1、在現(xiàn)代智能作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)中,無人機與有人機、無人機與無人機的單機與單機之間的機動決策和多機之間的協(xié)同對抗,是無人機空中對抗的關(guān)鍵技術(shù),也越來越受到世界各國的關(guān)注。
　　本論文針對無人機智能對抗系統(tǒng)中一對一追蹤-逃逸和多機協(xié)同問題進行了深入的研究,建立了無人機三自由度動力學(xué)模型,研究了基于微分對策的無人機一對一最優(yōu)機動決策問題,探討了在動壓-過載約束下的基于微分對策的單機一對一最優(yōu)機動決策,并開展了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多機之間的協(xié)同目標(biāo)

2、分配的問題研究。具體內(nèi)容如下,
　　(1)運用動量定理建立了以油門、法向過載和滾轉(zhuǎn)角為控制變量的無人機三自由度動力學(xué)模型,并建立了無人機基本機動庫。
　　(2)建立了無人機一對一非線性追蹤-逃逸動力學(xué)模型,研究了無人機智能對抗系統(tǒng)中基于微分對策的單機與單機之間機動決策算法,運用極大極小值原理,可將上述追逃機動決策問題轉(zhuǎn)化為兩點邊值問題,并運用配點法數(shù)值求解此兩點邊值問題。在此基礎(chǔ)上,提出了一種帶有動壓-過載約束的追逃微分對策

3、最優(yōu)機動決策算法,使得追逃微分對策機動決策算法更符合實際飛行要求。
　　(3)針對無人機智能對抗系統(tǒng)中的多機任務(wù)協(xié)同中的目標(biāo)分配問題進行了研究,建立了單機自主優(yōu)先權(quán)函數(shù),并運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了無人作戰(zhàn)飛機中的目標(biāo)分配算法,并進行了仿真驗證。
　　通過對上述問題的研究與仿真驗證,結(jié)果表明,本文提出的機動決策算法不僅滿足動壓-過載約束,而且輸出跟蹤結(jié)果更趨平緩,更符合飛機機動實際情況,具有一定的實用價值;此外,本文提出的基于B