Control of unmanned and manned aerial vehicles group operations in conditions of active counteraction

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅或者付费存取

详细

The problem of group control of aircraft in conditions of active counteraction is considered. In this case, different rates of losses of one’s own forces, superior to the enemy or inferior to him, are taken into account. When assessing the effectiveness of paired counteraction, a multiplicative convolution is proposed. It takes into account the losses of both sides and their cost. A minimax algorithm for group target distribution of different types of aircraft is formed, taking into account the degree of their compliance in each pair. The use of artificial intelligence in the form of several neural networks in the formation of examples of their training on a modeling complex is proposed. Keywords: aircraft, dynamic priorities, survivability losses, minimax algorithm, artificial intelligence

全文:

受限制的访问

作者简介

L. Vishnyakova

GosNIIAS

Email: g.n.lebedev@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

I. Ivenin

GosNIIAS

Email: g.n.lebedev@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

G. Lebedev

Moscow, MAI (National Research University)

编辑信件的主要联系方式.
Email: g.n.lebedev@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

A. Morzhin

Moscow, MAI (National Research University)

Email: g.n.lebedev@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Платунов В.С. Методология системных военно-научных исследований авиационных комплексов. М.: 30 ЦНИИ МО, 2005. С. 343.
  2. Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н., Оркин С.Д. Управление смешанными группами пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов в условиях единого информационно-управляющего поля. М.: Изд-во МАИ, 2015. С. 271.
  3. Rong Zhu, Dong Sun, Zhaoуing Zhou. Cooperаtion Strаtegy of Unmаnned Air Vehicles for Multitаrget Interception // Journаl Guidаnce. 2005. V. 28. № 5. P. 1068–1076. https://doi.org/10.2514/1.14412.
  4. Меркулов В.И., Пляшечник А.С. Ранжирование опасных целей по анализу возможности наведения в наивыгоднейшую точку встречи // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2018. Т. 16. № 5. C. 3–9.
  5. Evdokimenkov V.N., Krasilshchikov M.N., Kozorez D.A. Development of Pre-flight Planning Algorithms for the Functional-program Prototype of a Distributed Intellectual Control System of Unmanned Flying Vehicle Groups // INCAS Bulletin. 2019. V. 11. №. 1. P. 75–88. https://doi.org/10.13111/2066-8201.2019.11.S.8
  6. Евдокименков В.Н., Хохлов С.В. Планирование групповых действий беспилотных летательных аппаратов в распределенной системе интеллектуального управления // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19. № 3. С. 3–15.
  7. Андреев М.А., Миллер А.Б., Миллер Б.М., Степанян К.В. Планирование траектории беспилотного летательного аппарата в сложных условиях при наличии угроз // Изв. РАН. ТиСУ. 2012. № 2. С. 166–176.
  8. Гончаренко В.И., Лебедев Г.Н., Михайлин Д.А. Задача оперативной двумерной маршрутизации группового полета беспилотных летательных аппаратов // Изв. РАН. ТиСУ. 2019. № 1. С. 153–166.
  9. Михайлин Д.А., Аллилуева Н.В., Руденко Э.М. Сравнительный анализ эффективности генетических алгоритмов маршрутизации полета с учетом их различной вычислительной трудоемкости и многокритериальности решаемых задач // Тр. МАИ. 2018. № 98. С. 22.
  10. Гончаренко В.И., Желтов С.Ю., Князь В.А., Лебедев Г.Н., Михайлин Д.А., Царева О.Ю. Интеллектуальная система планирования групповых действий беспилотных летательных аппаратов при наблюдении наземных мобильных объектов на заданной территории. Т.3. М.: Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, 2021. С. 39–56.
  11. Munkres J. Algorithms for Assignment and Transportation Problems // J. Soc. Indust. Appl. Math. 2000. № 1. P. 32–38.
  12. Schumacher C., Chandler P.R., Rasmussen S.J., Walker D. Task Allocation for Wide Area Search Munitions with Variable Path Length // Proc. American Control Conf. June, Denver. Colorado, 2003. V. 4. P. 3472–3477. https://doi.org/10.1109/ACC.2003.1244069
  13. Chandler P., Pachter M., Rasmussen S., Schumacher C. Distributed Control for Multiple UAVs with Strongle Coupled Tasks // Proc. AIAA Guidance, Navigation, and Control Conf. and Exhibit. Austin, Texas, 2003. https://doi.org/10.2514/6.2003-5799
  14. Turra D., Pollini L., Innocenti M. Real-Time Unmanned Vehicles Task Allocation with Moving Targets // Proc. AIAA Guidance, Navigation, and Control Conf. and Exhibit. Providence. Rhode Island, 2004. https://doi.org/10.2514/6.2004-5253
  15. Jin Y., Minai A.A., Polycarpou M.M. Cooperative Real-Time Search and Task Allocation in UAV Teams // Proc. IEEE Conf. on Decision and Control. Maui, Hawaii, 2003. V. 1. P. 7–12. https://doi.org/10.1109/CDC.2003.1272527
  16. Rusmevichientong P., Van Roy B. Decentralized Decision-Making in a Large Team with Local Information // Games and Economic Behavior. 2003. V. 43. № 2. P. 266–295. https://doi.org/10.1016/S0899-8256(03)00006-X
  17. Левитин А.В. Алгоритмы. Введение в разработку и анализ. М.: Вильямс, 2006. 576 с.
  18. Гончаренко В.И., Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б. Многомерная маршрутизация с повышенной навигационной точностью при обслуживании заявок на полеты летательных аппаратов // Научный вестник МГТУ ГА. 2021. Т. 24. № 4. С. 9.
  19. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б. Оперативная коррекция потоков прилета и вылета воздушных судов в районе аэродрома // Научный вестник МГТУ ГА. 2016. № 226. С. 6.
  20. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б. Интеллектуальная поддержка в задаче приоритетного обслуживания группы пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов при выборе маршрутов полета и контроля безопасности их движения // Научный вестник МГТУ ГА. 2015. № 221. С. 11.
  21. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б., Нечаев Е.Е., Тин Пхон Джо. Использование системы приоритетного обслуживания при внедрении автоматизированного управления прилетом – вылетом в воздушном пространстве московского аэроузла // Научный вестник МГТУ ГА. 2012. № 180. С. 9.
  22. Вишнякова Л.В., Попов А.С. Выбор структуры воздушного пространства и инфраструктуры аэродромов при их модернизации методами математического моделирования // Изв. РАН. ТиСУ. 2021. № 6. С. 66–105.
  23. Лебедев Г.Н., Гончаренко В.И., Максимов Н.А., Михайлин Д.А., Румакина А.В. Метод оперативного планирования групповых действий летательных аппаратов при обслуживании наземных объектов в режиме воздушного такси // Мехатроника, автоматизация, управление. 2021. № 22 (9). С. 484–493.
  24. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б., Михайлин Д.А. Постановка и решение задачи оперативной коррекции потоков прилета и вылета воздушных судов в районе аэродрома с помощью генетического алгоритма // Научный вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20. № 4. С. 10.
  25. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б., Михайлин Д.А. Тан Бяо. Постановка многокритериальной задачи маршрутизации и планирования графиков полета пилотируемой и беспилотной авиации в динамической обстановке и подход к ее решению с помощью генетических алгоритмов // Научный вестник МГТУ ГА. 2018. Т. 21. № 5. С. 10.
  26. Меркулов В.И., Пляшечник А.С. Задача упрощенного целераспределения при групповом противоборстве летательных аппаратов // АиТ. 2017. № 3. С. 123–137.
  27. Стефанов В.А., Зайцев А.В., Титков О.С. и др. Беспилотные ЛА как вид авиационной техники в борьбе США за военное превосходство. Ч. 2. М.: НИЦ ГосНИИАС, 2022. С. 399.
  28. Венцель Е.С., Лихтерев Я.М., Мильграм Ю.Г. и др. Основы теории боевой эффективности и исследования операций. М.: ВВИА, 1961. С. 524.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. An example of the approach of two opposing groups of submarines with UAVs and UAVs.

下载 (78KB)
索引源数据
3. Fig. 2. An example of comparing the actions of the “greedy” and minimax algorithms.

下载 (123KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Graphs of transient processes of survivability losses during paired counteraction and x0 > y0.

下载 (44KB)
索引源数据
5. Fig. 4. The result of distributing our forces between one PLA and two enemy OLAs.

下载 (110KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Block diagram of the program for generating examples of AI training using a modeling complex.

下载 (218KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Interval estimates for different alternatives W of enemy behavior and our actions U.

下载 (56KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025