航空集群空空导弹群攻击区模型及智能预测方法研究

Both the measurement of aircraft swarm dogfight ‘Tendency’ and designing of ‘Situation’ are difficult scientific problems which restrict the improving of air combat ability. Concerning this issue, the concept of aircraft swarm air-to-air missile Cooperating Weapon Engagement Zone(CWEZ) is proposed and the corresponding modeling, optimizing and intelligent predicting methods are researched. For the problem that the WEZ calculation for a single missile is done under the assumption irrespective of the situation and offensive and defensive demand of two confrontation sides, which may produce egregious error, the modeling method of air-to-air missile swarm CWEZ is researched based on target intention inference. For the problem that there is no tactical cooperation between air-to-air missiles, the modeling method of theoretical CWEZ for double-missile coordinated attacking is researched, and the optimization method is researched based on the Immune Operator Particle Swarm Optimization(IOPSO) algorithm and k-means clustering methods, which produces the optimized aircraft swarm air-combat tactics configuration and double-missile coordinated attacking strategy. Aiming at the practical application requirements of the theoretical aircraft swarm CWEZ, Deep Belief Network(DBN) is adopted to model and predict the practical aircraft swarm CWEZ. The whole logical lifecycle of ‘concept-model-algorithm -application’ for the air-to-air missile CWEZ are included in the project achievements, which will make long-term military significance and application value.

航空集群空战“势”的度量问题和“形”的设计问题是制约空战能力提升的科学难题。对此，项目提出航空集群空空导弹群攻击区的概念并对其模型、算法及预测方法展开研究。针对单发导弹攻击区计算对目标飞机未来飞行状态的假设不考虑对抗态势、攻防需求以及战术战法可能产生较大误差的问题，研究基于目标意图推断的空空导弹群攻击区建模方法；针对当前空空导弹相互之间没有战术协同的不足，研究航空集群空空导弹双发协同群攻击区模型，采用免疫粒子群算法和K均值聚类算法研究理论群攻击区优化方法，生成航空集群优化空战构型和集群内空空导弹双发协同使用策略；针对空空导弹群攻击区的实战应用需求，采用DBN深度学习网络架构研究空空导弹实际群攻击区预测方法。项目研究成果覆盖空空导弹群攻击区“概念-模型-算法-应用”完整逻辑周期，为航空集群空战能力涌现研究提供新思路和新方法，具有长远的军事意义和重要的应用价值。

本项目以航空集群分布式空战对空空导弹运用的新需求为背景，针对以单发空空导弹攻击区为依据设计集群空战战术构型的局限，从空空导弹集群的能力边界度量出发，研究航空集群空空导弹群攻击区的模型与计算方法，主要研究内容及结果如下：. 1.建立了航空集群空空导弹群攻击区模型。提出了以群的视角直观度量航空集群体系杀伤能力的方法，将空空导弹攻击距离（发射条件、发射时机）与上层的战术统一考虑、建模与优化，是对空空导弹作战运用的与时俱进探索，对正在蓬勃兴起的分布式空战研究具有参考价值。. 2.从中远距空战对抗任务出发，探索了目标意图概略轨迹预测方法。考虑在空空导弹发射之前，难以精确预测导弹发射之后到导弹与目标交会之前目标的飞行轨迹，以不同态势下双方攻防需求为切入点，研究双方攻击占位、制导飞行、规避导弹等关键决策点，建立面向攻击区计算的目标意图概略轨迹预测方法。. 3.提出了航空集群空空导弹理论群攻击区优化方法。针对航空集群空战战术布势构型设计需求，分别基于SA-PSO和SATC-GWO等算法对超视距空战的航空集群战术构型与空空导弹群攻击区优化方法进行了研究。. 4.研究了基于DBN网络的航空集群空空导弹实际群攻击区智能预测方法。针对理论群攻击区计算每一步搜索都需要进行“导弹-目标”全弹道模拟的费力耗时问题，以航空集群的空间构型、目标速度、目标相对于航空集群虚拟几何中心的俯仰角、方位角、进入角等参数等作为输入，航空集群空空导弹动态群攻击区为输出，构建了航空集群空空导弹群攻击区DBN预测网络。. 在项目资助下，发表学术论文41篇，其中SCI检索13篇，EI检索22篇，出版学术著作1部，申请/授权国防专利8项。研究团队参加空军“无人争锋”、军委装备发展部“畅联智胜”、空军工程大学“智胜空天-2019”、航天科工集团“如影随行”等无人机集群挑战赛，获得多个奖项。. 项目研究成果对集群空空导弹运用和集群空战构型决策有参考应用价值。