基于空域划分的超视距空战态势威胁评估

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1、2013年10月北京航空航天大学学报October2013第39卷第lO期JournalofBeringUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．39No．10基于空域划分的超视距空战态势威胁评估肖亮黄俊徐钟书(北京航空航天大学航空科学与工程学院，北京100191)(辽宁省交通厅港航管理局，沈阳110003)摘要：编队超视距空战(BVR，BeyondVisualRange)已成为现代空战的主要模式．在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分，并给出4种特定空域态势．从空中态势和编队作战能

2、力两方面对空战态势进行分析．使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力，降低评估过程中收集数据的复杂度．应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估，将遗传算法(GA，GeneticAlgorithms)与多层前馈(BP，BackPropagation)网络结合，利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数，有效克服BP算法的局部收敛等问题．结果表明：该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标，该模型可有效减少评估中的人为因素，使评估结果更为客观可信．关键词：超视距空战；优势区域；空域划分；态势评估；遗传神经网络；编队协同空战

3、中图分类号：V271．4文献标识码：A文章编号：1001．5965(2013)10-1309-05ModelingaircombatsituationassessmentbasedoncombatareadivisionXiaoLiangHuangJun(SchoelOlAeronauticScienceandEngineering，BeijingUniversityOtAeronauticsandAstronautics，Beijing10019l，China)XuZhongshu(HarborandShipwayBranch，Liaon

4、ingTransportationAdminBureau，Shenyang110003，China)Abstract：Thebeyondvisualrange(BVR)aircombathasbecomeoneofthemostimportantairmodesofmodernaircombat．Thewholeairspacedivisionwasmadebaseonadvantagesanddisadvantagesofregionalarea．Fourspecificairspacesituationswereputforward．A

5、newmodelwassetupcombinedsituationassess—mentmodelandformationcombatcapacitymodel．Usingprincipalcomponentanalysis(PCA)toselectinputvariablesofformationcombatcapacitymodel，whichcanreducethecomplexityofcollectingdata．CombinedneuralnetworkwasusedforeffectivenessevaluationofBVR

6、．Combinegeneticalgorithms(GA)withbackprop-agation(BP)neuralnetwork，usingGA’SglobaltosearchoptimizedBPnetworkstructureparameters，overcomethelocalconvergenceandotherissuesofBPalgorithmeffectively．Theresultshowsthatthemodelcanlimittheartificialfactors，makingthesolutionmoreobj

7、ectiveandcreditable．Keywords：beyondvisualrange(BVR)aircombat；advantageregion；combatareadivision；situationassessment；GA—BPneuralnetwork；cooperativecombatofairplaneformation现代空战任务⋯按过程大体可分为超视距(BVR，BeyondVisualRange)空战和视距内(WVR，WithinVisualRange)空战⋯．随着预警发现能力、数据链分析处理能力和超视距空战能力等作

8、战性能的发展，超视距空战成为空战的主要模式⋯．国外，美、俄等军事强国开展了许多有关收稿日期：2012-12—12；网络出版时间：2013-03-t409：15网络出版地址：WWW