专利汇可以提供基于专家系统和战术战法分形化的空战战术团队仿真方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于 专家系统 和战术战法分形化的空战战术团队仿真方法,该方法通过以下步骤实现:应用知识建立、知识表示与处理的数学方法,进行仿真建模,每一个战术和战法都对应地转化为一个数据集,以库或子库的方式存储调用;构建分形战法库;建立一套评价战术团队作战效能的战术指标体系;建立空战知识 自学习 机制;应用 人工智能 技术建立战法推理机制;战法重构:即实现战术与战术或战法与战法之间的平滑过渡。本方法已在科研项目中试用和验证,运用该方法建立蓝方虚拟智能战术团队,红方空战模拟训练人员只须在已方飞机仿真平台上操作与指挥,就能自动实现与对手的全过程空战仿真对抗训练,既减少 硬件 规模,又能提高训练难度。,下面是基于专家系统和战术战法分形化的空战战术团队仿真方法专利的具体信息内容。
1.基于专家系统和战术战法分形化的空战战术团队仿真方法,其特征在于,所述空战战术团队仿真方法包括如下步骤:
1)应用知识建立、知识表示与处理的数学方法,进行仿真建模,每一个战术和战法都对应地转化为一个数据集,将各数据集按类型和特征,以库或子库的方式存储调用;
2)采用分形理论、人工智能和专家系统,对多项基本战术和战法进行分形,构建分形战法库;
3)对空战对抗中的主要因素进行分析,研究相互之间的关系,研究出多种指标对应的模型,建立一套评价战术团队作战效能的战术指标体系,作为推理和学习的依据;
4)建立空战知识自学习机制,不断丰富以空战态势为特征的空战态势知识库,空战知识自学习机制采用一种“先验”+“后验”模式的学习机制,依据综合战术评估指标体系,通过学习,不断丰富知识库和规则库;
5)应用人工智能技术建立战法推理机制,使用已经建立的战术评估指标体系,并与当前态势相关联,自动优化选择下一步该如何采取对抗行动,即当前的战术还是更换新战术;
6)战法重构:即实现战术与战术或战法与战法之间的平滑过渡。
2.根据权利要求1所述的基于专家系统和战术战法分形化的空战战术团队仿真方法,其特征在于:构建步骤2)中所述分形战法库的方法具体为:以时间分段取样法为基础,舍去红蓝双方空战初始时的巡航时间,从一方发现对方开始,将战法过程分形化处理,采用动态步长记录,在武器截获目标前后分别按5秒或1秒为一个战法分形基准时间,将一个战法分为若干个分形子战法,每个子战法的构成元素如下:
飞机状态集:{机型,数量,编号,时间,位置姿态,速度,雷达状态,干扰状态};
导弹状态集:{型号,时间,位置姿态,速度};
将子战法录入特征库保存,从而构成一个分形战法库。
3.根据权利要求1所述的基于专家系统和战术战法分形化的空战战术团队仿真方法,其特征在于:步骤6)中所述战法重构具体为:按照当前的空中态势,经过推理判断,保持或更换战法,按指令从所述分形战法库中读取当前数据,通过两点间的常规飞行方程解算,平滑过渡到下一时刻的战法。
4.根据权利要求1所述的基于专家系统和战术战法分形化的空战战术团队仿真方法,其特征在于:建立步骤3)中评价战术团队作战效能的战术指标体系的方法具体为:对空战对抗中的主要因素进行分析,研究相互之间的关系,并研究多种指标的模型,建立一套评价“虚拟飞行员”战术指标体系:{飞机被探测概率、截获概率、持续跟踪时间、毁伤概率、逃生概率、战损、武器交换比、干扰概率、抗干扰概率};以这些指标作为进行推理和学习的依据。
5.根据权利要求1所述的基于专家系统和战术战法分形化的空战战术团队仿真方法,其特征在于:步骤4)中的所述空战知识自学习机制具体为:所述空战知识自学习机制采用一种“先验”+“后验”模式的学习机制,先获取空战双方的态势,采用人机结合的方式,对态势进行分析,根据专家知识和已有的规则判断,从有限的动作行为库中获取当前的动作,然后对这样的动作进行预先综合评估,如果满足条件,达到最优,则作为一条肯定的知识存储到库中,如果不满足条件,也进行学习记录,然后更换另外一个行为动作,达到最优为止,如果都没有达到最优,就从使用过的动作中的最优动作,形成一条新的知识存放在库中。
6.根据权利要求1所述的空战战术团队仿真方法,其特征在于,建立步骤5)中的所述战法推理机制具体为:针对分形战法库,战法指令设计为:
f
其中:
In、In+1分别表示前、后时刻或时间步队形参数;
An、An+1分别表示前、后时刻或时间步飞机状态参数;
Tn、Tn+1分别表示前、后时刻或时间步态势参数;
函数主要完成根据现在队形、位置和敌方的态势解算新的队形,在队形上影响In+1,具体为:
按照现有的计算方法解算飞机毁伤情况,在数量上影响In+1;
按照毁伤情况,是否更换长机编号;
根据在In+1和Tn+1明确、队形不定情况下,在分形战法库查讯到的多个An+1进一步处理,取和An距离最近的An+1,构建新的队形。
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