(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111566561.4 (22)申请日 2021.12.20 (66)本国优先权数据 202111257925.0 2021.10.27 CN (71)申请人 中国空气动力研究与发展中心计算 空气动力研究所 地址 621000 四川省绵阳市涪城区二环路 南段6号 (72)发明人 刘滔　敖厚军　雍恩米　赵暾　 王笑　郑凤麒　 (74)专利代理 机构 成都东恒知盛知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 51304 代理人 何健雄(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于粒子群搜索的神经网络空战机动 决策方法 (57)摘要 本发明涉及空战机动决策技术领域， 涉及一 种基于粒子群搜索 的神经网络空战机动决策方 法， 其包括以下步骤： 一、 建立红蓝双方空战战斗 机运动学与动力学模型； 二、 建立空战态势优势 函数， 包括角度优势函数、 速度优势函数、 距离优 势函数、 高度优势函数； 三、 粒子群算法优化空战 机动决策； 四、 生成空战双方轨迹与机动 决策数 据库； 五、 构建神经网络并训练； 六、 基于神经网 络的机动决策。 本发明的空战机动决策具有较佳 地优越性和快速性。 权利要求书5页 说明书11页 附图4页 CN 114330115 A 2022.04.12 CN 114330115 A 1.一种基于粒子群搜索的神经网络空战机动决策 方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 一、 建立红蓝双方空战 战斗机运动学与动力学模型； 二、 建立空战态势优势函数， 包括角度优势函数、 速度优势函数、 距离优势函数、 高度优 势函数； 三、 粒子群算法优化空战机动决策； 四、 生成空战双方轨 迹与机动决策 数据库； 五、 构建神经网络并训练； 六、 基于神经网络的机动决策。 2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群搜索的神经网络空战机动决策方法， 其特征 在于： 步骤一中， 在地面坐标系中， ox轴取正东方向， oy轴取正北方向， oz轴取竖直方向， 向 上为正； 在地面坐标系中红蓝双战机运动模型为： 在地面坐标系中， 红蓝双方战机动力学模型 其中， (x,y,z)为红蓝战机在地面坐标系中的位置， 表示速度v在地面坐标系中 的三轴分量， θ表示航迹倾角， ψ表示航迹偏角， g表示重力加速度， nx表示轴向过载， nz表示战 机俯仰方向的过载， 即法向过载， γv表示速度矢量的滚转角； 通过nx控制速度的大小， nz和 γv控制速度的方向。 3.根据权利要求2所述的一种基于粒子群搜索的神经网络空战机动决策方法， 其特征 在于： 步骤二中， 建立空战态 势优势函数包括以下步骤： 2.1)建立角度优势函数， 包括目标 方位角优势函数和目标进入角优势函数； 目标方位角优势函数定义 为： 式中， λMmax是导弹的最大离轴发射角； qr为红方战机的进入角， 即蓝方战机的方位角； 目标进入角优势函数定义 为： 权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114330115 A 2式中， qb为蓝方战机的进入角； 目标进入角和目标 方位角对 优势态势函数耦合影响， 定义角度优势函数为： 式中， r1和r2分别目标 方位角和目标进入角优势函数的权 重因子， r1+r2＝1； 2.2)建立速度优势函数， 速度优势函数为： 式中， Vr为红方战机速度， Vb为蓝方战机 速度， Vo为最优空速， Vro为红方战机速度与最优空速的比， Vor为最优空速与红方战机速度的 比， Vbo为蓝方战机 速度与最优空速的比， Vrb为红蓝战机 速度比； 2.3)建立高度优势函数， 高度优势函数为： 式中， Δh表示我方飞机与敌方飞机的高度差， 单位为km， Δh＝hR‑hB； hK为理想高度差， 范围为100～1000m； h0为空空导弹最大发射攻击区的高度； hR红方战机 高度， hB蓝方战机高度， h△k为红蓝双方高度差指数； 2.4)建立距离优势函数， 距离优势函数为：权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114330115 A 3