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有人机与无人机协同决策模型方法 版权信息
- ISBN：9787030718440
- 条形码：9787030718440 ; 978-7-03-071844-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
有人机与无人机协同决策模型方法 内容简介
针对未来有人机与无人机协同决策技术的发展趋势，提出了有人机与无人机有限干预式和认知智能交互式两种协同决策模式，并分别详细地介绍了具体的模型实现和方法建立过程。全书分为9章，主要包括：有限干预式协同决策机制及其协同决策模型；认知智能交互式协同决策机制；有人机操作员工作与认知负荷评估方法；基于认知智能交互的人机协同态势评估、威胁评、任务分配与航路规划模型，以及协同决策仿真系统等内容。
有人机与无人机协同决策模型方法 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 国内外发展现状 5
1.2.1 有人机与无人机协同作战发展现状 5
1.2.2 有人机与无人机监督控制技术发展现状 9
1.2.3 有人机与无人机协同决策技术发展现状 11
1.2.4 模糊认知图模型理论研究发展现状 12
第2章 有人机与无人机有限干预式协同决策机制分析 16
2.1 基于有限干预的无人机自主决策问题描述 16
2.2 基于有限干预的无人机自主等级 17
2.3 无人机层次化自主决策模型框架 18
2.4 有人机有限干预触发策略与介入方式 20
2.4.1 有限干预触发策略 20
2.4.2 有限干预介入方式 21
2.5 无人机自主等级调节机制 22
2.5.1 自主等级的评估方法 23
2.5.2 自主调整的维度 25
2.5.3 无人机可变自主模型 27
2.6 有人机与无人机有限干预式协同决策运行调度机制 28
2.7 本章小结 30
第3章 有人机与无人机有限干预式协同决策模型 31
3.1 有人机与无人机有限干预式协同决策任务描述 31
3.2 有人机与无人机协同障碍规避决策模型 32
3.2.1 无人机障碍规避动作层次划分 32
3.2.2 无人机障碍规避决策的FCM模型 33
3.2.3 障碍规避的有人机有限干预决策模型 35
3.3 有人机与无人机协同威胁规避决策模型 36
3.3.1 无人机威胁规避动作层次划分 36
3.3.2 无人机威胁规避自主决策FCM模型 36
3.3.3 威胁规避的有人机有限干预决策模型 38
3.4 有人机与无人机协同攻击决策模型 39
3.4.1 无人机攻击决策动作层次划分 41
3.4.2 无人机自主攻击决策FCM模型 41
3.4.3 协同攻击的有人机有限干预决策模型 47
3.5 有人机与无人机有限干预式协同决策仿真与分析 51
3.5.1 仿真过程和分析指标选取 51
3.5.2 有人机与无人机协同障碍规避决策仿真与分析 53
3.5.3 无人机威胁规避任务案例仿真 55
3.5.4 无人机目标攻击任务案例仿真 58
3.5.5 仿真结果分析及结论 63
3.6 本章小结 69
第4章 有人机与无人机认知智能交互式协同决策机制分析 70
4.1 认知智能交互式协同决策机制模型框架 70
4.1.1 情境觉知层 71
4.1.2 决策推理层 71
4.1.3 执行干预层 72
4.2 有人机操作员认知负荷评估 73
4.2.1 常用的评估方法 74
4.2.2 基于SVM的分类原理 77
4.3 无人机智能情绪模式 78
4.3.1 无人机智能情绪模式定义 78
4.3.2 无人机智能情绪模式FCM模型 79
4.3.3 案例分析 83
4.4 本章小结 85
第5章 有人机操作员工作负荷和认知负荷评估模型 86
5.1 有人机操作员工作负荷评估模型 86
5.1.1 基于飞行任务的工作负荷实验 86
5.1.2 实验仪器设备 86
5.1.3 眼动、生理指标选择及采集 89
5.1.4 眼动、生理数据处理 90
5.2 有人机操作员认知负荷评估模型 96
5.2.1 N-back任务 96
5.2.2 基于N-back任务的认知负荷评估实验 97
5.2.3 基于N-back任务的实验软件与仪器设备 98
5.2.4 眼动、脑电指标选择与采集 99
5.2.5 眼动、脑电数据处理 102
5.3 有人机操作员工作负荷和认知负荷评估模型优化 111
5.3.1 模型分析 111
5.3.2 组合分类器设计 114
5.3.3 分类结果验证及对比 116
5.4 本章小结 124
第6章 认知智能交互式人机协同态势评估与威胁评估模型 125
6.1 基于认知智能交互的人机协同决策任务想定 125
6.2 基于认知智能交互的人机协同态势评估模型 126
6.2.1 协同态势评估定义与模型结构 126
6.2.2 基于IFCM的认知智能交互式协同态势评估建模方法 127
6.2.3 认知智能交互式协同态势评估模型 129
6.2.4 案例仿真分析 133
6.3 基于认知智能交互的人机协同威胁评估模型 137
6.3.1 协同威胁评估分析 137
6.3.2 认知智能交互式协同威胁评估模型结构 138
6.3.3 基于IFCM和遗传算法的威胁评估建模方法 139
6.3.4 认知智能交互式协同威胁评估模型 140
6.3.5 案例仿真验证 143
6.4 本章小结 147
第7章 认知智能交互式人机协同任务分配与航路规划模型 148
7.1 认知智能交互式人机协同任务分配模型 148
7.1.1 协同任务分配问题分析 148
7.1.2 认知智能交互式人机协同任务分配模型结构 149
7.1.3 认知智能交互式人机协同任务分配模型 149
7.1.4 案例仿真分析 152
7.2 认知智能交互式人机协同航路规划模型 155
7.2.1 协同航路规划问题分析 155
7.2.2 认知智能交互式人机协同航路规划模型结构 155
7.2.3 认知智能交互的协同航路规划模型 155
7.2.4 案例仿真验证 159
7.3 本章小结 162
第8章 认知智能交互式有人机与无人机协同决策仿真系统 163
8.1 认知智能交互式人机协同决策仿真系统组成结构 163
8.2 有人机与无人机协同飞行控制仿真系统 165
8.2.1 飞行控制仿真系统软件界面 165
8.2.2 飞行操纵杆数据采集与处理 166
8.2.3 仿真系统的UDP通信 168
8.3 视景仿真系统 169
8.4 人机交互系统 171
8.4.1 综合态势子系统 171
8.4.2 仪器仪表子系统 173
8.5 仿真实验验证与分析 173
8.6 本章小结 178
参考文献 179
附录 184
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 国内外发展现状 5
1.2.1 有人机与无人机协同作战发展现状 5
1.2.2 有人机与无人机监督控制技术发展现状 9
1.2.3 有人机与无人机协同决策技术发展现状 11
1.2.4 模糊认知图模型理论研究发展现状 12
第2章 有人机与无人机有限干预式协同决策机制分析 16
2.1 基于有限干预的无人机自主决策问题描述 16
2.2 基于有限干预的无人机自主等级 17
2.3 无人机层次化自主决策模型框架 18
2.4 有人机有限干预触发策略与介入方式 20
2.4.1 有限干预触发策略 20
2.4.2 有限干预介入方式 21
2.5 无人机自主等级调节机制 22
2.5.1 自主等级的评估方法 23
2.5.2 自主调整的维度 25
2.5.3 无人机可变自主模型 27
2.6 有人机与无人机有限干预式协同决策运行调度机制 28
2.7 本章小结 30
第3章 有人机与无人机有限干预式协同决策模型 31
3.1 有人机与无人机有限干预式协同决策任务描述 31
3.2 有人机与无人机协同障碍规避决策模型 32
3.2.1 无人机障碍规避动作层次划分 32
3.2.2 无人机障碍规避决策的FCM模型 33
3.2.3 障碍规避的有人机有限干预决策模型 35
3.3 有人机与无人机协同威胁规避决策模型 36
3.3.1 无人机威胁规避动作层次划分 36
3.3.2 无人机威胁规避自主决策FCM模型 36
3.3.3 威胁规避的有人机有限干预决策模型 38
3.4 有人机与无人机协同攻击决策模型 39
3.4.1 无人机攻击决策动作层次划分 41
3.4.2 无人机自主攻击决策FCM模型 41
3.4.3 协同攻击的有人机有限干预决策模型 47
3.5 有人机与无人机有限干预式协同决策仿真与分析 51
3.5.1 仿真过程和分析指标选取 51
3.5.2 有人机与无人机协同障碍规避决策仿真与分析 53
3.5.3 无人机威胁规避任务案例仿真 55
3.5.4 无人机目标攻击任务案例仿真 58
3.5.5 仿真结果分析及结论 63
3.6 本章小结 69
第4章 有人机与无人机认知智能交互式协同决策机制分析 70
4.1 认知智能交互式协同决策机制模型框架 70
4.1.1 情境觉知层 71
4.1.2 决策推理层 71
4.1.3 执行干预层 72
4.2 有人机操作员认知负荷评估 73
4.2.1 常用的评估方法 74
4.2.2 基于SVM的分类原理 77
4.3 无人机智能情绪模式 78
4.3.1 无人机智能情绪模式定义 78
4.3.2 无人机智能情绪模式FCM模型 79
4.3.3 案例分析 83
4.4 本章小结 85
第5章 有人机操作员工作负荷和认知负荷评估模型 86
5.1 有人机操作员工作负荷评估模型 86
5.1.1 基于飞行任务的工作负荷实验 86
5.1.2 实验仪器设备 86
5.1.3 眼动、生理指标选择及采集 89
5.1.4 眼动、生理数据处理 90
5.2 有人机操作员认知负荷评估模型 96
5.2.1 N-back任务 96
5.2.2 基于N-back任务的认知负荷评估实验 97
5.2.3 基于N-back任务的实验软件与仪器设备 98
5.2.4 眼动、脑电指标选择与采集 99
5.2.5 眼动、脑电数据处理 102
5.3 有人机操作员工作负荷和认知负荷评估模型优化 111
5.3.1 模型分析 111
5.3.2 组合分类器设计 114
5.3.3 分类结果验证及对比 116
5.4 本章小结 124
第6章 认知智能交互式人机协同态势评估与威胁评估模型 125
6.1 基于认知智能交互的人机协同决策任务想定 125
6.2 基于认知智能交互的人机协同态势评估模型 126
6.2.1 协同态势评估定义与模型结构 126
6.2.2 基于IFCM的认知智能交互式协同态势评估建模方法 127
6.2.3 认知智能交互式协同态势评估模型 129
6.2.4 案例仿真分析 133
6.3 基于认知智能交互的人机协同威胁评估模型 137
6.3.1 协同威胁评估分析 137
6.3.2 认知智能交互式协同威胁评估模型结构 138
6.3.3 基于IFCM和遗传算法的威胁评估建模方法 139
6.3.4 认知智能交互式协同威胁评估模型 140
6.3.5 案例仿真验证 143
6.4 本章小结 147
第7章 认知智能交互式人机协同任务分配与航路规划模型 148
7.1 认知智能交互式人机协同任务分配模型 148
7.1.1 协同任务分配问题分析 148
7.1.2 认知智能交互式人机协同任务分配模型结构 149
7.1.3 认知智能交互式人机协同任务分配模型 149
7.1.4 案例仿真分析 152
7.2 认知智能交互式人机协同航路规划模型 155
7.2.1 协同航路规划问题分析 155
7.2.2 认知智能交互式人机协同航路规划模型结构 155
7.2.3 认知智能交互的协同航路规划模型 155
7.2.4 案例仿真验证 159
7.3 本章小结 162
第8章 认知智能交互式有人机与无人机协同决策仿真系统 163
8.1 认知智能交互式人机协同决策仿真系统组成结构 163
8.2 有人机与无人机协同飞行控制仿真系统 165
8.2.1 飞行控制仿真系统软件界面 165
8.2.2 飞行操纵杆数据采集与处理 166
8.2.3 仿真系统的UDP通信 168
8.3 视景仿真系统 169
8.4 人机交互系统 171
8.4.1 综合态势子系统 171
8.4.2 仪器仪表子系统 173
8.5 仿真实验验证与分析 173
8.6 本章小结 178
参考文献 179
附录 184
展开全部
有人机与无人机协同决策模型方法 节选
第1章 绪论 本章主要阐述有人机与无人机协同决策问题的研究背景、意义、国内外发展现状，包含主要建模与分析方法。 1.1 研究背景及意义 1.1.1 研究背景 近年来，无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)发展迅速，作为新型作战力量，已从传统的侦察监视、水文气象等信息支援和信息保障领域，向具有攻击和杀伤能力的火力打击方向发展，在未来战争中将承担更加重要的作战任务[1]。因此随着无人机技术的发展和无人机装备数量的增加，这种新型作战力量如何真正融入作战体系，并在未来战争中充分发挥体系作战的优势，成为各国争相研究的一个重要课题[2-4]。然而面对日趋复杂和激烈的战场环境，以及战术任务的多重性与复杂性，无人机很难独自完成高强度对抗的作战任务。因此，根据未来战争对无人机的作战任务需求，结合有人机、无人机的作战特点，在信息化、网络化、智能化、体系对抗作战环境下[5]，采取有人机和无人机编队协同作战，将实现有人机与无人机之间及整个作战体系之间信息和资源的共享，以及各自优势的充分发挥，对于提高整个系统的作战效能，具有重大的军事应用价值[6]。 有人机与无人机协同，是指一架或一架以上的有人机与一架或一架以上的无人机，组成一定队形并存在指挥协同关系的一种混合编队形式，用于遂行各类作战任务。在混合编队中，无人机可以是性能较高的、功能较全面的大型无人机，也可以是性能较低、功能较为单一的小型无人机，无人机与有人机之间通过战术通用数据链进行信息交互，共同构成一个完整团队[7]。两者编队协同作战，除延续了原有作战编队的部分特征外，还大大拓展了原有编队的形式与内涵，既面临使用挑战(如建立系统协同模式、协同规则等)，也面临技术挑战(如系统有效连接的技术群)。有人机与无人机实现协同作战的基础，是具备简洁有效的无人机控制能力的有人机平台、拥有一定自主能力的无人机以及高效且可靠的数据链系统的组合。 1.1.2 研究意义 1.有人机与无人机协同作战的必要性 (1)适应无人机技术快速发展，促进高对抗条件实战能力提升[8]。 进入21世纪以来，以美军“全球鹰”和“捕食者”为代表的无人机在历次反恐战争和其他军事行动中表现出色，发挥了越来越重要的作用。2001年10月阿富汗战争中，美军用挂载了“地狱火”导弹的“捕食者”无人机进行了实弹攻击，标志着无人机遂行任务从传统侦察领域向直接火力打击领域的迈进。但同时可以看到，上述军事行动的胜利都是在美军掌握制空权，没有空中激烈对抗条件下取得的。虽然无人机技术不断发展，日益完善，但无人机仍存在“固有缺点”，受自主能力水平等因素限制。目前，无人机仍多以单机方式执行作战任务，尚未具备高对抗条件下的协同作战能力，在面临具备较强对抗能力的对手时，无人机的使用将面临很大危险。 在这种情况下，提出了“蜂群作战”的概念，即让多架无人机像蜜蜂一样协同作战，发挥整体的作战能力，作战效能明显大于各自为战的无人机。但从实战角度看，由于无人机与无人机之间的协同技术尚不成熟，在协同态势感知、信息交互、智能决策等方面还有许多难关要突破，距离实战应用和推广还有较大距离。有人机与无人机组成混合编队协同作战，技术难度要小于全无人机机群作战，相对更容易实现，因此世界各国都在优先发展有人机与无人机的协同作战技术。 (2)实现优势互补，提高作战效能。 有人机与无人机作战特点与使用方式存在很大差异：有人机综合判断能力强，无人机智能决策能力有限；有人机快速反应能力强，无人机判断识别水平低，依赖地面控制站控制；有人机战损代价大、风险高，无人机低成本、零伤亡；有人机航时相对较短、持续作战能力有限，无人机航时较长、持续作战能力强等。 有人机与无人机混合编队可以实现编队角色互补，充分发挥各自优势。一方面，充分发挥无人机隐身性能好、成本低等优势，充当“急先锋”；另一方面，充分利用人的智慧和综合判断能力，可有效弥补无人机在高威胁条件下智能决策不足。例如，在对地攻击作战中，有人机在敌防空火力范围外远程指挥，负责处理复杂的战场信息，并迅速完成对目标的识别、打击决策等任务，同时为无人机提供必要的空中掩护；无人机则可以利用自身隐身优势，在有人机的指挥下对敌方纵深目标进行攻击，从而提高作战效能和战场生存力。即使无人机被击落，损失也小于有人机。此外，由有人机通过机间链对无人机进行指挥，也降低了战区卫星通信系统的压力。 2.有人机与无人机协同作战的优势 (1)进一步强化网络中心战，提高体系作战效能。 网络中心战，其核心是将部队作战时情报信息的获取与融合、指挥控制与信息交互、火力打击三大功能组成一个信息网络体系，使原来各种分散的探测系统、指挥系统和武器系统集成为一个统一高效的网络体系。现代的空中战场，已经由基于平台，基于拼平台性能、拼火力，向基于网络、基于多种平台联合作战，向拼信息、拼体系、拼协同的方向发展。无人机昀大的优势之一，在于其节点特性十分突出，机上无人驾驶，其飞行与任务完全依赖于各方的信息(包括自身获取的)和后方的指挥控制。无人机与有人机混合编队，进行大范围协同，形成明确的战术关系，不仅使作战单元与其他网络节点连接更加丰富和可靠，在维持原有性能的基础上，充分发挥体系作战能力，而且将进一步拓展网络中心战的作战样式，实现以平台为中心向以网络为中心，进而向以信息为中心的作战理念转变。 (2)催生新型作战模式，推进空中作战形态的转变。 无人机对作战模式的改变，可从美军“全球鹰”和“捕食者”的作战使用中窥见一斑。“全球鹰”续航时间长，航程远，改变了有人侦察机临战前部署和多机接替轮换侦察的传统作战方式。“捕食者”改变了先派侦察机搜索发现目标、再呼唤和引导攻击机突击目标的传统作战方式，产生了“察打一体”方式。有人机与无人机共同组成作战单元，不仅可遂行空空作战、空面作战、侦察监视、电子对抗等多种作战任务，而且拓展了编队作战模式，编队形式将不再保持严格意义上的外部形态，而注重不同优势的联合。在有人机与无人机混合编队中，无人机能够从“观察-判断-决策-行动(observe-orient-decide-act，OODA)”全流程拓展原有的编队作战模式，可以前突吸引火力，可以承担通信中继，可以高空辅助探测目标，可以保持平飞引导武器攻击，可以隐身突击进行直接火力打击。传统的火力压制突防、空中掩护等作战方式将不复存在。这不仅会改变空中作战的方式，更重要的是将推动空中作战形态的转变。 3.有人机与无人机协同作战的特点 有人机与无人机性能特点和使用方式存在巨大差异，为两者的编队协同使用带来很多新的特点。 **，编队内涵得到极大拓展。有人机与无人机性能特点和使用方式差异大，有人机之间的传统编队概念已经不适用这种新型混合编队，其编队外部形态不再固定，可以更加疏开甚至疏散，不在视距范围，甚至也可完全融为一体，在任务的前半程由有人机挂载。 第二，混合编队样式灵活多样。无人机种类众多，大、中、小型，远、中、近程，高、中、低空，与有人机编队组成作战单元，形式多种多样，并根据遂行作战任务要求不同灵活使用。 第三，注重发挥全编队综合作战效能。混合编队中并不追求单一平台的作战能力，而是优化整个编队单元的综合作战能力。 第四，密集型编队对无人机自主性、安全性等要求高。有人机编队，通常由同型飞机组成，性能相同或相近，易组成密集型编队，即使是不同型飞机组成混合编队，飞行员也可通过战术使用保持相对密集的编队。但无人机行为动作需有人机或地面控制站控制，若进行密集编队大机动作战、应对突发空情，对其自主能力、安全性等方面能力要求很高。 第五，无人机指挥权限、指挥关系必须严格、明确。无人机可按事先任务规划确定的任务程序飞行，但对于实时态势变化则必然要通过后方指挥控制。通常来说，在混合编队中，无人机可能受到地面控制站和有人机等多重控制。因此，对于编队遂行任务时，必须明确不同情况下的各级指挥权限和指挥关系，否则将极大影响编队的作战效能。 4.有人机与无人机协同等级的划分 有人机与无人机混合编队协同作战，首先要面对的就是协同等级，即在混合编队中，有人机对无人机的控制水平，这是影响作战效能和使用模式的重要因素[9]。美国海军昀初制定了有人机与无人机控制层级定义，随后被 STANAG 4586标准沿用，并推广至北约国家所有有人机与无人机协同项目[10-12]。该标准规定了有人平台控制无人机的5级标准，由低到高，能力逐渐增强。 (1)1级：有人机与无人机之间不存在控制关系，有人机通过无人机地面控制站间接获取源自无人机传感器的数据，并能进行显示或通过数据链网络分发。有人机可采用平台现有的 V/U视距链、卫星通信、战术数据链等通信手段接收无人机地面控制站数据，该方法对平台改装较小，易于实现。 (2)2级：有人机可通过视距/超视距链路直接从无人机获取传感器数据并显示或转发，无须经其他平台中转或处理。相对于1级，可减少无人机地面控制站中转造成的通信延迟，并防止地面控制站对传感器数据处理导致信息丢失。 (3)3级：除2级控制能力外，有人机可对无人机上的载荷和传感器进行控制，无人机由其他平台控制飞行。因此需要两条不同的控制链路，实现载荷、传感器与无人机的实时分离控制。 (4)4级：除3级控制能力外，有人机具备除起降外的所有无人机控制能力，可在控制载荷的基础上，控制其飞行航迹，进行障碍物和威胁规避。 (5)5级：从无人机起飞到降落的全功能控制。对于1级协同，相当于计划协同，即有人机与无人机在统一任务规划下各自独立作战，两者之间没有直接的指挥控制关系和信息联系。对于2级协同，主要是传感器数据接收，有人机可采用一条链路接收某一无人机获取的目标信息或采用多条数据链同时接收来自多个无人机的信息，即同一层级的应用控制存在一对一、一对多和多对一的协同方式。而对于3～5级协同，涉及载荷、飞行及起降的控制，同一层级的应用控制权仅能由某一平台掌握，当平台仅具有较低控制权时，则由无人机地面控制站通过其他数据链进行高层级控制。美军现有的“捕食者”“全球鹰”无人机均能与有人机实现1级协同，“阿帕奇”上安装的 VUIT-2可同时对多架无人机施行2级控制。 总体来看，目前各国的研究目标主要是采用一架有人机对一架或多架无人机进行4级控制的模式，仅在使用运输机和海上巡逻机等部分大型飞行平台时，保留地面控制站的全部功能，即实现有人机对无人机的5级控制。 1.2 国内外发展现状 1.2.1 有人机与无人机协同作战发展现状 美国国防部在2013年发布的无人系统集成路线图中提出：有人机与无人机协同作战是美军将军事重心从中东移向亚太地区后的一种基本作战模式。事实上，鉴于有人机与无人机混合编队协同作战的应用前景，美、英等国从20世纪就竞相开展了相关研究，探索有人机与无人机协同作战的可行性、有效性和实用性，近年来取得长足进展，部分关键技术取得突破，已进入试验验证阶段[13-15]。 美国空军早在进行 X-45A无人机试飞时，就验证了 X-45A与有人驾驶的 T-33飞机进行空中通信的能力，迈出了探索有人机与无人机混合编队飞行和协同作战的**步。紧接着，美国空军又提出了软件使能控制(software enabled control，SEC)计划，利用一架 T-33飞机(改装为无人机)与 F-15E进行了有人机与无人机协同侦察高危险区目标的飞行试验，验证了有人机对无人机的控制能力[16-17]。 美国海军于2003年在 P-3C海上反潜巡逻机上验证了战术控制系统(tactical control system，TCS)对“火力侦察兵”无人直升机的控制能力，并于2012年提出研发通用控制系统(common control sy
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