基于神经网络的超视距空战协同攻击决策

摘要：

为解决超视距(BVR)编队协同攻击问题,建立了一个多目标分配神经网络决策模型.基于态势评估函数划分出超视距空战的优势与劣势区域,提出了4种特定区域空战模式,将其作为GA-BP态势评估神经网络的训练样本,得到了多机协同空战态势优势矩阵.根据态势评估矩阵,采用Hopfield神经网络得到有效的攻击排序,引入第二轮攻击的概念,使本方对敌方攻击态势最大化,同时敌方对本方威胁指标最小化.超视距多机协同攻击仿真结果表明,该模型能在综合分析空战各指标后,给出双方的态势评估指标以及有效的攻击排序.

关键词：超视距空战、优势区域、空域划分、二次攻击、遗传神经网络、Hopfield神经网络、态势评估、多目标决策

所属期刊栏目：35

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：装备预先研究计划资助项目51310010504

在线出版日期：2013-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：338-344