一、攻击机安全退出引导原理研究（论文文献综述）
杨红光[1]（2021）在《云播智慧》文中提出文明的冲突是一个精心炮制的巨大的谎言;超小型武器将成为未来战争的主导;首次提出"重新定义用户体验",并给出商业模式;"人工智能+高失业率+老龄化"时代的新型社会治理结构。——题记引章春节刚过,王先生择日远游。出新区、环沿海、经湘赣、达云贵、上青藏、转川渝、至陕甘、经晋冀、回京城,整整三个月,一向足不出城的王先生,把大海、江湖、沙漠、戈壁、岩层、天路、雨林、雪域,一一收眼底。
潘柯宇[2]（2021）在《无人编队强化学习仿真训练系统的设计与实现》文中指出本论文依据真实物理环境中数据稀缺且难以获得的问题,设计通过仿真训练环境推演获得对抗数据,利用仿真训练数据对算法模型进行训练迭代,最终完成从数据生成到模型迭代的闭环流程,使得算法模型能够通过仿真训练系统学习出智能行为决策的能力。具体的,本论文选用深度强化学习技术作为智能决策模型,为产生强化学习模型的训练样本,我们搭建一套服务于强化学习技术的仿真训练平台。训练平台中包括态势推演、效用评判、观测信息提取等关键功能。训练平台设计理念与强化学习技术中的智能体概念相符,对抗单元将依照深度强化学习中智能体概念进行智能体建模,包括行为空间、观测空间、回报函数等基本决策要素。在算法模型和仿真训练系统的交互设计上,我们使用包括进程通信与g RPC技术在内的多种数据交互方式,能够使得算法灵活选择不同编程语言与训练框架。最后,我们基于该仿真训练平台构建典型的进攻/防守对抗场景,使用深度强化学习算法进行进攻方的行为决策,并基于状态机技术建立防守方内置AI策略,随着对抗推演轮数增加,深度强化学习算法最终成功学习出击败内置AI的决策能力。本论文主要研究内容主要分为下面四个部分:（1）对抗单元的智能体建模技术的研究,包括:对抗单元观测空间、行为空间的建模,对抗单元行为效用的评判,以及当存在多种不同类型的智能体时如何进行数据整合与数据更新。（2）仿真训练系统中态势推演、观测获取等推演功能的实现。要想获取模拟对抗数据,就需要构建一个能够完成推演对抗的仿真世界,智能体在仿真世界中的对抗须符合一定的物理规则与物理效应,智能体只有在遵循基本规则下完成推演训练系统才能够产生有效且合理的训练数据。（3）算法和仿真部分之间的通信方式与通信协议研究。仿真世界和算法模型作为相互独立的两个部分,需构建合理的通信方式和通信协议。同时,针对跨语言的工程需求,该论文需对这一现实问题做出考虑并提出解决方法。（4）构建典型突防对抗场景,基于仿真训练系统搭建具体实施例。通过制定红蓝双方智能决策模型与对抗规则,随即完成对抗实施例的设计与实现。
陈燕云[3]（2020）在《武装直升机机载制导炸弹精确投放技术研究》文中研究说明综合火/飞控制技术的应用可大大提高武装直升机的敏捷性与作战效能。本文鉴于武装直升机对地投弹作战的应用前景,以黑鹰MH-60K武装直升机及FT-5精确制导炸弹为研究样例,开展武装直升机机载制导炸弹精确投放控制技术的研究。首先,根据已公布的武装直升机及制导炸弹的结构参数和风洞实验数据,结合其结构特点,建立了武装直升机及精确制导炸弹的全量非线性动力学模型,并利用小扰动理论进行线性化处理,对制导炸弹数学模型进行了阶跃响应特性分析。其次,针对武装直升机模型的耦合性和控制的鲁棒性需求,设计了基于鲁棒H?的姿态内环控制器和基于经典控制理论和非线性1L制导律的轨迹外环控制器。根据炸弹毁伤力和弹道精度预设指标,通过2L性能准则和落角约束设计了制导炸弹鲁棒制导律,并利用自抗扰控制理论和滑模变结构控制理论进行制导炸弹抗扰控制器的设计。然后,对武装直升机对地作战特点以及作战场景、作战剖面进行了分析,利用变步长搜索策略解算制导炸弹投放区并获得最佳投放状态,综合作战特点、场景设定以及最佳投放状态,提出了基于改进型A*算法的攻击航线规划方法。最后,设计并构建了武装直升机机载制导炸弹精确投放控制系统。建立对地攻击前置瞄准方程进行火控解算并设计火/飞耦合器,使武装直升机快速并准确地完成航向瞄准和距离瞄准,实现自动武器投放,仿真结果验证了本文所设方法的可行性和有效性。
窦超[4]（2019）在《剑走偏锋显实力——珠海航展上的“冷门”武器装备》文中指出要说起2018年珠海航展上最大的亮点,当然首推以全新涂装亮相、打开弹舱亮出"龙牙"的歼-20战斗机,以及装备了国产矢量发动机的歼-10B战斗机莫属了。此外,包括反隐身雷达在内的各类侦察探测系统、各种性能强悍的地面作战装备也都为珠海航展增添了丰富的内涵。不过,除了这些极度吸引大家眼球的"明星"武器装备
游尧[5]（2017）在《面向无人机编队空面任务的CNN/BN参数学习与决策方法研究》文中进行了进一步梳理无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）编队空面任务决策作为编队协同作战的核心环节,战术决策方法则是确保无人机编队协同作战效果的关键。在现代空天地一体化作战背景下,空面任务环境日益苛刻,对无人机复杂动态不确定环境下的应对水平越来越高,需要研究适应性更强、参数学习效果更好、鲁棒性能更强的战术决策方法。本论文以无人机编队执行空面任务为研究背景,以实现编队快速、正确的态势评估与战术决策为目标,从问题建模、解模方法以及模型参数学习三个角度展开具体研究,提出了一些新的研究思路和方法,论文主要研究成果如下:（1）分析了典型空面任务场景要素,对无人机编队突防区域威胁进行建模分析,并在此基础上,对无人机编队空面任务特性展开研究。无人机空面任务区域威胁类型日益多样化,防空作战水平也越来越高,直接威胁到无人机编队安全飞行。论文首先结合典型空面任务场景,分析空面任务中常见要素组成及其特点;然后对雷达、地空导弹、高炮这三类影响无人机编队飞行安全的主要威胁进行建模,并分析三者结合下的弹炮混编防空系统布置特点;最后从信息的分布性、决策的不确定性、过程的动态性三个角度详细研究无人机编队空面任务特性。（2）分析了无人机编队空面任务作战流程,建立无人机编队空面任务过程关键数学模型,最后提出了基于人机协同、成员协同的编队空面任务战术自主决策机制。无人机编队空面任务过程是在有人驾驶飞机、无人机等多武器平台作用下的协同作战行为,编队成员必须合理分工协作,确保协同作战效能的最大化。论文首先对无人机编队空面任务作战过程进行描述,详细分析无人机编队空面任务作战系统及其作战流程,将编队作战流程划分为规划、巡航、突防、突击、汇合、退出等六个阶段;然后从数学建模角度分别建立无人机编队空面任务态势评估、战术决策模型,为研究编队态势评估与战术决策方法提供理论依据;最后提出无人机编队空面任务战术自主决策机制,以增强编队成员之间的协作能力。（3）针对无人机编队空面任务态势评估问题,提出了将空面任务态势可视化方法,以及建立了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的编队空面任务突防战术决策型,并设计训练环境学习决策模型参数。无人机编队行在突防阶段,面临地面弹炮混编防空系统的实时联合打击,不能盲目实施机动,需要对来自多源的探测信息进行有效融合处理,正确评估战场态势特征,进而采取相应的突防战术。论文首先利用STAGE Scenario 6.0推演平台得到态势评估数据集,将推演平台产生的态势样本信息处理后转化为可视化态势图;然后基于CNN建立编队空面任务突防战术决策模型,以及设计训练环境学习得到模型参数,并通过实验验证了模型的有效性。（4）结合无人机编队空面任务决策的不确定性特点,提出一种面向稀缺数据的贝叶斯网络（Bayesian network,BN）参数学习算法,并将所提算法用于编队空面任务攻击战术决策场景当中,提高编队在空面动态环境下的战术决策能力。无人机编队在空面任务过程中,攻击战术决策水平直接影响到编队能否安全飞行、顺利执行预定作战任务。论文首先结合概率推理理论,详细分析BN及其参数学习特点;然后针对稀缺数据下的BN参数学习问题,提出一种整合定性领域知识和进化策略的BN参数学习算法——CPEL,对比实验结果表明所提算法能够有效提高稀缺数据下的BN参数学习精度;最后提出面向多实体的编队空面任务攻击战术决策网络,并将所提算法用于稀缺数据下的决策模型建模中,取得了良好的学习效果。
吴华兴[6]（2016）在《基于Agent的人机组合行为建模关键技术研究》文中研究表明在虚拟战场环境下,基于计算机生成兵力（CGF,Computer Generated Force）对战斗机进行高逼真度仿真是各国军方的迫切需要和研究热点之一,对于现代作战实验研究具有重大的军事意义和经济价值。然而,现阶段的CGF仿真与人在回路的虚拟仿真系统相比,由于很少考虑人的因素,普遍存在功能相对简单、智能程度不足等问题,严重制约了其逼真度和可信度。为此,本文根据现代先进战机的功能特性和作战使用过程,从飞行员的视角展开了人机结合的飞机CGF仿真研究,提出了一种基于Agent的人机组合行为建模方法,通过建立模型体系结构、深入研究人和飞机两者的行为建模关键技术,完成了人机组合模型的设计开发和应用测试,实现了对典型战斗机高逼真度的CGF仿真。论文主要的研究成果及创新点包括:（1）为解决由于忽略人机交互而导致可信度低的问题,提出了一种基于Agent的人机组合模型体系架构,将战斗机CGF划分为飞机平台Agent和飞行员Agent两部分。采用基于MAS（Multi Agent System）的建模方法将飞机平台Agent进一步分解为各子系统级Agent的行为建模,采用基于分层混合式架构将飞行员Agent展开为感知处理、态势评估、决策规划、操纵控制四层行为模型,使人机组合模型具备了模块化、可组合、逼真度高、易于拓展的特点,为模型内的算法研究和工程实现提供了基础条件。（2）针对飞机平台Agent,建立了飞行员Agent在回路的六自由度运动模型和飞行控制模型,建立了基于前置攻击瞄准的中距拦射攻击火控解算模型,在此基础之上提出了一种基于瞄准偏差的导弹攻击区近似计算方法,实现了对飞机关键子系统Agent模型的高逼真度实时仿真,以及飞机平台Agent模型在构造仿真与人在回路仿真之间的共享。（3）为提高飞行员Agent的拟人逼真度,采用了以模糊逻辑为主线的认知行为建模方法。在感知处理层,通过对美国国家航空航天局的感知度模型进行改进,提出了一种新的态势感知度建模方法,建立了一种基于感知度和模糊逻辑系统（FLS,Fuzzy Logic System）的感知模型,针对不同信息的感知不确定性分别采用基于一型FLS和二型FLS的建模方法,实现了符合飞行员模糊认知的感知处理模型。在态势评估层,通过将动态贝叶斯网络与感知层的一、二型模糊输入相结合,提出了一种基于区间模糊动态贝叶斯网络的态势评估方法,实现了飞行员Agent在高度不确定性环境下的态势评估行为仿真。在决策规划层,通过以任务目标为导向、考虑模糊限制与支持条件建立一种双层结构的模糊Petri网（FPN,Fuzzy Petri Network）,作为飞行员Agent的决策模型,并针对该FPN模型结构参数难以人为确定的问题,采用了一种基于反向传播的参数学习方法。（4）从离散操控和连续飞行操纵两方面建立了飞行员Agent的操纵控制模型。通过以飞行员Agent决策规划层的任务目标和动作序列为驱动,建立了基于动作优先级和工作负荷的离散操控模型。采用比例引导律、模糊控制器建立了连续飞行操纵模型,为体现高水平飞行员的预测控制能力,研究了一种基于模型预测控制（MPC,Model Predictive Control）的飞行操纵行为建模方法,提出了一种将MPC和模糊控制器结合的MPC-FLS方法,以及一种将MPC与模拟退火粒子群优化（SAPSO,Simulated Annealing Particle Swarm Optimization）算法相结合的MPC-SAPSO方法,实现了多样化的飞行操纵行为建模和仿真。（5）为系统验证人机组合行为建模方法的可行性和有效性,开发了专门的人机组合模型测试平台。通过在平台内嵌入人在回路的虚拟仿真系统实现了对飞机平台Agent的功能测试,并为飞行员Agent的设计和测试提供支持。通过在vsTasker软件下组件化的设计创建了人机组合模型对应的CGF实体,并实现了飞机平台Agent和飞行员Agent模型。最后通过中距拦射空战仿真想定分别对飞机平台Agent、飞行员Agent及其组合进行了测试,并将人机组合模型测试结果与人在回路仿真测试结果进行了比较和分析,验证了人机组合行为建模和设计方法的可行性,表明模型达到了较高的逼真度和可信度。
高金业[7]（2016）在《北方之鹰——记苏联援华志愿航空队》文中研究指明引子人类自有私欲以来,便有了战争,或同宗或异族,刀枪相向,杀戮成山。于是富饶的迦太基在罗马大军洗劫下满目疮痍,滑铁卢小镇上6万多具尸体永远留在了大雨后的沼泽里,莫斯科城飘舞的雪花见证了上百万人的惨死。正义与邪恶,顽强与懦弱,尽在刀光剑影下显现。唯有历史老人用他那睿智且一丝不苟的头脑,记下了许多的坚贞、许多的英勇、许多的同情、许多的丑陋与不平。以及,那一件件或许不为许多人所知的往事
张驰[8]（2015）在《融合Petri网的自动渗透测试技术研究》文中指出渗透测试是一种模拟恶意攻击者，在授权的情况下，对被测目标进行攻击，并获得目标控制权，最后以渗透测试报告的形式递交客户的方法。其已成为信息安全领域研究的重要分支。渗透测试因其复杂性，过程信息量大，处理难度大等特点，需要有高效的模型予以指导，以及可靠性、可扩展性高的渗透测试系统供渗透测试人员使用。在渗透测试模型方面，现有的渗透测试模型建模方法过于抽象难以直接用于渗透测试，且一些渗透攻击中的动态参数不易被描述。提出一种基于时间Petri网的渗透测试攻击模型。该模型的构建方法是首先对已知漏洞列表构建单漏洞利用模型，通过整合形成渗透测试攻击模型，并提供快速和稳定的漏洞利用方案选择算法，获得相应攻击方案，以及完成一次渗透攻击所需最短时间。利用该模型模拟一次渗透测试，并将结果与其他渗透测试模型作对比。实验结果表明，该模型及算法具有描述攻击时间和攻击稳定性的能力，具有重要的理论意义。在渗透测试系统框架方面，现有的渗透测试系统没有结合高效的攻击模型，较难表述攻击过程，并且或者自动化程度不高，或者可扩展性不够强。构建一种融合时间Petri网的自动化渗透测试系统框架。该框架首先明确攻击目标，之后对目标进行网络扫描，根据扫描结果，生成基于时间Petri网的渗透测试攻击模型，并匹配漏洞与利用代码，利用该模型指导漏洞利用代码进行渗透攻击，并在渗透测试报告中以模型展示详细攻击过程，上述步骤全部自动化实现。基于该模型设计与实现BFS自动化渗透测试系统，并对系统进行了可靠性测试。实验结果表明，模型系统在自动化性能、可靠性、可扩展性，以及描述攻击过程方面均有较好表现。该模型框架可直接用于渗透测试，省时省力，具有较高的实际应用价值。
离子鱼[9]（2010）在《从舰载固定翼战机的技术和应用看中国舰载战斗机的发展方向》文中进行了进一步梳理任一国家要发展远洋海军,就必然要解决海上制空权的问题。目前,获得舰队制空权的最好也是唯一的手段就是航母,而航母实现战斗力的基础就是搭载的各种舰载飞机。发展航母必须考虑对舰载机性能和功能的要求,战斗机是航母舰载战斗力的基础和核心,在研制或选择舰载机的过程中必须得到最优先的考虑。航母是海军现有战舰中生产和使用需求最大的舰种,选择什么类型的航母和采用什么类型的舰载机有着联动的关系,通过对舰载战斗机的类型、特点和发展趋势进行分析和考量,可以对航母的尺寸、排水量和功能等要素有更清楚的认识。
月影[10]（2009）在《空袭史话(中)》文中研究说明第一次世界大战中的空军使用尽管非常的粗糙,但是已经展示出空军作为一个新兴的兵种所带来的活力;空中进攻深深地让民众体会到恐怖的感觉,这让杜黑及其拥护者得到了前所未有的荣光。在空中力量第一次展示自身价值的时候,地面防空力量也在悄然地增长,只是受限于当时的技术条件,无法对空中进攻形成足够的遏制,但是地面防空体系的构建已经逐步开始成形,这对空中力量的进一步制霸天
二、攻击机安全退出引导原理研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、攻击机安全退出引导原理研究（论文提纲范文）
（1）云播智慧（论文提纲范文）
| 引章 |
| 一 |
| 二 |
| 三 |
| 四 |
| 五 |
| 六 |
| 七 |
| 八 |
| 九 |
| 十 |
| 十一 |
| 十二 |
| 十三 |
| 十四 |
| 十五 |
| 十六 |
| 十七 |
| 十八 |
| 十九 |
| 二十 |
| 二十一 |
| 二十二 |
| 二十三 |
| 二十四 |
| 二十五 |
| 二十六 |
| 二十七 |
| 二十八 |
| 二十九 |
| 三十 |
（2）无人编队强化学习仿真训练系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 无人编队强化学习系统相关技术研究 |
| 2.1 基于强化学习技术的仿真单元智能体建模技术 |
| 2.2 仿真环境数据下高表征性决策要素提取技术 |
| 2.3 训练系统结构异部署数据通信技术 |
| 2.4 多智能体强化学习技术 |
| 2.5 状态机技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与系统概要设计 |
| 3.1 系统需求分析与研究路线 |
| 3.2 特定场景下复杂物理效应仿真 |
| 3.3 态势推演功能与智能体交互 |
| 3.4 状态-行为组效用评判机制 |
| 3.5 仿真训练系统概要设计 |
| 3.5.1 场景模拟仿真器 |
| 3.5.2 内置决策算法库 |
| 3.5.3 训练分析辅助工具 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计与实现 |
| 4.1 无人编队强化学习仿真训练系统详细设计图 |
| 4.2 多智能体训练系统数据仿真端详细设计 |
| 4.2.1 仿真数据推演器 |
| 4.2.2 平台实体集 |
| 4.2.3 可视化功能模块 |
| 4.2.4 场景配置文件库 |
| 4.2.5 命令交互中心 |
| 4.3 多智能体训练系统算法决策端详细设计 |
| 4.3.1 Agent Runner |
| 4.3.2 Memory Pool |
| 4.3.3 资源存储区 |
| 4.3.4 增强学习算法库 |
| 4.4 数据中转器详细设计 |
| 4.4.1 基于g RPC的异部署通信方式 |
| 4.4.2 多进程通信方式 |
| 4.5 智能作战单元详细设计 |
| 4.5.1 Agent基类(UnitAgentClass) |
| 4.5.2 空中进攻单位的Agent类(AttackUAVAgent Class) |
| 4.5.3 地面侦测雷达Agent类(GroundRadarAgent Class) |
| 4.5.4 地面防空单位的Agent类(MissleCarAgent Class) |
| 4.6 对抗强化学习算法详细设计 |
| 4.6.1 基于Actor-Critic的中心式学习-分布式执行的方法 |
| 4.6.2 基于PPO的分布式学习方法 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统测试与分析 |
| 5.1 对抗场景概述 |
| 5.2 行为空间、观测空间与回报函数 |
| 5.3 性能参数 |
| 5.4 对抗规则与防守策略 |
| 5.5 系统训练成果展示与结果分析 |
| 5.5.1 实施例场景与算法模型 |
| 5.5.2 软硬件部署环境 |
| 5.5.3 训练过程 |
| 5.5.4 训练模型泛化性测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）武装直升机机载制导炸弹精确投放技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 武装直升机研究现状 |
| 1.3 精确投放技术研究现状 |
| 1.3.1 制导炸弹研究现状 |
| 1.3.2 火/飞综合控制技术研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及安排 |
| 第二章 武装直升机及制导炸弹数学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 制导炸弹数学建模 |
| 2.2.1 弹体所受外力和力矩 |
| 2.2.2 弹体运动方程组 |
| 2.3 武装直升机数学建模 |
| 2.3.1 坐标系与坐标变换 |
| 2.3.2 各部件动力学模型 |
| 2.3.3 全机运动学模型 |
| 2.4 模型配平与线性化分析 |
| 2.4.1 武装直升机配平分析 |
| 2.4.2 非线性微分方程线性化 |
| 2.5 制导炸弹操纵特性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 武装直升机与制导炸弹鲁棒制导律及控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 武装直升机飞行控制器设计 |
| 3.2.1 基于鲁棒H_∞的姿态控制律设计 |
| 3.2.2 航迹飞行控制律设计 |
| 3.2.3 仿真验证 |
| 3.3 制导炸弹鲁棒制导律设计 |
| 3.3.1 弹目相对运动方程 |
| 3.3.2 基于_2L性能准则的鲁棒制导律设计 |
| 3.4 制导炸弹鲁棒控制器设计 |
| 3.4.1 俯仰通道自抗扰控制律设计 |
| 3.4.2 滚转通道滑模变结构控制律设计 |
| 3.4.3 姿态控制仿真验证 |
| 3.4.4 弹道控制仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 作战场景分析与投弹航线规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 对地作战特点与攻击样式分类 |
| 4.3 投弹作战过程与作战剖面分析 |
| 4.3.1 投弹作战过程分析 |
| 4.3.2 作战剖面分析 |
| 4.4 基于搜索策略的最佳投放状态计算 |
| 4.4.1 射面弹道模型 |
| 4.4.2 投放区与最佳投放状态计算 |
| 4.4.3 仿真验证 |
| 4.5 作战任务设定与攻击航线规划 |
| 4.5.1 作战环境设定 |
| 4.5.2 投弹攻击航线规划 |
| 4.5.3 仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 武装直升机机载制导炸弹精确投放控制系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 精确投放控制系统总体框架设计 |
| 5.3 投放系统设计与火控解算 |
| 5.3.1 对地投放前置跟踪瞄准方程 |
| 5.3.2 武装直升机期望航向确定 |
| 5.4 火/飞耦合器设计 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）剑走偏锋显实力——珠海航展上的“冷门”武器装备（论文提纲范文）
| 全新侦察探测装备 |
| 无人预警机 |
| 激光武器 |
| 歼-8无人攻击机 |
| 新式轻武器 |
（5）面向无人机编队空面任务的CNN/BN参数学习与决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 无人机 |
| 1.1.2 编队空面任务 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 态势评估 |
| 1.2.2 战术决策 |
| 1.3 论文研究内容与创新点 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.3.3 论文主要贡献 |
| 第二章 无人机编队空面任务特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无人机编队典型空面任务 |
| 2.2.1 典型空面任务描述 |
| 2.2.2 空面任务要素分析 |
| 2.3 无人机编队威胁空间建模 |
| 2.3.1 雷达威胁 |
| 2.3.2 地空导弹威胁 |
| 2.3.3 高炮威胁 |
| 2.3.4 弹炮混编防空系统 |
| 2.4 无人机编队空面任务特性分析 |
| 2.4.1 空面任务信息的分布性 |
| 2.4.2 空面任务决策的不确定性 |
| 2.4.3 空面任务过程的动态性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 无人机编队空面任务过程建模与决策机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无人机编队空面任务作战过程 |
| 3.1.1 无人机编队空面任务作战系统 |
| 3.1.2 无人机编队空面任务作战流程 |
| 3.3 无人机编队空面任务过程建模 |
| 3.3.1 态势评估 |
| 3.3.2 战术决策 |
| 3.4 无人机编队空面任务战术自主决策机制 |
| 3.4.1 人机协同指挥结构 |
| 3.4.2 空面任务战术自主决策机制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于CNN的无人机编队空面任务突防战术决策方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CNN |
| 4.2.1 深度学习网络 |
| 4.2.2 CNN结构及原理 |
| 4.2.3 CNN学习训练 |
| 4.3 基于CNN的无人机编队空面任务突防战术决策模型 |
| 4.3.1 态势可视化 |
| 4.3.2 模型结构 |
| 4.4 Keras平台及框架搭建 |
| 4.4.1 Keras平台简介 |
| 4.4.2 Keras框架搭建 |
| 4.5 战术决策模型参数学习 |
| 4.5.1 实验数据预处理 |
| 4.5.2 学习结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于BN的无人机编队空面任务攻击战术决策方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 BN |
| 5.2.1 基本概念与定义 |
| 5.2.2 BN表示 |
| 5.2.3 BN学习 |
| 5.3 适于稀缺数据下BN参数学习的CPEL算法 |
| 5.3.1 算法框架 |
| 5.3.2 性能分析 |
| 5.4 基于BN的无人机编队空面任务攻击战术决策模型 |
| 5.4.1 攻击战术决策网络建模 |
| 5.4.2 基于CPEL算法的决策模型参数学习 |
| 5.5 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 进一步研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）基于Agent的人机组合行为建模关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略词说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 飞机CGF研究现状 |
| 1.2.2 CGF行为建模理论研究现状 |
| 1.2.3 未来发展方向分析 |
| 1.3 本文的研究内容及组织结构 |
| 2 人机组合模型体系架构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于Agent的人机组合模型体系架构设计 |
| 2.2.1 飞机功能结构分析 |
| 2.2.2 基于多Agent的模型体系结构设计 |
| 2.3 基于MAS的飞机平台模型总体设计 |
| 2.3.1 座舱显控系统Agent模型设计方法 |
| 2.3.2 结构复杂型Agent模型设计方法 |
| 2.3.3 计算复杂型Agent模型设计方法 |
| 2.4 基于分层混合式Agent架构的飞行员模型总体设计 |
| 2.4.1 飞行员Agent模型体系框架设计 |
| 2.4.2 飞行员Agent感知处理模型设计 |
| 2.4.3 飞行员Agent态势评估模型设计 |
| 2.4.4 飞行员Agent决策规划模型设计 |
| 2.4.5 飞行员Agent操纵控制模型设计 |
| 2.5 小结 |
| 3 飞机平台Agent行为建模关键技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 飞行员Agent模型在回路的飞机平台运动模型设计 |
| 3.2.1 描述飞机运动学模型的坐标系 |
| 3.2.2 基于速度坐标系的飞机六自由度运动模型 |
| 3.2.3 飞行员Agent模型在回路的飞行控制模型 |
| 3.2.4 飞机平台运动模型仿真分析 |
| 3.3 飞机平台的火控模型设计方法 |
| 3.3.1 中距拦射攻击火控原理介绍 |
| 3.3.2 基于前置攻击瞄准的中距拦射火控模型建立方法 |
| 3.3.3 基于瞄准偏差的中距拦射导弹攻击区建模方法 |
| 3.4 小结 |
| 4 飞行员Agent认知行为建模研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于改进感知度和模糊逻辑系统的感知层建模 |
| 4.2.1 基于改进感知度模型的感知度分配模型 |
| 4.2.2 基于模糊逻辑系统的感知建模方法 |
| 4.2.3 一型、二型模糊逻辑系统在感知层的应用 |
| 4.3 基于动态贝叶斯网的态势评估建模方法 |
| 4.3.1 动态贝叶斯网络基本概念 |
| 4.3.2 基于动态贝叶斯网络的态势评估建模方法 |
| 4.3.3 基于区间模糊动态贝叶斯网络的推理计算方法 |
| 4.3.4 动态贝叶斯网在评估层中的应用 |
| 4.4 基于模糊Petri网的决策规划建模方法 |
| 4.4.1 模糊Petri网基本概念 |
| 4.4.2 基于模糊Petri网决策规划建模方法 |
| 4.4.3 基于反向传播的Petri网参数学习方法 |
| 4.4.4 FPN建模方法在决策层中的应用 |
| 4.5 小结 |
| 5 飞行员Agent操控行为建模研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 飞行员Agent离散操控行为建模 |
| 5.3 飞行员Agent飞行操纵行为的多样化建模方法 |
| 5.3.1 中距拦射攻击阶段飞行操纵的依据 |
| 5.3.2 基于比例引导律的飞行控制建模方法 |
| 5.3.3 基于模糊控制器的飞行控制建模方法 |
| 5.3.4 基于模型预测控制的飞行操纵行为建模研究 |
| 5.3.5 几种飞行操纵行为模型的比较与分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 人机组合模型的开发与应用测试 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 人机组合模型测试平台的开发 |
| 6.3 基于vsTasker软件的人机组合模型实现方法 |
| 6.3.1 vsTasker下的人机组合模型结构设计 |
| 6.3.2 基于vsTasker的飞机平台Agent实现方法 |
| 6.3.3 基于vsTasker的飞行员Agent实现方法 |
| 6.4 人机组合模型在中距空战仿真中的应用测试与分析 |
| 6.4.1 中距拦射空战仿真想定设计 |
| 6.4.2 中距拦射空战仿真测试结果统计分析 |
| 6.4.3 飞行员Agent与真实操作员的相似度评估 |
| 6.5 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 结论和创新点 |
| 7.1.1 结论 |
| 7.1.2 创新点 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（8）融合Petri网的自动渗透测试技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 图表索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究历史和现状 |
| 1.2.1 研究历史 |
| 1.2.2 研究现状 |
| 1.2.3 总结与分析 |
| 1.3 研究内容和结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第2章 涉及的理论和技术基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 信息侦察和网络扫描技术 |
| 2.2.1 侦查与踩点 |
| 2.2.2 扫描与查点 |
| 2.3 主机操作系统漏洞 |
| 2.3.1 漏洞挖掘方法 |
| 2.3.2 漏洞利用技术 |
| 2.4 渗透测试安全测评标准 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于时间 PETRI 网的渗透攻击模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 主要技术和方法 |
| 3.2.2 问题总结与分析 |
| 3.3 渗透攻击模型 |
| 3.3.1 模型定义与框架 |
| 3.3.2 单漏洞利用模型 |
| 3.3.3 渗透测试攻击模型 |
| 3.3.4 渗透攻击方案选择算法 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 实验目的和数据源 |
| 3.4.2 实验环境和条件 |
| 3.4.3 评价方法说明 |
| 3.4.4 实验过程和参数 |
| 3.4.5 实验结果和结论 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 融合时间 PETRI 网的渗透测试系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 主要技术和方法 |
| 4.2.2 问题总结与分析 |
| 4.3 渗透测试系统框架 |
| 4.3.1 总体框架结构 |
| 4.3.2 目标确定 |
| 4.3.3 网络扫描 |
| 4.3.4 漏洞建模 |
| 4.3.5 渗透攻击 |
| 4.3.6 报告生成 |
| 4.4 系统设计与实现 |
| 4.4.1 系统总体设计 |
| 4.4.2 关键功能模块实现 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.5.1 实验目的和数据资源 |
| 4.5.2 实验环境和条件 |
| 4.5.3 评价方法 |
| 4.5.4 实验过程和参数 |
| 4.5.5 实验结果和结论 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 学习期间发表的学术论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
四、攻击机安全退出引导原理研究（论文参考文献）
- [1]云播智慧[J]. 杨红光. 当代长篇小说选刊, 2021(03)
- [2]无人编队强化学习仿真训练系统的设计与实现[D]. 潘柯宇. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]武装直升机机载制导炸弹精确投放技术研究[D]. 陈燕云. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [4]剑走偏锋显实力——珠海航展上的“冷门”武器装备[J]. 窦超. 坦克装甲车辆, 2019(01)
- [5]面向无人机编队空面任务的CNN/BN参数学习与决策方法研究[D]. 游尧. 国防科技大学, 2017(02)
- [6]基于Agent的人机组合行为建模关键技术研究[D]. 吴华兴. 西北工业大学, 2016(05)
- [7]北方之鹰——记苏联援华志愿航空队[J]. 高金业. 时代文学, 2016(02)
- [8]融合Petri网的自动渗透测试技术研究[D]. 张驰. 北京理工大学, 2015(07)
- [9]从舰载固定翼战机的技术和应用看中国舰载战斗机的发展方向[J]. 离子鱼. 舰载武器, 2010(11)
- [10]空袭史话(中)[J]. 月影. 航空档案, 2009(10)