《智能空戰對抗訓練關鍵技術研究》針對當前空戰對抗態勢評估的發展現狀，提出基於特征提取的動態權重態勢評估方法，分析飛機的各種機動動作，並根據機動動作的復雜程度，將其分為基礎機動動作和組合機動動作，確立基礎機動動作與組合機動動作之間的組合關繫，最終確定機動動作識別的目標。該書以多機協同空戰決策作為研究背景，著重對多機協同空戰決策效果產生重大影響的關鍵技術進行分析，從目標威脅評估、協同目標分配和協同機動決策等方面進行研究。
《智能空戰對抗訓練關鍵技術研究》可作為飛行控制及相關專業師生的參考教材，也可作為軍事愛好者的參考讀物。

王棟，1978年出生，副教授，碩士。多次承擔重大科研項目，多次獲獎、三等功。負責講授碩士研究生和本科生課程有：網絡技術與應用、計算機硬件基礎、訓練評估等課程。公開出版專著教材5部，發表論文43篇。

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目 錄／Contents
第一部分 空戰對抗過程中態勢評估研究
第1章 空戰對抗過程中態勢評估研究概述\t2
1．1 研究背景及意義\t3
1．2 研究現狀\t5
第2章 單機作戰下的態勢評估體繫\t7
2．1 空戰對抗態勢因素構成\t8
2．2 空戰態勢優勢函數構建\t10
2．2．1 角度態勢優勢函數\t10
2．2．2 速度態勢優勢函數\t13
2．2．3 高度態勢優勢函數\t14
2．2．4 距離態勢優勢函數\t14
2．3 綜合空戰態勢函數權重的確定\t16
2．3．1 層次分析法\t16
2．3．2 綜合態勢函數權重計算\t19
第3章 基於特征提取的動態態勢評估\t22
3．1 特征提取\t23
3．2 貝葉斯網絡\t24
3．3 基於特征提取的動態態勢評估函數構建\t29
3．3．1 態勢類型的確定\t30
3．3．2 動態權重的確定\t33
第4章 仿真分析\t35
4．1 靜態分析\t37
4．2 動態分析\t43
本部分總結\t44
參考文獻\t46
第二部分 空戰對抗訓練過程中飛機機動動作識別研究
第5章 空戰對抗訓練過程中飛機機動動作識別研究概述\t50
5．1 研究背景及意義\t51
5．2 機動動作識別研究現狀\t52
第6章 典型飛機機動動作及其分類\t55
6．1 基礎機動動作\t56
6．2 組合機動動作\t57
6．3 筋鬥類機動動作\t58
第7章 飛行參數選擇及預處理\t62
7．1 飛機參考坐標繫\t63
7．2 機動動作參數選擇\t65
7．3 飛行數據預處理\t68
第8章 基於先驗知識的飛機機動動作識別\t71
8．1 基於先驗知識的機動動作識別方法\t72
8．2 基於先驗知識的飛機機動動作識別方法的改進\t74
8．2．1 機動狀態牽引思路\t74
8．2．2 分層識別飛行動作方法\t76
8．3 實驗結果與分析\t85
本部分總結\t93
參考文獻\t94
第三部分 多機協同空戰決策關鍵技術研究
第9章 多機協同空戰決策關鍵技術研究概述\t98
9．1 研究背景及意義\t99
9．1．1 研究背景\t99
9．1．2 研究意義\t100
9．2 國內外研究現狀\t101
9．2．1 目標威脅評估研究現狀\t101
9．2．2 協同目標分配研究現狀\t103
9．2．3 協同空戰機動決策研究現狀\t105
第10章 基於改進CRITIC-LRA法和前景理論的空戰威脅評估\t107
10．1 建立空戰威脅評估指標體繫\t108
10．2 基於改進CRITIC-LRA法和灰色TOPSIS理論的空戰威脅評估\t111
10．2．1 改進CRITIC法介紹\t111
10．2．2 基於一階LRA的指標權重修正\t114
10．2．3 灰色TOPSIS理論\t115
10．2．4 基於改進CRITIC-LRA法和灰色TOPSIS理論的空戰威脅評估模型\t117
10．2．5 仿真分析\t118
10．3 基於改進CRITIC-LRA法和前景理論的空戰威脅評估模型\t124
10．3．1 前景理論介紹\t124
10．3．2 基於改進CRITIC-LRA法和前景理論的空戰威脅評估模型的構建\t127
10．3．3 仿真分析\t129
第11章 多機協同空戰目標分配研究\t138
11．1 敵方機群分組\t139
11．1．1 基於模糊c均值聚類的敵方機群分組\t140
11．1．2 仿真分析\t142
11．2 我方機群分組\t144
11．2．1 我方機群分組策略模型建立\t144
11．2．2 遺傳模擬退火算法（GSA）\t147
11．2．3 仿真分析\t152
11．3 編隊內協同目標分配\t156
11．3．1 建立編隊內協同目標分配模型\t156
11．3．2 改進多種群人工免疫算法\t162
11．3．3 仿真分析\t168
第12章 基於群決策理論的協同空戰機動決策研究\t176
12．1 空戰機動基本動作庫模型\t177
12．2 基於群決策理論的多機協同空戰機動決策\t180
12．2．1 多機協同空戰群決策成員和候選方案\t180
12．2．2 機動策略的偏好排序\t180
12．2．3 基於序數類方法的偏好集結\t182
12．3 改進MGM(1， N) 軌跡預測模型\t183
12．3．1 傳統MGM(1， N ) 軌跡預測模型\t183
12．3．2 基於背景值優化的MGM(1， N ) 軌跡預測模型\t185
12．4 多機協同空戰決策流程\t187
12．5 仿真分析\t188
本部分總結\t192
參考文獻\t195
附錄A\t204
A．1 數據預處理\t205
A．2 識別程序\t206
A．2．1 筋鬥類機動動作識別\t206
A．2．2 轉彎類機動動作識別\t210
A．2．3 帶滾轉特征的轉彎數據段處理\t214
A．2．4 爬升/俯衝類機動動作識別\t221
A．2．5 掐頭去尾並延展\t224
A．2．6 整理識別組合機動動作，並輸出最終識別結果\t229

隨著各國國防技術的發展，空戰對抗的態勢環境變得愈加復雜多變。現有的態勢評估手段雖然多種多樣，但面對未來戰場仍有不足，其適應性逐漸難以滿足需求。針對空戰對抗態勢評估發展的現狀，本書主要研究以下3個部分的內容。
第一部分為空戰對抗過程中態勢評估研究。這部分提出了基於特征提取的動態權重態勢評估方法。以單機空戰對抗態勢評估為基礎，對傳統態勢評估模型在復雜空戰環境下適應性不高和不能精準識別的問題進行研究改進，從而提高態勢評估的辨識度和適應性。
第二部分為空戰對抗訓練過程中飛機機動動作識別研究。這部分分析了飛機的各種機動動作，並根據機動動作的復雜程度，將其分為基礎機動動作和組合機動動作，之後確立基礎機動動作與組合機動動作之間的組合關繫，最終確定機動動作識別目標。
第三部分為多機協同空戰決策關鍵技術研究。這部分在多機協同空戰決策的背景下，著重對多機協同空戰決策效果產生重大影響的關鍵技術進行分析，從目標威脅評估、協同目標分配和協同機動決策3個方面進行研究。