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申请/专利权人：沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司

摘要：一种2V2场景中探测指标自适应调整的飞机占位引导方法，根据敌我双方不同情况，自适应选择优化问题指标及约束的占位引导方法。基于透明态势下敌方不精确的数据链速度位置信息，对敌方两目标展开具有角色分配策略的搜索、雷达持续探测、大机动重锁定等优势的占位引导轨迹生成。在建立了1V1场景中角度与距离可微优势函数的基础上，根据对敌方探测的情形确立了2V2中我机对敌机两两之间指标权重的自适应分配方案，通过滚动优化求解得到不同情形下我方飞机占位引导轨迹规划问题的优化指标及可行约束。本发明利用对2V2场景的综合考量，自主化地提高了我方飞机对敌方飞机占据态势优势的可能。

主权项：1.一种2V2场景中探测指标自适应调整的飞机占位引导方法，其特征在于，包括如下步骤：1根据绝对坐标系下速度信息确定当前时刻飞机飞行方向，将该方向近似视为飞机雷达探测范围中心方向，并依据当前时刻我机与敌机位置与速度方向确定我方某架相对敌方某架飞机的敌机方位角ATA与敌机进入角TAA余弦值，进而计算得到我方该机相对于敌方该机间的感知态势优势函数J；单架飞机感知态势优势函数J计算方法如下： Jangle＝cosATA+cosTAA Jsingle＝Jangle×Jdistance其中：pnme为本机北向位置、pume为本机天向位置、peme为本机东向位置、vnme为本机北向速度、vume为本机天向速度、veme为本机东向速度、pnenemy为目标北向位置、puenemy为目标天向位置、peenemy为目标东向位置、vnenemy为目标北向速度、vuenemy为目标天向速度、veenemy为目标东向速度、Rme-ennmy为敌机不可逃逸距离，fRtr_km为雷达探测最大距离；2根据我方两机与敌方两机间各自态势优势函数，以及雷达对敌机的检测情况，确定2V2场景下当前敌我飞机编队所处情况，自适应调整我方各飞机对敌方各飞机的共计四个感知态势优势函数J的权重大小，确定2V2场景下我方飞机的优化指标与条件约束；整体态势优势函数计算流程如下：记我方飞机下标标号为1、2，敌方飞机下标为A、B，整体的感知态势优势函数Jall由1机对A机、2机对A机、1机对B机、2机对B机的态势优势函数J1A,J1B,J2A,J2B以及惩罚函数Jpunish组成，根据2V2场景中不同探测情况进行分类，并确定λ1,λ2,λ3,λ4,λ5,λ6六项权重大小；J1A＝JangleATA1A,TAA1AJdistanceR1-AJ2A＝JanglATA2A,TAA2AJdistanceR2-AJ1B＝JangleATA1B,TAA1BJdistanceR1-BJ2B＝JangleATA2B,TAA2BJdistanceR2-BJall＝λ1J1A+λ2J2A+λ3J1B+λ4J2B-λ5Jpunish1+λ6Jpunish2其中，Jpunish1,Jpunish2为我方两机扫描重叠程度的惩罚函数，定义为我机探测最远位置fpostion1,velocity1,velocity2与友机速度方向夹角余弦值，表达式如下： Jpunish1＝fpostion1,velocity1,velocity2Jpunish2＝fpostion2,velocity2,velocity1以离散时间情况为例确定整体态势优势函数，权重[λ1,T,λ2,T,λ3,T,λ4,T,λ5,T,λ6,T]计算过程如下，其中T为当前时刻经历的时间步长数； 根据我机雷达探测信息将战场形势分为7种情况：S1.两架我机均未探测到敌机；权重系数Λ表达式为：Λ1＝diag{1,1,1,1,1,1}不同的情况只有权重系数Λ改变，[λ1,T,λ2,T,λ3,T,λ4,T,λ5,T,λ6,T]计算过程不变；S2.只有一架我机雷达探测到一架敌机；权重系数Λ表达式为：Λ2＝diag{l,s,s,l,0,1}其中：l代表权重变大的系数，代表增加某项指标的重要性，l0；s代表权重变小的系数，代表减小某项指标的重要性，s0；S3.一架我机雷达探测到两架敌机，友机未探测到敌机；当J2AJ2B时，权重系数Λ表达式为：Λ31＝diag{1,1,l,s,0,0}当J2AJ2B时，权重系数Λ表达式为：Λ32＝diag{1,1,s,l,0,0}S4.两架我机雷达探测到同一架敌机；当J1AJ2A时，权重系数Λ表达式为：Λ41＝diag{l,s,l,s,0,0}当J1AJ2A时，权重系数Λ表达式为：Λ42＝diag{s,l,s,l,0,0}S5.两架我机雷达分别探测到不同的一架敌机1-A、2-B；权重系数Λ表达式为：Λ5＝diag{l,s,l,s,0,0}S6.一架我机雷达探测到两架敌机，友机探测到其中一架敌机；权重系数Λ表达式为：Λ6＝diag{1,l,l,s,0,0}S7.两架我机均探测到两架敌机；该情况可根据单机的感知态势优势函数分为以下六种子情况：S71.当J1AJ2A且J2BJ1B时,权重系数Λ表达式为：Λ71＝diag{l,1,1,l,0,0}S72.当J1AJ2A且J2BJ1B时,权重系数Λ表达式为：Λ72＝diag{1,l,l,1,0,0}S73.当J1AJ1BJ2BJ2A或J2BJ2AJ1AJ1B时，权重系数Λ表达式为：Λ73＝diag{l,1,1,l,0,0}S74.当J1BJ1AJ2AJ2B或J2AJ2BJ1BJ1A时，权重系数Λ表达式为：Λ74＝diag{1,l,l,1,0,0}S75.当以上情况不满足时，若J1A-J2AJ1B-J2B，权重系数Λ表达式为：Λ75＝diag{l，1，1，l，0，0}S76.当以上情况不满足时，若J1A-J2A＜J1B-J2B，权重系数Λ表达式为：Λ76＝diag{1，l，l，1，0，0}3以当前时刻为起点，一段预测窗口内的优化指标离散化求和作为待优化函数，在当前情况对应的条件约束下，求解以飞行状态轨迹为自变量的优化问题；选择以当前时刻为起点小于等于预测窗口长度的控制窗口内的飞行轨迹作为真正的占位引导方案；整体感知态势优势函数的优化问题求解表达式以及约束如下：根据步骤2计算的权重，得到当前时刻T下的整体感知态势优势函数Jall；以P为预测窗口时间步长数量，保持当前情况权重取值[λ1，T，λ2，T，λ3，T，λ4，T，λ5，T，λ6，T]对Jall在离散时间步T+1到T+P求和作为待优化指标函数，并在飞机机动能力约束条件下求解以飞行轨迹为自变量的优化问题；优化函数与边界条件如下： 边界条件：Vmin≤||[VnT+i，VuT+i，VeT+i]||2≤Vmax，i∈{1，...，P}||[VnT+i-VnT+i-1，VuT+i-VuT+i-1，VeT+i-VeT+i-1]||2≤ΔVmax，i∈{1，...，P}|atan2VnT+i，VeT+i-atan2VnT+i-1，VeT+i-1|≤Δheadingmax，i∈{1，...，P}|atan2VuT+i，||VnT+i，VeT+i1|2-atan2VuT+i-1，||VnT+i-1，VeT+i-1||2|≤Δpitchmax，i∈{1，...，P}pitchmin≤atan2VuT+i，||VnT+i，VeT+i||2≤pitchmax，i∈{1，...，P}PnT+i＝PnT+i-1+ΔtVnT+i，i∈{1，...，P}PuT+i＝PuT+i-1+ΔtVuT+i，i∈{1，...，P}PeT+i＝PeT+i-1+ΔtVeT+i，i∈{1，...，P}Hmin≤PuT+i≤Hmax，i∈{1，...，P}其中：atan2x，y为计算yx的反正切的函数可选用C、python、Matlab等语言中库函数，取值-π，π]；Δt为离散时间步长；Vmin，Vmax分别代表飞机飞行允许的最小、最大速度；ΔVmax代表飞机在Δt时间内速度最大变化量；Δheadingmax代表飞机在Δt时间内偏航角最大变化量；Δpitchmax代表飞机在Δt时间内俯仰角最大变化量；pitchmin，pitchmax分别代表飞机飞行允许的最小、最大速度；Hmin，Hmax分别代表飞机飞行允许的最小、最大高度；Vn，Vu，Ve分别代表飞机北向、天向、东向速度，Pn，Pu，Pe分别代表飞机北向、天向、东向位置；每一架飞机机动能力约束具有共性，约束的表达中省略了关于飞机编号的下标1、2、A、B，优化求解中根据各飞机机动能力适当选择约束具体取值；4根据控制窗口内占位引导方案指导飞机飞行，在控制窗口时间后重复以上步骤，形成滚动优化生成的占位引导方案；根据步骤3得出的优化结果，以C为控制窗口时间步长数量，以T到T+C时间步内的优化结果作为实际输出占位引导飞行轨迹；在T+C时刻再根据T+C时刻情况下计算得到的整体感知态势优势函数Jall，对T+C到T+C+P重复该步骤，进行新一轮的优化问题计算，实现滚动式的占位引导轨迹在线优化生成。

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