李永丰，史静平,2，章卫国,2，蒋 维

(1. 西北工业大学 自动化学院，西安 710029；2.陕西省飞行控制与仿真技术重点实验室(西北工业大学)，西安 710029)

目前无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)被广泛应用于军事领域[1]，UCAV在过去主要从事战场监视、吸引火力和通信中继等任务，随着武器装备的传感器、计算机及通信等技术的发展，性能不断提升，未来的UCAV将逐步升级成为可以执行空中对抗、对地火力压制和参与制空权的夺取等作战任务的主要作战装备之一。尽管UCAV的性能提升很大，但大多数的任务都离不开人工干预，控制人员通过基站在地面对UCAV进行控制，这种控制方法有延迟且易受到电磁干扰。因此研究UCAV的自主作战能力已经成为空军发展的必然趋势，装备了无人作战决策系统的UCAV将逐步取代飞行员的位置，以达到减少成本，提高战斗力的作用。在近距离格斗的阶段，UCAV应根据当前的空战态势及时选取合适的飞行控制指令，抢占有利的位置，寻找击落敌机的机会并保护自己[2]。

在空战条件下，飞机模型本身为非线性同时目标的飞行轨迹是不确定的，这些都将给UCAV的机动决策带来许多不便，因此良好的机动决策是UCAV自主空战的一个重要环节，自动机动决策要求UCAV能在不同的空战环境下自动生成飞行控制指令。常规的机动决策控制方法包括最优化方法、博弈论法、矩阵对策法、影响图法、遗传算法、专家系统、神经网络方法以及强化学习方法等。文献[3]将空战视为一个马尔可夫过程，通过贝叶斯推理理论计算空战情况，并自适应调整机动决策因素的权重，使目标函数更加合理，保证了无人战斗机的优越性。……