d) 利用层次分析法，求取最大预期效用值，获得理想性能要求的操作。 4 态势评估与战术决策技术 4.1 解决的问题
态势评估是对时间和空间纵深内各元素的感知领悟，以及对它们的企图，即将发展的状态趋势的理解。现代空战战场态势变化剧烈、信息量大、模糊信息多,导致态势评估和决策战术决策周期短，操作员以经验为中心的决策存在信息利用率低、决策受操作员经验、情绪影响等缺陷，仅仅依靠操作员进行决策很难充分发挥装备的优势。需要针对战场的突变性、复杂性、非预测性建立智能辅助决策模型，以帮助操作员进行战术决策，提高攻防效率。 4.2 采用的方法和技术
通过建立基于贝叶斯网络（Bayesian Network,BN）的在线智能处理器，可以帮助飞行员正确评估、探测来自其它飞行器及地面的威胁，并做出合适的反应。
采用模糊神经网络进行智能决策，在决策时使用与模糊逻辑系统相同的推理过程，即通过把输入信息进行模糊量化的方法处理不确定知识，通过将战术决策的模糊逻辑合成关系存储到神经网络权值中，由神经网络进一步决定采用哪种
ΔHp模糊化模糊化模糊化NBNMZOPMPBMM1战术。
模糊决策系统的输入变量为敌方目标方位角q、目标进入角p，两机的高度差△H，目标类型，我机状
qMNBNMZOPMPB图6 战术决策模糊神经网络结构图
5态及任务等态势和任务信息，系统输出变量为决策所选定的战术U。
系统决策规则是基于空战专家的知识，决策策略可表示为一组规则，即以“IF…,THEN…”形式表示的模糊条件语句，如：
11
R1:if(qisZO)and(pisZO)and(ΔHisZO)then(UisI)
M
（13）
Ri:if(qisPB)and(pisPB)and(ΔHisPB)then(UisII)其中，Ri表示第i条决策规则。整个规则集的模糊关系为：
R=URi （14）
i=1
n
给定的每条模糊判决规则都是一个在输入输出模糊论域积空间的模糊关系，则有：
Ri=T(q)i×T(p)i×T(ΔH)i×T(U)i （15）
μR=VμT(q)ΛμT(p)ΛμT(ΔH)ΛμT(U)
i
j
k
i
（16）
根据给定的模糊决策规则，则模糊逻辑给出的决策判断为：
T(U)=(T(q)×T(p)×T(ΔH)ΟR （17）
μU=VμRΛμpΛμΔHΛμq
（18）
根据最大隶属度原则，最大隶属度μUmax所对应的战术为所选定的战术。 5 自主攻击技术 5.1 解决的问题
a) 自动执行对已知地面固定目标的确认和精确打击任务
b) 自动识别随遇目标、进行威胁评估并自动攻击高威胁性目标及高价值目
标
5.2 采用的方法和技术
a) 自主攻击规划
采用基于AGENT的智能作战辅助管理技术来进行UCAV协同作战管理与编队协同控制。通过基于AGENT的智能作战辅助管理软件对UCAV进行有效控制，协调组织UCAV群进行攻击。
b) 自动目标识别 c) 自动机动攻击 建
立
VAR2λ RRRPO：载机转弯圆的圆心
C：载机载机转弯的起始点R：炸弹投放点 I：武器碰撞点（或目标位置）R2：载机转弯半径
UCAV自动机动攻击算法，控制UCAV不断改
SVCRPRTO
VA
图7 机动攻击几何关系/瞄准图
12
变高度和航向，从而控制飞行轨迹达到曲线飞行完成攻击任务。攻击的特点是根据目标相对于本机的位置关系不断计算该飞行轨迹的投放点，采用自动方式操纵飞机完成武器的投放。UCAV机动飞行对地面目标进行攻击的几何关系见图。
主要火控操纵量求解如下：
a) 目标距离矢量与水平面的夹角：μ=sin?1(H/RT) （19） b) RT与RP的夹角：μ′=tg?1(
Gcosμ) （20）
RT?Gsinμ2
RP=RTcosμ′?(G2?RTsin2μ′)1/2 （21） c) 载机到瞄准点的距离：
22RP?RR
d) 载机转弯半径：R2= （22）
2RPsinλ?(VA2/R2)cosμ*?
e) 载机滚转角：（23） γ=tg?? 2*
gVsinμ/R?A2??
?1
g?VA2sinμ*/R2
f) 载机攻角：α=()α0 （24）
gcosγ?tgαcosγ?tgμ′′?
g) 载机俯仰角：θ=tg?1? ? （25）′′+tgαcosγtgμ1??h) 载机投弹高度：HR=H?Rp?RRsin(μ?μ′)cos(λ?0.5ω?tgo) （26）
四、 结束语
世界航空强国已把UCAV设想为用于攻击任务、与有人驾驶的战斗机/轰炸机和巡航导弹并肩协同作战的攻击武器系统，作为实现“零伤亡”作战思想及高价值、技术先进的有人平台的替代品，并逐步成为对敌“软杀伤”和“硬杀伤”的有力武器。UCAV任务系统是实现UCAV作战能力的关键，将在未来的信息化战争中发挥重要作用。
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无人作战飞机任务系统技术
作者：作者单位：
卢广山， 朱荣刚， 张红， 贺建良中国一航第六一三研究所
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