南京航空航天大学 硕士学位论文 网络数据链指挥下无人机群智能火控系统关键技术研究 姓名：王昊 申请学位级别：硕士 专业：武器系统与运用工程 指导教师：吴庆宪 2011-03 南京航空航天大学硕士学位论文 i 摘 要 本文主要研究了在网络中心战中，网络数据链指挥下无人机智能火控系统的一些关键技术。 本文主要围绕网络数据链系统的模拟构建和相关测试， 无人机智能火控系统的组成方案等问题进 行了相关研究。 首先， 介绍了网络中心战的定义和逻辑作战结构。 在分析了网络中心战中网络数据链系统和 无人机作战节点的重要性之后， 介绍了数据链系统组件的关键技术， 包括数据链系统的软件和硬 件组成方案和系统特性。 其次，搭建网络数据链系统的平台。在分析平台必须的战机信息管理模块、数据资料信息加 密等模块功能后，采用 ASP.NET 搭建出可以满足多用户同时访问的无人战机数据链系统的模拟 网络平台。 该平台可实现最高作战指挥和一般作战人员对于数据链信息的分权限访问， 采用加密 方式保证数据链系统安全性， 并设置的紧急情况下最高作战指挥可以实现对数据库信息的快捷删 除，防止我方信息被敌方获取。 再次， 对无人机节点智能火控系统进行了研究。 在分析了影响空战因素的无人机性能指标的 基础上，完成了基于加权灰靶理论的多机空战威胁评估。在威胁评估的基础上，结合对初始信息 敏感的混沌算法和后期寻优效果较好， 不易陷入局部解的蚁群算法， 实现了多机协同空战中的火 力分配的混沌蚁群算法寻优。 仿真分析表明该方法寻优时间短， 能保证无人机编队在空战时的射 击效益， 满足时间和寻优效率指标。 同时还研究了对空战影响非常重要的空战站位和机动决策的 问题，实现了基于模糊神经网络的单机机动决策。 最后，基于三维视景仿真软件 Multigen-Creator 和 Vega 在 Windows 平台上实现了无人机导 弹对目标攻击的三维视景仿真，生动演示了从无人机发现目标到导弹摧毁目标的整个过程。 关键词：关键词：无人机，数据链，混沌算法，混沌蚁群算法，模糊神经网络，网络数据链，三维视景仿 真 网络数据链指挥下无人机群智能火控系统关键技术研究 ii ABSTRACT This thesis mainly works on some key Technology of Intelligent Fire Control System of Unmanned Aerial Vehicle Based on Data Link in the Network-centric warfare, including the construction of a simulation of Data link and the intelligent fire control system of UAV. Firstly, the definition and logical operations structure of network centric warfare is introduced. After analyzing the importance of the network data link system and UAV operational node in the network centric warfare, some key technologies of the construction of data link system is given, including the software, hardware and features. Secondly, the simulating platform of network data link system is set up.After the introduction of the functions of the necessary modules of the platform, such as the information management module and the data encryption module, the platform of data link system for UAV that can meet the requirements of multi-user simultaneous access is built by . Commander and staff are authorized to visit the database in different level, the safety of the database is highly proteceted. In order to prevent information being stolen by enemy，chief commander can format all the database at emergency. Thirdly, a new algorithm was proposed for intelligent fire control system of UAVs. And weighted grey target theory was utilized to estimate the threats in Multi Air Combat, based on analysis for effecting factors of UAV performance index in Air Combat. These estimate conclusions reveal that chaos ant colony optimization algorithm is an available selection in optimizing fire distribution for multiple planes. It combines the advantages of chaos algorithm and ant colony optimization algorithm. Chaos algorithm shows the information sensibility in beginning area. Ant colony optimization algorithm is expert in optimizing effect during ending area and is not confused by locally optimal solution. Simulation analysis shows chaos algorithm and ant colony optimization algorithm could shorten optimizing time, guarantee shooting efficiency, and satisfy indexes for time and optimizing efficiency. Meanwhile, position and maneuver problems which have significant influence effect in Air Combat are discussed in this investigation. Maneuver decision method is proposed for single plane based on fuzzy neural network. Finally, bases on the platform of Windows, the three dimension visual simulation of missile attack is studied by Multigen-Creator and vega，it shows the whole process vividly. Key words: UAV, data link, chaos, CACO, fuzzy network, network data link, 3D visual simulation 网络数据链指挥下无人机群智能火控系统关键技术研究 vi 图、表清单 图 1.1 网络中心战作战逻辑结构图 2 图 1.2 网络中心站系统结构图 7 图 2.1 数据链系统终端设备组成示意图 9 图 2.2 无人机数据链路系统框图 . 11 图 2.3 数据链网络管理系统管理流程图 . 14 图 2.4 数据链系统与其他系统的交联图 . 15 图 3.1 无人机空战数据链系统结构图 . 18 图 3.2 网络数据链数据库系统构成图 . 19 图 3.3 用户口令字鉴别流程图 . 20 图 3.4 用户权限说明图 . 20 图 3.5 ASP 工作流程图 24 图 3.6 无人机空战数据链系统登陆界面 . 25 图 3.7 管理员用户登录首页 . 26 图 3.8 普通用户登录首页 . 26 图 3.9 作战信息管理界面 . 26 图 3.10 敌机作战信息查询 27 图 3.11 单条作战信息删除操作界面 27 图 3.12 敌我机相对角信息管理界面 27 图 3.13 飞机性能资料库管理界面 28 图 4.1 无人攻击机群协同空战决策系统流程图 . 30 图 4.2 空战相对态势关系示意图 . 31 图 4.3 多目标评价的灰靶原理模型 . 34 图 4.4 AHP 结构图 . 35 图 4.5 混沌理论的蝴蝶效应图 . 42 图 4.6 洛仑兹微分方程系统中出现的混沌运动 . 43 图 4.7 混沌蚁群算法流程图 . 45 图 4.8 CACO 仿真结果图. 48 图 4.9 雷达探测区 . 49 图 4.10 导弹攻击区 49 图 4.11 占位机动攻击示意图 50 南京航空航天大学硕士学位论文 vii 图 4.12 多机战术机动决策结构 50 图 4.13 模糊神经网络决策流程图 53 图 4.14 红蓝两机相对位置 53 图 4.15 目标方位角 P. 54 图 4.16 目标进入角 Q. 54 图 4.17 目标距离 R 54 图 4.18 误差训练曲线 56 图 5.1 空战三维实时仿真应用程序创建流程 . 60 图 5.2 Creator 用户界面 61 图 5.3 典型的 Vega 应用程序框架图 62 图 5.4 我机基本模型 . 63 图 5.5 敌机基本模型 . 63 图 5.6 导弹基本模型 . 63 图 5.7 我方岛屿基本模型 . 64 图 5.8 我机实体模型 . 64 图 5.9 敌机实体模型 . 64 图 5.10 导弹实体模型 65 图 5.11 我方侦查卫星发现敌机 65 图 5.12 敌机飞行中 65 图 5.13 我方飞机出动 66 图 5.14 我机发射导弹 66 图 5.15 我方导弹飞行中 66 图 5.16 我方导弹即将击中目标 67 图 5.17 导弹击中目标 67 表 4.1 敌我双方空战态势信息 . 37 表 4.2 我机空战能力参数 . 37 表 4.3 敌机空战能力参数 . 37 表 4.4 专家判断矩阵 . 38 表 4.5 随机一致性指标与矩阵阶数的关系 . 39 表 4.6 敌机对我方机群的威胁系数 . 47 表 4.7 导弹命中概率表 . 47 网络数据链指挥下无人机群智能火控系统关键技术研究 viii 表 4.8 混沌蚁群算法火力分配方案 . 48 表 4.9 火力分配算法方案对比 . 48 表 4.10 信息等级知识表示 51 表 4.11 无人机群对最容易攻击目标的攻击态势表示 51 表 4.12 编队对最容易攻击目标的攻击发射情况态势知识表示 52 表 4.13 编队性质知识表