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《沈阳航空航天大学》 2012年
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不确定环境下多UCAV实时任务规划方法研究

唐婷  
【摘要】:由于无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle, UCAV)能够完成各种复杂的作战任务,在现代战争中发挥的作用越来越显著,因而受到各国军事高层的关注。在实际的战场环境中,存在着战场环境的多变性、情报获取的不确定性和武器作战效能的随机性等不确定因素,因此研究不确定环境下多UCAV任务规划方法问题已成为一个新的重要研究课题,而任务分配又是多UCAV任务规划系统的基础和保障,对于提高自身的生存能力、突防能力、作战效能具有重要的理论价值和现实意义。围绕以上问题,本文在不确定环境下多UCAV实时任务规划问题方面进行了相关的理论研究,主要内容概括如下: 首先,根据不确定环境下作战双方的态势,分析了决定任务分配结果的各项关键指标,如价值收益、毁伤代价、武器弹药代价、航程和燃油代价等,并充分考虑了这些指标中的不确定因素和不确定信息。其次,根据以上所分析的任务分配中的关键指标和指标中的不确定信息,考虑目标的动态特性,分别建立了随时间变化的系统数学优化模型和基于不确定信息的数学优化模型。最后,利用遗传算法、SMAA(Stochastic Multi-criteria Acceptability Analysis)方法及理想点法对数学优化模型进行动态求解,得到最优的任务分配结果。仿真结果验证了该模型和方法的有效性和适用性。 在论文的最后,总结了本论文的研究成果,并指出了本论文研究的局限和对后续工作研究的建议。
【学位授予单位】:沈阳航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:V279

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【参考文献】
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