能体任务分配与协作。E-mail:第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023系统仿真学报Journal of System Simulationhttp:/www.china-大要素分别为目标威胁值和战略收益值。为了更加精确地计算威胁值和战略收益值,首先利用多个威胁指标构建模糊集合,然后用改进的高斯模型判断目标隶属的威胁等级计算威胁值,再利用战场中的作战克制关系确定战略收益值。威胁值和战略收益值所组成的动态决策值是确定如何分配目标的重要依据。在已知的目标集合中,各个目标均有决策值,决策值的大小受战场态势变化的影响。武装直升机选
10、定决策值最高的目标作为优先攻击对象。文献3在武装直升机战术决策系统中利用线性函数根据方位角、俯仰角和武器性能进行威胁评估的方法不具备实时性。文献4利用遗传人工鱼群算法实现了武装直升机的火力分配决策,但人工鱼的随机移动性使得极值点出现严重聚集,收敛速度严重降低,最终导致迭代次数大大增加。文献5提出了一种基于免疫的蚁群优化算法来解决武器对目标分配的问题,但该算法中没有融入威胁评估模型,在复杂态势中较为单一的决策过程难以保障决策的准确性。文献6利用改进层次分析法主观性较强,由于不同研究者的主观意愿存在差异,导致决策结果不确定性增加。文献7将邻域合作、变异和自学习因子引入协同空战决策的模型具有实时性。
11、由于上述研究仅停留在算法阶段,没有在高逼真的战场环境中得以验证8。鉴于此,本文基于Unity 3D的物理引擎搭建一套具有高仿真度的战场对抗环境,用于验证基于多指标模糊集的武装直升机攻击决策模型的准确性和可行性。多指标模糊集可以实现对战场数据和目标不确定因素更加精确地表达,所以对武装直升机的攻击决策的研究具有重要参考意义。考虑武装直升机攻击决策的特点,利用攻击决策算法在规定时间内实现对威胁值大、战略价值高的目标进行火力打击以辅助火控系统进行快速攻击决策具有重要军事价值,对提高编队作战能力和生存能力极其重要9。1攻击决策算法攻击决策算法1.1 武装直升机状态集武装直升机状态集根据武装直升机在战场上
12、的作战要求,在仿真系统中采用人工控制和智能体控制2种方式,针对智能体控制的武装直升机设计了一套机动状态集。状态主要包括待命、巡逻、接近、躲避、攻击和逃离等。巡逻搜索状态下将本机扫描到的目标加入到数据链中,若数据链受到电磁干扰,则只能采用本机感知雷达系统进行目标获取。接近状态下,武装直升机在树梢高度飞行接近目标,若目标没有进入攻击范围,武装直升机将持续接近目标,若达到攻击距离,则进入攻击状态,调整武装直升机的角度,发射反坦克导弹,攻击最大决策值对应的目标。目标被击毁则返回巡逻状态继续搜索或待命,若目标没有被击毁则持续进行攻击。若决策值发生变化则重新获取目标进行状态切换。若导弹数量用尽或雷达功能受
13、损则转换到逃离状态。1.2 多指标模糊集多指标模糊集本文选取的目标威胁指标10主要有感知能力、毁伤能力、装甲能力、抗干扰能力、等效距离和士气值。武装直升机对目标威胁值指标体系如表1所示,其中,p表示雷达系统的目标识别和捕捉的能力;d表示目标配备的武器类型和命中概率;a表示装甲厚度,随着被攻击次数增多而下降;h表示等效距离;e表示在收到雷达等电子干扰时感知系统正常运行的概率;s表示对作战取得胜利的信心,为战前输入的一组值。表1威胁指标Table 1Threat indicators威胁指标pdahes含义感知能力毁伤能力装甲能力等效距离抗干扰能力士气值取值范围0,1000,1000,1000,1
14、000,1000,100 1662第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023王春艳,等:基于多指标模糊集的武装直升机攻击决策模型http:/www.china-定义:用Vthreat表示目标的威胁值,威胁等级一对应的Vthreat为0,0.1);威胁等级二对应的Vthreat为0.1,0.2);威胁等级m对应的Vthreat为v,v+0.1),威胁等级m+1对应的Vthreat为v+0.1,v+0.2)。定义一个目标TAR=tarii=12 n,其中,i为指标索引,tari表示第i个指标在当前时刻的取值,每隔0.02 s指标值更新一次,得到一个从发现目标到
15、目标被击毁或者丢失时间段的数据集,根据该数据集建立一个模糊集合Xnm|xij0 1,X 表示nm矩阵,j=1 2 m表示威胁等级数量,xij为矩阵元素,表示第i个指标属于第j个威胁等级的隶属度,并满足如下条件:j=1mxij=1 0 xij1(1)1.3 目标威胁值模型目标威胁值模型将高斯隶属函数模型作为目标隶属威胁等级模型:xij=jexp-(tari-j)222j,0j1(2)式中:j和j分别为威胁指标的均值和标准差;j为第j个威胁等级的模型系数。最大隶属度对应的威胁等级即为该目标的威胁等级:Ni=argmaxxij(3)根据目标隶属威胁等级计算目标的最终威胁值:Vthreat=v+PA-
16、B 0 1)PA-B0 100(4)式中:PA-B为目标对武装直升机的杀伤概率;为权重因子。1.4 战略收益模型战略收益模型战略收益值指击毁目标对友方整体作战编队带来的整体性收益。由于战场存在克制关系11,如表2所示,反坦克导弹车克制装甲车,武装直升机克制反坦克导弹车,防空导弹车克制武装直升机等。例如,敌方的防空导弹车会威胁到我方的所有武装直升机,如果优先把敌方的防空导弹车击毁,在接下来的作战中,就优先保证了我方直升机的安全,再通过目标威胁我方作战单元的数量来计算收益值。击毁某个目标可以使编队发挥最大的战斗力,除了要考虑威胁值还需要考虑目标战略收益值。战略收益值为Vprofit=Vbasis+
17、1yunuVbasis0 10(5)式中:Vbasis为攻击目标所得的基础收益值,基础收益值会根据战场态势而发生变化,如表3所示;y为不同的作战单元型号的数量;u为作战单元类型;u0 1为权重因子;nu为目标克制我方作战单元的数量,若目标为反坦克导弹发射车,则它可以威胁到我方的防空导弹发射车、装甲坦克车和无人坦克车,此时,nu分别为防空导弹发射车、装甲坦克车的和无人坦克车的数量。1.5 攻击决策模型攻击决策模型对多个目标进行攻击决策的过程,可转化为对目标威胁值和目标战略收益值进行权重分配和按降序排列的过程。根据决策值Vtar的排序完成目标分配:表2作战克制关系Table 2Combat res
18、traint relationship单元类型无人坦克装甲坦克武装直升机防空导弹车反坦克车被克制作战单元类型反坦克车、防空导弹车防空导弹车、无人坦克车装甲坦克、无人坦克、防空导弹车、反坦克车武装直升机无人坦克、装甲坦克、防空导弹车表3基础收益值Table 3Basic strategic benefit value目标型号无人坦克装甲坦克武装直升机防空导弹车反坦克车基础收益值VutVartVahVamVat取值范围0,100,100,100,100,10 1663第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023系统仿真学报Journal of System Si
19、mulationhttp:/www.china-Vtar=k1VthreatPA-B+k2VprofitPB-A Vthreat0k3Vprofit Vthreat=0PA-B0 1)PB-A0 1)(6)式中:k1和k2为威胁值和战略收益值的权重因子,k1越大表示防守能力越强,k2越大表示进攻能力越强,当接受指令强行进攻某一区域或目标时,k10.1,0.5、k20.6,1,当编队或单一作战单元处于保护状态或防守某一区域时,k10.6,1、k20.1,0.5;k3为目标对武装直升机不造成直接威胁时的战略收益值权重因子,k30.6,1;PB-A为武装直升机对目标的杀伤概率;PA-B为目标对友方作
20、战单元的杀伤概率。武装直升机配备可以同时攻击多个目标,将Vtar排序,选择最大的Vtar进行目标分配实现攻击决策。2仿真实验仿真实验2.1 仿真系统构建仿真系统构建仿真结果的准确性与真实的仿真战场环境因素息息相关,构建高逼真度的仿真系统尤为重要。如图1所示,仿真系统主要由3部分组成,其中武装直升机配备动力学模型,可以模拟直升机的飞行姿态,雷达感知系统用于搜索敌人,反坦克导弹系统用于远程攻击目标。2.1.1 武装直升机仿真系统武装直升机仿真系统基于Unity 3D物理引擎并融入空气动力学模型所构建的整机模型原理组成如图2所示。武装直升机采用四叶片旋翼、双发动机、后三点轮式起落架等构型。机首下方装
21、有一门M-203E-1 30 mm单管链炮,能挂载M-261型火箭发射器、AGM-114反坦克导弹发射架并配备长弓雷达12-13。取旋翼桨叶上一个长度为dL的微分段,则y和x方向的升力为dyN=yvxyhdL(7)dxN=xvxyhdL(8)式中:vxy为合速度;hdL为面积;d为微分段的弦长;y和x为螺旋桨叶y轴和x轴切面的升力系数,y=0.7RCy7L,其中,Cy7为常值升力系数;dyN和dxN为y轴和x轴的分力,其合力dRSEN为总空气动力。dRSEN与旋转平面垂直的分力即为螺旋桨叶的拉力为:dPN=dyNcos-dxNsin(9)式中:为来流角,取=0,所以dPN=dyN。具有M片矩形
22、桨叶旋翼的拉力为POA=0.7MRCy7122b0RLdL=740Cy7MbR(R)2(R)2(10)2.1.2 雷达感知仿真系统雷达感知仿真系统雷达对运动目标和静止目标的作用距离分别为8 km和6 km,可以进行360的全方位连续扫描,也可以对某个区域进行180、90和30扇区进行重点扫描,且能够同时跟踪多个目标,并将仿真系统武装直升机系统雷达感知系统反坦克导弹系统图1 仿真系统组成Fig.1 Simulation system composition动力模型武装直升机整机模型火控模型四叶片主尾旋翼双发动机轮式起落架反坦克导弹雷达系统反坦克导弹发射架气动力学模型Unity 3D 物理引擎机身
23、大气压模型图2 武装直升机模型组成Fig.2 Principle composition of armed helicopter model 1664第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023王春艳,等:基于多指标模糊集的武装直升机攻击决策模型http:/www.china-其中最危险的10个目标按威胁程度排序后从数据链上传发送给其他作战单元,在30 s内发起第一次精确打击。武装直升机在任何状态下均可开启雷达感知系统。如图3所示,若目标被感知区域扫描到则将其加入数据链,如果目标丢失则将目标丢失前最后一刻的信息发送到数据链,该目标的信息暂停更新,直至有己方作
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