[发明专利]一种基于贝叶斯网络的空空导弹态势感知与决策方法

说明书

本发明公开了一种基于贝叶斯网络的空空导弹态势感知与决策方法，采用最小二乘法拟合当前量测数据，从而获得目标轨迹方程，完成目标机动轨迹的预测；当拟合精度达到要求时，将得到的目标轨迹方程在时间序列上进行延拓，实现机动目标的轨迹超前预测；然后，建立机动决策贝叶斯网络模型，将基于目标机动预测的攻击区信息作为网络的输入，通过网络的推理得到具有超前指导意义的决策信息。以解决现有技术中空空导弹的传统静态攻击区对高机动目标适应性较差，致使导弹决策与实际空战情景不符且落后于目标的实际运动状态的问题。

技术领域

本发明属于导弹智能化技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络的空空导弹态势感知与决策方法。

背景技术

随着现代战争的发展，作战模式的重心已逐渐从传统的陆战转移到高技术信息化空战。因此，夺取和掌握制空权已经逐渐成为决定战争胜负的关键，而空空导弹作为实施精确打击来夺取制空权的利器之一，由于其敏捷性与致命性，将会成为未来智能作战体系中必不可少的组成部分。因此，世界很多国家和地区都在大力积极推动空空导弹的相关研究，其核心技术的突破一直以来都受到各国的关注与重视。与此同时，随着机载传感器、干扰技术、隐身技术、火控系统等关键技术的不断完善，未来的空战环境将会呈现出更加复杂与混沌的状态。此外，第五代战斗机和新型无人机的陆续装备使得攻击目标的逃逸能力不断增强，战场中敌我态势瞬息万变。因此，为了应对日趋复杂的空战环境，空空导弹需要借助更加智能化和自主化的手段来参与空战的博弈。其中，空战决策技术将成为未来空战中的关键词，智能化的决策辅助系统将能够模仿人类的思维和判断能力，为系统提供关键性的态势判断和战术决策。一个完整的空战决策系统必不可少的环节即为对自身武器系统效能的评估。空空导弹是一个复杂的系统，其性能会随着不同的作战条件而表现出非常大的差异。其主要影响因素包括作战高度、天气、导弹与目标各自的运动状态、弹目相对速度、相对位置、传感器性能、发动机工作状态等等。反应空空导弹武器系统综合性能的指标有许多，其中最重要的评价指标之一就是导弹攻击区。空空导弹攻击区是指一片由封闭的曲线包围的空域，这些曲线代表着空空导弹在不同进入角对攻击目标的最大和最小可达射程，若载机在这片空域范围内中发射导弹，就能以一定概率命中目标；若在空域范围外发射导弹，则一定不会命中目标。换言之，攻击区是导弹命中目标的必要条件，而不是充要条件。由于导弹昂贵的造价，不可能通过大量实战实验来确定武器系统的效能。因此，导弹攻击区作为一种通过建模和仿真所得到的形象的图像化工具，为导弹自身作战效能的评估与决策提供了强有力的参考依据。

然而，日趋复杂的空战环境对空空导弹攻击区的计算带来了新的挑战，即对目标的高速度、高机动逃逸能力的适应性有待提高。传统攻击区的计算仅考虑发射时刻的弹目运动信息，若忽略目标的机动，空战后续的态势发展与最初发射时刻相比已发生巨大变化，攻击区所提供的决策信息将会具有较大的误差，甚至会产生误导。此外，随着超视距空战的发展，作战时间被延长，战场被极大地延伸，由数据链信号传输和导弹舵机响应将带来的不可避免的延迟，从而导致导弹攻击区的计算与效能的评估往往落后于导弹和目标的真实运动状态。然而，现役空空导弹普遍缺乏隐身措施，飞行过程中非常容易被敌方的来袭警告系统探察觉，因此当飞行员根据发射时刻的攻击区信息在预定位置发射导弹,目标在检测到来袭弹的威胁后做出逃逸机动，在经过一段时间的飞行之后，导弹可能已经偏离更新后的目标攻击区，最终导致导弹脱靶，此时的空战示意图如图1所示。由此可知，对于如何合理地将目标机动信息、导弹自身运动和战场外部环境加入攻击区的计算，从而挖掘到能够适应复杂环境的动态决策信息，将对导弹智能化与自主化的发展有着重大的研究价值。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于贝叶斯网络的空空导弹态势感知与决策方法，以解决现有技术中空空导弹的传统静态攻击区对高机动目标适应性较差，致使导弹决策与实际空战情景不符且落后于目标的实际运动状态的问题。