RU2684963C1 - Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников - Google Patents

Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников Download PDF

Info

Publication number
RU2684963C1
RU2684963C1 RU2017145324A RU2017145324A RU2684963C1 RU 2684963 C1 RU2684963 C1 RU 2684963C1 RU 2017145324 A RU2017145324 A RU 2017145324A RU 2017145324 A RU2017145324 A RU 2017145324A RU 2684963 C1 RU2684963 C1 RU 2684963C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
interceptor
pairs
targets
list
target
Prior art date
Application number
RU2017145324A
Other languages
English (en)
Inventor
Владимир Степанович Верба
Илья Русланович Загребельный
Владимир Иванович Меркулов
Денис Александрович Миляков
Андрей Сергеевич Пляшечник
Original Assignee
Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" filed Critical Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега"
Priority to RU2017145324A priority Critical patent/RU2684963C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2684963C1 publication Critical patent/RU2684963C1/ru

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64CAEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C19/00Aircraft control not otherwise provided for

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

Изобретение относится к способу автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников, который заключается в том, что для каждого перехватчика формируют функционал эффективности перехвата, путем решения множества численных уравнений получают оптимальное назначение целей перехватчикам вместе с траекториями перехвата, формируют сигналы управления перехватчиками, обеспечивающие их наведение на выбранные цели. Обеспечивается автоматическое оптимальное назначение целей перехватчикам с возможностью перераспределения целей при выбывании участников. 3 ил.

Description

Изобретение относится к системам управления летательными аппаратами (ЛА) и может быть использовано в комплексе функциональных программ управления и наведения ЛА авиационных комплексов для назначения целей перехватчикам при противостоянии групп ЛА.
Анализ особенностей ведения боевых действий в рамках стратегии бесконтактных сетецентрических войн [1] свидетельствует о том, что основным видом воздушно-космического противоборства является групповое применение как средств нападения, так и защиты. В связи с этим оценка возможностей группы ЛА по решению задач группового боестолкновения является весьма актуальной.
В аналогах [2,3] предлагаемого изобретения в основном рассматривается выбор целей, наилучших для перехвата, исходя из решения очень сложной задачи нелинейного целочисленного программирования на основе расчета вероятностей поражения отдельных целей отдельными объектами. Способ назначения различных i-x типов оружия
Figure 00000001
на j-е цели
Figure 00000002
, изложенный в [2], основан на задании вероятностей поражения каждой цели каждым типом оружия. Для всякого возможного назначения типов оружия на цели определяют вероятность их выживания. Выбирают такое назначение xij, которое минимизирует ожидаемую суммарную опасность
Figure 00000003
непораженных целей, где
Vj - коэффициент опасности j - й цели,
qij - вероятность выживания j-й цели при использовании i - го типа оружия,
xij - количество экземпляров i-ro типа оружия, назначенных на j - ю
цель.
С математической точки зрения такая задача представляет собой сложную задачу нелинейного целочисленного программирования. Нахождение ее точного решения практически невозможно уже при рассмотрении двух десятков объектов [2].
При целераспределении по маневрирующим целям необходимо знать время жизни гипотез изменения скорости цели (обычно несколько секунд). По истечении этого интервала необходимо снова решить задачу целераспределения и сформулировать сопутствующий закон управления. Также со временем некоторые цели и истребители могут выбывать из процесса перехвата. При этом назначение целей может измениться.
Целью предлагаемого изобретения является разработка более простого способа целераспределения в групповом противоборстве, эффективность которого определяется не вероятностью поражения цели, а выполнением реальных ограничений на перехват в процессе полета на выбранную для поражения цель.
В качестве прототипа был выбран способ целераспределения, изложенный в работе [4], в котором не учитывается возможное выбывание участников. Кроме того, в отличие от прототипа, в предлагаемом изобретении обеспечивается назначение целей всем перехватчикам, даже если их количество превышает количество целей.
Специфика решаемой задачи предопределяет необходимость учета как временных, так и энергетических затрат на выполнение перехвата.
Предлагаемый в прототипе подход к формированию предполагаемой траектории перехвата, учитывающий эти требования, основан на использовании функционала
Figure 00000004
временных и энергетических затрат на перехват для каждой пары перехватчика с номером n
Figure 00000005
и цели с номером m
Figure 00000006
, где
Т - полное время полета перехватчика по траектории,
К - постоянный коэффициент, выбираемый из соображений баланса между временем перехвата и затратами на полет с ускорением,
J - вектор ускорения перехватчика,
t - время действия ускорения перехватчика.
В (2) второе слагаемое учитывает затраты на формирование управляющего сигнала перехватчика.
По минимуму этого функционала, найденному среди определенного класса траекторий, строится матрица эффективности перехвата, процедура построения которой приведена ниже. На основе полученной матрицы при помощи известного алгоритма находится оптимальное распределение, обеспечивающее минимум суммарного функционала качества
Figure 00000007
среди всех возможных назначений m(n) целей перехватчикам.
Технический результат, который может быть получен от использования предлагаемого изобретения, заключается в возможности автоматического оптимального назначения целей перехватчикам с перераспределением целей при выбывании участников, что снижает информационную нагрузку на операторов (штурманов наведения).
Заявленный технический результат, который может быть получен от реализации предлагаемого технического решения, достигается тем, что решается задача поиска оптимального значения суммарного функционала качества, основанного на временных и энергетических затратах с учетом реальных ограничений на возможности перехватчиков.
Возможность достижения технического результата обусловлена следующими причинами:
- индивидуальный функционал эффективности перехвата (2) для каждой пары перехватчик-цель основывается на рассмотрении временных и энергетических затрат с учетом реальных ограничений на возможности перехватчиков;
- задача поиска минимального значения функционала (2) сводится к задаче поиска корней многочлена, способ решения которой известен [5];
- задача поиска минимума суммарного функционала эффективности перехвата (3) сводится к решению задачи о назначениях [6], которая эффективно решается венгерским алгоритмом [6].
Сущность предлагаемого изобретения заключается в разработке принципиально нового способа автоматического назначения группы целей группе перехватчиков, при котором заранее выбранный функционал качества (2), учитывающий как временные, так и энергетические затраты на выполнение перехвата, периодически и при необходимости коррекции целераспределения вычисляют для каждой пары перехватчик-цель, затем ищут его минимум среди заданного класса траекторий с учетом заданных ограничений на скорости и ускорения перехватчиков, после чего целераспределение определяется решением задачи о назначениях [6].
В решаемой задаче для группы, состоящей из N произвольно расположенных перехватчиков и М целей, необходимо назначить каждому n-му
Figure 00000008
перехватчику m - ю
Figure 00000009
цель, наилучшую по минимуму суммарного функционала эффективности перехвата (3), в котором In,m представляет собой функционал, соответствующий траектории перехвата n-м перехватчиком m - й цели. Минимизация функционала (3) производится по всем возможным назначениям m(n) n-го перехватчика на m - ю цель. В случае если перехватчиков больше чем целей, некоторым целям будут назначены более одного перехватчика, в противоположном случае каждому перехватчику назначается единственная цель.
Задача будет решаться при условии, что выполняются следующие допущения:
- цели и перехватчики расположены в пространстве произвольно, имеют различные начальные скорости и направления полета;
- цели являются равнозначными;
- цели не маневрируют и летят с постоянными скоростями;
- все перехватчики обладают достаточным запасом топлива;
- траектория каждого перехватчика состоит из двух участков: на первом выполняется доворот на цель до требуемого угла упреждения с постоянным ускорением, а на втором -прямолинейный полет в упрежденную точку встречи;
- заданы максимально допустимые значения скоростей и ускорений перехватчиков;
- в процессе наведения возможно выбывание как целей, так и перехватчиков.
Реализация предлагаемого способа состоит из следующих этапов.
1. На первом этапе проверяют необходимость коррекции целераспределения.
2. На втором этапе выбирают класс траекторий, с помощью которых перехватчики должны перехватывать цели. На основе этого вычисляют индивидуальный функционал качества (2) перехвата для каждой пары «перехватчик-цель» с учетом заданных максимально допустимых значений скоростей и ускорений перехватчиков.
3. На третьем этапе решение задачи поиска минимума индивидуального функционала качества (2) сводят к решению нескольких задач минимизации с ограничениями типа равенств.
4. На четвертом этапе производят назначение целей перехватчикам, обеспечивающее минимум суммарного функционала (3).
Первый этап заключается в анализе необходимости коррекции целераспределения, проводимом периодически, а также при изменении состава перехватчиков или целей.
Второй этап проиллюстрирован фигурой 1. Выберем определенный перехватчик и определенную цель. В начальный момент перехватчик находится в точке А и летит со скоростью V0, а цель находится в точке В и летит со скоростью V. Предполагаемую траекторию перехвата, состоящую из двух участков, строят следующим образом: на первом участке перехватчик летит с постоянным ускорением J, выполняя доворот на цель, до момента t, когда перехватчик находится в точке С, а цель - в точке D, затем на втором участке перехватчик летит с постоянной скоростью до момента Т.
Условие перехвата в случае, когда перехватчик и цель летят с постоянными скоростями, заключается в том, что относительная скорость полета перехватчика направлена по линии визирования цели. Это означает, что в момент t окончания действия ускорения относительная скорость полета должна быть направлена по вектору
Figure 00000010
(фиг. 1). Тогда перехватчик и цель встретятся в точке Е. Если обозначить в момент t относительное положение цели
Figure 00000011
и относительную скорость перехватчика Vt, то из условия перехвата следует, что для некоторого τ≥0 выполнено rt=τVt. Здесь τ является интервалом времени между моментом окончания действия ускорения и моментом перехвата. Обозначив положение цели относительно перехватчика в начальный момент времени
Figure 00000012
, после выражения rt, Vt через начальные величины получим:
Figure 00000013
Преобразовав (4), получим
(2τ+t)Jt=2r0+2(τ+t)(V-V0).
Сумма t+τ представляет собой полное время полета Т. Тогда
Figure 00000014
Согласно принятым допущениям, скорость перехватчика Vt=V0+Jt в момент окончания действия ускорения не может превышать Vmax, а его ускорение - Jmax. Из (5) следует, что ограничение
Figure 00000015
определяет неравенство
Figure 00000016
а ограничение |Vt|≤Vmax - неравенство
Figure 00000017
при
Figure 00000018
Figure 00000019
Определив Jt из (5) и подставив в (2), получим функцию двух переменных Im,n(T,t), которую требуется минимизировать при ограничениях (6) - (9).
Допустим, что функционал принимает минимальное значение при некоторых значениях T,t, так что все неравенства (6) -(9) являются строгими. Можно утверждать, что при некоторых значениях J* и t* величина
Figure 00000020
не увеличится, ограничение по скорости будет выполнено и перехват цели произойдет в момент Т*≤Т. В результате значение функционала (2) уменьшится. Поэтому минимальное значение функционала (2)следует искать при условии, что одно или два неравенства из (6) - (9) становятся равенствами.
На третьем этапе последовательно проверяются следующие условия.
1. Если (7) является равенством, то выполняется условие
Figure 00000021
. С его помощью функционал (2) можно представить в виде
Figure 00000022
После подстановки Jt из (5) получим
Figure 00000023
После замены переменной Т на z=2T -t функционал принимает вид
Figure 00000024
а равенство (7) -
Figure 00000025
Введем обозначения
Figure 00000026
Тогда после возведения (11) в квадрат получим
Figure 00000027
а (10) принимает вид
Figure 00000028
После замены переменных х=1/z; у=t/z поиск минимума (10) сводится к минимизации функционала
Figure 00000029
при ограничении
Figure 00000030
Если ввести множитель Лагранжа λ, то необходимым условием минимума будет
Figure 00000031
.
Обозначим
Figure 00000032
.
После исключения λ и вычисления производных получим уравнение
Figure 00000033
Избавившись от корня с помощью возведения в квадрат, получим равенство
Figure 00000034
,
которое после упрощения с помощью (15) принимает вид
Figure 00000035
Тем самым, задача минимизации (14) сведена к решению системы уравнений (15), (16). Так как коэффициент
Figure 00000036
положителен, заменой х=(2ξ-dy-е) / 2ƒ можно привести (15) к виду ξ21у2+b1y+с1. При этом (16) можно записать в виде:
Figure 00000037
,
где hk(y) - некоторые многочлены степени k. После возведения в квадрат останутся только четные степени ξ, которые выражаются через y. В результате получится уравнение двенадцатой степени относительно у. Численно найдем все его действительные корни при помощи известных алгоритмов нахождения корней многочленов [5]. Подставим найденные корни в (15) и из полученного квадратного уравнения найдем действительные значения х, если таковые существуют. В результате получим несколько пар значений х,у. Перейдем обратно к переменным T, t и выбросим те значения, которые не удовлетворяют (6), (8) и (9). Оставшиеся пары занесем в общий список кандидатов на минимум функционала (2).
2. Если равенством является (6), т.е. | J |=Jmax, то из него можно выразить t:
Figure 00000038
где использованы обозначения (12). Знак перед вторым слагаемым выбран исходя из условия t ≤ Т. В функционале (2) положим
Figure 00000039
и подставим в него найденное выражение для t. В результате функционал качества становится функцией Т:
Figure 00000040
Вычислим производную dIm,n(T) / dT и приравняем ее нулю. Если обозначить
h=16(1+1 / KJmax)21, (T)=(4аТ2+2dT+ƒ) / g,ƒ2(T)=(8aT+2d) / g, то после ряда преобразований условие равенства нулю производной определяется соотношением
((16-h)T2ƒ1(T)+ƒ2(T)2)21(T)(8Tƒ2(T)-hƒ1(T))2=0,
которое после раскрытия скобок приводит к уравнению восьмой степени по переменной Т. Решим его численно. Для каждого полученного Т найдем t из (17). Из всех полученных пар действительных значений (T, t) оставим только те, которые удовлетворяют (7), (8) и (9). Занесем их в общий список кандидатов на минимум функционала (2).
3. Если равенством является (8) (Т=t), т.е. с начала перехвата цели до его окончания реализуется равноускоренный полет перехватчика, то выразим Jt из (5) и подставим его в (2):
Figure 00000041
Если перейти к z=1 / T, то в обозначениях (12) получим
Figure 00000042
Уравнение dIm,n(z) / dz=0 сводится к уравнению шестой степени
K2z4(ƒz+d)2=ƒz2+2dz+4a.
Решим его численно и те корни, для которых выполнены (6), (7) и (9), добавим в общий список кандидатов на минимум функционала (2).
4. Если равенством является (9) (t=0), т.е. имеет место полет с постоянной скоростью, то расстояние от перехватчика до цели в момент Т* будет
Figure 00000043
. Оно принимает минимальное значение
Figure 00000044
при
Figure 00000045
= - d/4a в обозначениях (12). Если
Figure 00000046
≥ 0 и величина промаха rmin находится в допустимых пределах, то добавим пару значений
Figure 00000047
; t=0 в общий список кандидатов на минимум с соответствующим значением функционала
Figure 00000048
.
5. В случае, когда из четырех неравенств (6)-(9) два являются равенствами, возможны следующие ситуации.
5.1. Пусть равенствами являются выражения (6) и (7), т.е.
Figure 00000049
. Сделаем замену z-2T-t. Тогда после возведения в квадрат в обозначениях (12) равенство (7) примет вид (13), а равенство (6) запишется как
Figure 00000050
Сложив (18) и (13), получим
Figure 00000051
.
Можно сократить на z т.к. z -Т+(Т-t)≥T>0:
Figure 00000052
Выразим отсюда z и подставим в (13). Получится уравнение шестой степени относительно t:
Figure 00000053
где обозначено
Figure 00000054
.
Численно найдем все действительные корни t уравнения (20), затем найдем соответствующие значения z из (19) и значения T=(z+t)/2.
Удовлетворяющие неравенствам (8) и (9) значения занесем в общий список кандидатов на минимум функционала (2).
5.2. Пусть равенствами являются (6) и (8). Тогда после подстановки t=T в (6) и возведения в квадрат получится уравнение
Figure 00000055
.
Его решения, удовлетворяющие неравенствам (7) и (9), добавим в общий список кандидатов на минимум функционала (2).
5.3. Пусть теперь равенствами являются (7) и (8). Подставим t=Т в (7) и возведем в квадрат.В обозначениях (12) получим уравнение
Figure 00000056
Его решения, удовлетворяющие неравенствам (6) и (9), добавим в общий список кандидатов на минимум функционала (2).
5.4. Вырожденный случай, когда одним из равенств является (9), уже был рассмотрен ранее в п. 4.
Теперь найдем глобальный минимум функционала (2). Для всех пар величин (T, t) из общего списка кандидатов на минимум функционала (2), построенного на предыдущих этапах, вычислим Jt с помощью (5) и подставим полученное значение в (2). Выберем те величины, которые дают минимальное значение. Полученное значение Т вместе с соответствующим значением t, значением функционала Im,n и вектором J определяют наилучшую траекторию перехвата цели и затраты на ее реализацию.
Решив задачу поиска минимума (2) для одиночного перехватчика и цели, перейдем к четвертому этапу. Для каждого перехватчика с номером n и цели с номером m определяют наилучшую траекторию перехвата и соответствующее значение In,m функционала (2).
Затем выполняют итерационную процедуру назначения целей. На шаге с номером k строят матрицу эффективности
Figure 00000057
размера N(k) × М и список пар L(k), содержащий набор пар номеров перехватчиков и назначенных им целей. На первом шаге k=1 полагают N(1)=N и ,
Figure 00000058
а L(1) полагают пустым. На шаге с номером k решают «задачу о назначениях» [6] с матрицей стоимости
Figure 00000059
с помощью «венгерского алгоритма» [6], получая тем самым оптимальное с точки зрения минимума суммарных затрат
Figure 00000060
назначение целей перехватчикам в виде набора пар A(k) перехватчик-цель вместе с соответствующими траекториями перехвата. После этого полагают L(k+1) равным объединению L(k) и полученного набора A(k), N(k+1)=N(k)-М, а матрицу
Figure 00000061
получают из
Figure 00000062
удалением столбцов с номерами перехватчиков из А(k). Если N(k+1)>0, то переходят к k+1 шагу, в противном случае процедуру назначения завершают и формируют итоговый список пар L=L(k+1), содержащий назначение целей для перехватчиков.
Сформированный в итерационной процедуре список назначения L по линиям связи передают в систему командного управления, в которой формируют сигналы управления перехватчиками, обеспечивающие их наведение на выбранные цели.
Следует отметить, что для использования алгоритма необходимы оценки: векторов скорости всех перехватчиков и целей; векторов относительного положения для каждой пары перехватчик - цель; максимальных ограничений на величины скорости и ускорения перехватчиков. Эти данные могут быть представлены в любой форме: в декартовых или полярных координатах, в абсолютных или относительных величинах. Нужно лишь указать способ вычисления коэффициентов (12).
Работоспособность разработанного алгоритма (2) - (21) исследовалась в процессе имитационного моделирования. В качестве примера рассмотрим процедуру перехвата целей
Figure 00000063
перехватчиками
Figure 00000064
.
Схема расположения N=3 перехватчиков и М=2 целей при моделировании целераспределения с выбыванием одного перехватчика показана на фиг. 2. По результатам выполнения алгоритма (2)-(21) на вторую цель были назначены первый и третий перехватчик, а на первую цель - второй перехватчик. В соответствии с указанным назначением цели и перехватчики двигались до момента, когда перехватчики и цели переместились в точки, отмеченные звездочками. В этот момент первый перехватчик выбывает из преследования второй цели. Повторное выполнение алгоритма (2)-(21) определяет назначение первой цели для первого перехватчика и второй цели для третьего перехватчика, после чего происходит полет перехватчиков и целей до перехвата.
Схема расположения N=4 перехватчиков и М=3 целей при моделировании целераспределения с выбыванием одной цели показана на фиг. 3. По результатам выполнения алгоритма (2) - (21) на первую цель был назначен первый перехватчик, на вторую цель были назначены третий и четвертый перехватчики, а на третью цель был назначен второй перехватчик. В момент времени, когда перехватчики и цели переместились в точки, отмеченные звездочками, вторая цель перехвачена четвертым перехватчиком и считается уничтоженной. Повторное выполнение алгоритма (2) - (21) определяет назначение первой цели для первого перехватчика и второго перехватчика, а третья цель назначена для третьего и четвертого перехватчиков.
Полученный способ группового целераспределения подтвердил свою эффективность в широком поле условий применения. Его достоинством является то, что он позволяет обеспечить не только назначение всех перехватчиков на цели, но и построение предполагаемых траекторий перехвата с учетом реальных ограничений на предельно допустимые скорости и ускорения перехватчиков и возможного выбывания участников перехвата.
Предложенный способ можно использовать для реализации различных методов наведения.
Промышленная применимость предлагаемого технического решения подтверждается также возможностью реализации его назначения с помощью стандартных бортовых вычислительных средств.
Следует отметить, что предлагаемый способ следует общей схеме, используемой в отечественных авиационных комплексах радиолокационного дозора и наведения.
Список использованных источников
1. Е.А. Федосов. Реализация сетецентрической технологии ведения боевых действий потребует создания БРЛС нового поколения. // Фазотрон. 2007. №1, 2.
2. R. Ahuja, A. Kumar, J. Krishna, J. Orlin. Exact and heuristic algorithms for the weapon - target assignment problem. // Operations research, 2007, 55, №6, pp. 1136-1146.
3. J. Zhang, С. Нu, X. Wang, D. Yuan. ACGA algorithm of solving weapon - target assignment problem. // Open journal of applied sciences, 2012.
4. В.И. Меркулов, A.C. Пляшечник. Групповое целераспределение в воздушном противоборстве. // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. №7. С. 59-63.
5. М.А. Jenkins. Algorithm 493: Zeros of a real polynomial. // ACM transactions on mathematical software, 1975, 1, №2, pp. 178-189.
6. J. Munkres. Algorithms for assignment and transportation problems. // Journal of the society for industrial and applied mathematics, 2000, 5, №1, pp. 32-38.

Claims (62)

  1. Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников, заключающийся в том, что для каждого n-го перехватчика
    Figure 00000065
    и m-й цели
    Figure 00000066
    формируют функционал
  2. Figure 00000067
    (1)
  3. эффективности перехвата,
  4. где
  5. Т - время перехвата,
  6. К - коэффициент штрафа,
  7. J - вектор ускорения перехватчика,
  8. t - время действия ускорения перехватчика, далее в фильтрах перехватчика формируют оптимальные оценки параметров
  9. Figure 00000068
  10. где
  11. V - вектор скорости цели,
  12. V0 - вектор скорости перехватчика,
  13. r0 - вектор положения цели относительно перехватчика,
  14. Vmax - максимально допустимая величина скорости перехватчика,
  15. Jmax - максимально допустимая величина ускорения перехватчика, далее формируют условия реализации ограничений в виде
  16. Figure 00000069
  17. Figure 00000070
  18. Figure 00000071
  19. Figure 00000072
  20. после чего формируют список пар (T, t), последовательно решая с помощью известных алгоритмов численного нахождения корней многочленов следующие семь задач:
  21. а) решают систему уравнений
  22. Figure 00000073
  23. Figure 00000074
  24. где
  25. х, у - вспомогательные переменные;
  26. Р=2ау+b+dx; Q=2ƒx+е+dy; Н=(d-е)х+(2а-b)у,
  27. затем для всех полученных пар х, у находят пары T, t по формулам
  28. Т=(у+1)/2х;
  29. t=у/x,
  30. и те пары, которые удовлетворяют (3), (5) и (6), заносят в общий список;
  31. б) численно решают уравнение
  32. ((16-h)T2ƒ1(T)+ƒ2(T)2)21(T)(8Tƒ2(T)-hƒ1(T))2=0,
  33. где
  34. h=16(1+1/KJmax)21(T)=(4aT2+2dT+ƒ)/g, ƒ2(T)=(8aT+2d)/g,
  35. и, вычислив таким образом T, находят соответствующие значения t по формуле
  36. Figure 00000075
    ,
  37. затем из всех полученных пар (T, t) те, которые удовлетворяют (4), (5) и (6), заносят в общий список;
  38. в) численно решают уравнение
  39. K2z4(ƒz+d)2=ƒz2+2dz+4a,
  40. где
  41. z - вспомогательная переменная,
  42. находят соответствующие значения Т=1/z и те пары значений T; t=T, для которых выполнены (3), (4) и (6), добавляют в общий список;
  43. г) находят
    Figure 00000076
    и
    Figure 00000077
    , если
    Figure 00000078
    и величина промаха rmin находится в допустимых пределах, то добавляют пару значений
    Figure 00000079
    , t=0 в общий список;
  44. д) численно решают уравнение
  45. cp1(t)2-p1(t)p3(t)p2(t)+p4(t)p2(t)2=0,
  46. где
  47. p1(t)=(b-2a)t+(e-d); p2(t)=gt2+(с-а); p3(t)=bt+e; p4(t)=at2+dt+ƒ,
  48. находят соответствующие значения
  49. T=(t-((c-a)z+(b-2a)t+(e-d))/gt2)/2
  50. и заносят в общий список пары (T, t), удовлетворяющие неравенствам (5) и (6);
  51. е) численно решают уравнение
  52. gT4 -4aТ2 -2dT-ƒ=0
  53. и пары T; t=T, удовлетворяющие неравенствам (4) и (6), добавляют в общий список;
  54. ж) численно решают уравнение
  55. (a+b+с)Т2+(е+d)T+ƒ=0
  56. и пары (T; t=T), удовлетворяющие неравенствам (3) и (6), добавляют в общий список,
  57. далее для всех пар величин (T, t) из построенного списка вычисляют вектор ускорения перехватчика
  58. J=2(r0+T(V-V0))/t(2T-t)
  59. и величину функционала (1), затем выбирают ту пару (T, t), для которой функционал (1) принимает минимальное значение, получив тем самым минимальное значение Im,n функционала (1) и траекторию перехвата, определяемую величинами (T, t, J), на которой реализуется указанный минимум, затем из величин Im,n составляют матрицу размера N×М, отличающийся тем, что описанную выше процедуру выполняют периодически, а также при изменении состава перехватчиков или целей, при этом процедуру назначения целей выполняют итерационно: на шаге с номером k строят матрицу эффективности
    Figure 00000080
    размера N(k)×М и список пар L(k), содержащий набор пар номеров перехватчиков и назначенных им целей, причем на первом шаге k=1 полагают N(l)=N и
    Figure 00000081
    , a L(1) полагают пустым, затем на шаге с номером k решают «задачу о назначениях» с матрицей
    Figure 00000082
    с помощью «венгерского алгоритма», получают тем самым оптимальное с точки зрения минимума суммарных затрат
  60. Figure 00000083
  61. назначение целей перехватчикам в виде набора пар А(k) перехватчик-цель вместе с соответствующими траекториями перехвата, после этого полагают L(k+1) равным объединению L(k) и полученного набора А(k), N(k+1)=N(k) - М, а матрицу
    Figure 00000084
    получают из
    Figure 00000085
    удалением столбцов с номерами перехватчиков из А(k), затем при условии N(k+1)>0 переходят к k+1 шагу, в противном случае процедуру назначения завершают и формируют итоговый список пар L=L(k+1), содержащий назначение целей для перехватчиков, причем для каждого перехватчика назначена своя цель, даже если их число превышает число целей,
  62. затем сформированный в итерационной процедуре список назначения L по командным радиолиниям связи передают в систему командного управления, в которой формируют сигналы управления перехватчиками, обеспечивающие их наведение на выбранные цели.
RU2017145324A 2017-12-22 2017-12-22 Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников RU2684963C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017145324A RU2684963C1 (ru) 2017-12-22 2017-12-22 Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017145324A RU2684963C1 (ru) 2017-12-22 2017-12-22 Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2684963C1 true RU2684963C1 (ru) 2019-04-16

Family

ID=66168286

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017145324A RU2684963C1 (ru) 2017-12-22 2017-12-22 Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2684963C1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2728197C1 (ru) * 2019-08-05 2020-07-28 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Способ управления группой беспилотных летательных аппаратов с учетом степени опасности окружающих объектов
RU2781881C1 (ru) * 2022-01-28 2022-10-19 Акционерное общество "Корпорация "Тактическое ракетное вооружение" Способ автоматического группового целераспределения беспилотных летательных аппаратов и система для его реализации

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2190863C2 (ru) * 2000-04-13 2002-10-10 Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон-Научно-исследовательский институт радиостроения" Способ ранжирования целей
EP1794535B1 (en) * 2004-08-19 2014-01-08 Israel Aircraft Industries, Ltd. A system and method for destroying flying objects
RU2507538C2 (ru) * 2009-10-19 2014-02-20 Алексей Александрович Галицын Способ группового опознавания объектов ("свой-чужой") и обеспечения целеуказания на основе беспроводной системы позиционирования в реальном масштабе времени и интеллектуальных радаров

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2190863C2 (ru) * 2000-04-13 2002-10-10 Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон-Научно-исследовательский институт радиостроения" Способ ранжирования целей
EP1794535B1 (en) * 2004-08-19 2014-01-08 Israel Aircraft Industries, Ltd. A system and method for destroying flying objects
RU2507538C2 (ru) * 2009-10-19 2014-02-20 Алексей Александрович Галицын Способ группового опознавания объектов ("свой-чужой") и обеспечения целеуказания на основе беспроводной системы позиционирования в реальном масштабе времени и интеллектуальных радаров

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
В.И. МЕРКУЛОВ, А.С. ПЛЯШЕЧНИК, ГРУППОВОЕ ЦЕЛЕРАСПРЕДЕЛЕНИЕ В ВОЗДУШНОМ ПРОСТРАНСТВЕ, ИНОФРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ И УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ, ИЗДАТЕЛЬСТВО "РАДИОТЕХНИКА" 2016 c.59-63. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2728197C1 (ru) * 2019-08-05 2020-07-28 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Способ управления группой беспилотных летательных аппаратов с учетом степени опасности окружающих объектов
RU2781881C1 (ru) * 2022-01-28 2022-10-19 Акционерное общество "Корпорация "Тактическое ракетное вооружение" Способ автоматического группового целераспределения беспилотных летательных аппаратов и система для его реализации

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Przemieniecki Mathematical methods in defense analyses
Matlin A review of the literature on the missile-allocation problem
CN108647414A (zh) 基于仿真实验的作战计划适应性分析方法及存储介质
JP6209120B2 (ja) 戦術支援装置、戦術支援方法、及び戦術支援プログラム
Li et al. Modified particle swarm optimization for BMDS interceptor resource planning
RU2662920C2 (ru) Способ и устройство многоцелевой оптимизации
Duan et al. Multiple UCAVs cooperative air combat simulation platform based on PSO, ACO, and game theory
CN111766901A (zh) 多无人机协同目标分配攻击方法
CN113190041B (zh) 一种基于约束松弛技术的无人机集群在线目标分配方法
Shin et al. Weapon-target assignment problem with interference constraints using mixed-integer linear programming
Ha et al. A stochastic game-based approach for multiple beyond-visual-range air combat
RU2684963C1 (ru) Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом возможного выбывания участников
Lee et al. Weapon target assignment problem with interference constraints
RU161982U1 (ru) Научно-исследовательская модель прогнозирования вариантов построения ударов крылатыми ракетами
RU2690234C1 (ru) Способ автоматического группового целераспределения истребителей с учетом приоритета целей
Parnell et al. Multiobjective decision analysis of theater missile defense architectures
Ye et al. Multi-UAV task assignment based on satisficing decision algorithm
Gallagher et al. Probabilistic analysis of complex combat scenarios
RU2734144C1 (ru) Устройство для моделирования процесса функционирования средств противовоздушной обороны
Fedunov et al. The real-time approach to solving the problems for the multicriterial choice of alternatives in the knowledge bases of onboard real-time advisory expert systems
Merkulov et al. Simplified target assignment problem for group engagement of aircraft
CN110930054A (zh) 一种基于数据驱动的作战体系关键参数快速优化方法
Naeem et al. A novel two-staged decision support based threat evaluation and weapon assignment algorithm, asset-based dynamic weapon scheduling using artificial intelligence techinques
Hu et al. Multi-target attack decision-making in time-sensitive missions based on artificial potential field and entropy-AHP method
Truong et al. Q-Learning Based Multiple Agent Reinforcement Learning Model for Air Target Threat Assessment

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20201223