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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明公开了一种智能权重下的近距空战机动决策优化方法，涉及飞行器机动决策技术领域，包括根据历史飞行器状态，采用粒子群算法离线优化飞行器空战态势下的态势权重系数；训练深度神经网络；将实时飞行器态势值输入训练好的深度神经网络，输出得到实时空战全态势空间下的权重系数；根据实时空战全态势空间下的权重系数和实时飞行器状态进行近距空战态势评估；根据近距空战态势评估结果和实时飞行器状态，对基于控制参数化的安全机动决策模型进行求解，得到基于控制参数化的安全机动决策。本发明在态势评估中的权重系数变化特性考虑到了机动决策方法的特性，保证了飞行机动决策的可行性和最优性，移植性和通用性均非常好。

主权项：1.一种智能权重下的近距空战机动决策优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据历史飞行器状态，采用粒子群算法离线优化飞行器空战态势下的态势权重系数；S2、根据历史飞行器状态计算历史飞行器态势值，以历史飞行器态势值作为输入，以离线优化后的飞行器空战态势下的态势权重系数作为输出，训练深度神经网络；S3、根据实时飞行器状态计算实时飞行器态势值，将实时飞行器态势值输入训练好的深度神经网络，输出得到实时空战全态势空间下的权重系数；S4、根据实时空战全态势空间下的权重系数和实时飞行器状态进行近距空战态势评估，得到近距空战态势评估结果；S5、根据近距空战态势评估结果和实时飞行器状态，对基于控制参数化的安全机动决策模型进行求解，得到基于控制参数化的安全机动决策；基于控制参数化的安全机动决策模型的构建方法包括：根据飞行器的纵向过载nx、法向过载nz、速度滚转角μ构建第一飞行器质点动力学模型： 状态量取为：xt＝[V,χ,γ,x,y,z]T系统控制输入取为：ut＝[nx,nz,μ]T将第一飞行器质点动力学模型表示为第二飞行器质点动力学模型： x0＝x0式中，x0为飞行器初始状态；飞行器近距空战最优机动决策问题中的目标函数取对近距空战态势评估函数的积分值，即为： 在短周期步长内将第二飞行器质点动力学模型近似为离散系统，将时间段等分离散为M段，即离散步长为：Δt＝t0-tfM将系统控制输入进行参数离散化近似处理：ut＝[u0T,u1T,...,uM-1T]T其中，u0,u1,...uM-1即为待优化的参数集合；对目标函数进行近似处理： 将第二飞行器质点动力学模型近似为如下离散差分方程：xk+1＝xk+fxk,ukΔt＝Fk,xk,ukk＝0,1,...,M-1将状态及控制量约束近似为在每个离散点上的相应约束：nxmin≤nxk≤nxmaxnzmin≤nzk≤nzmaxμmin≤μk≤μmax,k＝0,1,...,M-1Vmin≤Vk≤Vmaxχmin≤χk≤χmaxγmin≤γk≤γmaxzmin≤zk,k＝0,1,...,M将原始的飞行器近距空战最优机动决策问题通过控制量参数化及动态方程离散化近似，转化得到基于控制参数化的安全机动决策模型： s.t.xk+1＝xk+fxk,ukΔtuk＝[nxk,nzk,μk]Tk＝1,2,...,M,M＝tfΔtx0＝x0

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