关键词:
无人机
非完备信息
数据处理
极限学习机
目标意图预测
模糊聚类算法
攻防博弈决策
量子粒子群优化
滚动时域控制
摘要:
随着技术的快速发展,无人机在空战中的重要程度和参与度越来越高,这引起了各国科研人员的高度关注。攻防决策是无人机技术的重要组成部分,有助于提高无人机的智能化水平。本文主要针对非完备信息下无人机目标意图预测与攻防博弈决策技术开展研究,主要研究内容如下:
首先,构建无人机攻防博弈决策系统的总体框架,并详细介绍了总体框架的基本工作原理以及所设计的非完备信息数据处理、目标意图博弈预测、空战攻防博弈决策三个关键技术的有关概念和问题描述等。
其次,针对无人机空战信息具有非完备性的问题,提出了一种基于极限学习机的无人机非完备信息数据处理模型。对无人机空战中的异常值和缺失值进行定义,传感器采集大量空战信息,采用K-means聚类方法来甄别空战信息中的异常值,并将甄别出的异常值视作缺失值,获得空战非完备信息样本。在无人机空战完备信息样本集的基础上,采用极限学习机对空战信息各属性之间的映射关系进行挖掘。依据非完备信息样本中缺失值的属性选择相应的映射关系来对缺失值进行修补,并且通过一系列的仿真实验来验证该无人机非完备信息数据处理模型的准确性。
然后,针对无人机目标意图预测问题,提出了一种基于模糊聚类分析方法的无人机空战目标意图博弈预测方法。建立无人机空战的意图空间,确定多维的无人机空战特征,使用模糊聚类分析方法对空战信息进行聚类处理,获得空战意图的映射规则;采用区间数表示不确定空战信息,将无人机的状态信息和空战意图基准作为博弈双方,借助博弈论方法来预测目标的空战意图,并且通过仿真算例验证了该意图博弈预测模型的可靠性。
最后,针对无人机空战攻防决策问题,模拟二人零和博弈,提出了一种基于量子粒子群优化的无人机空战攻防博弈决策模型,并分别进行战术博弈决策和机动博弈决策。建立空战中无人机的质点运动方程和基本机动动作库,并依据超视距空战的特点,建立无人机空战的综合态势评估模型。根据态势评估结果和意图博弈预测结果,采用区间数表示不确定空战信息,建立战术博弈决策模型,使用量子粒子群优化算法求解无人机空战战术的纳什均衡解,确定无人机的火力攻击目标。根据战术博弈决策的结果,将空战机动过程离散化,使用滚动时域控制方法建立无人机机动博弈决策模型,再采用量子粒子群优化算法求解机动动作的纳什均衡解,确定无人机的机动动作,改变无人机的飞行状态,通过仿真验证了该攻防博弈决策模型的可行性和有效性。
综上所述,本文主要完成了基于极限学习机的无人机非完备信息数据处理、基于模糊聚类分析方法的无人机空战目标意图博弈预测以及基于量子粒子群优化的无人机空战攻防博弈决策三个关键技术的主要研究,并通过一系列的仿真实验进行可行性和有效性的验证,从而构建出无人机空战攻防博弈决策系统。