题目：UCAV任务规划技术研究

无人驾驶作战飞行器(Uninhabited Combat Aerial Vehicle，UCAV)是现代作战武器系统朝着综合化、智能化和无人化发展的必然趋势，是一个复杂的武器系统。UCAV 系统的管理、控制与决策是系统的重要支撑技术，而任务规划技术又是其中不可或缺的核心技术之一。任务规划是指根据作战任务和战场态势等信息，生成作战效能最优的作战计划。本文以UCAV 系统的任务规划技术为研究对象，对任务规划中的多项关键技术进行了全面深入的研究，并取得了以下创新性成果：1) 以实际作战指挥过程为依据，提出了任务规划的分层递阶求解结构，将复杂的任务规划问题分解为相对独立的三个子问题：编队组织与资源分配，目标分配与战术规划以及路径规划与机动精化。2) 提出了UCAV任务规划中的战术规划概念，将基于分层任务网络与遗传算法相结合，采用分层任务网络对战术知识进行建模，采用遗传算法控制对战术生成过程进行的优化，提出了HTN_GA 战术规划算法。3) 提出了基于贝叶斯网络的态势评估算法。该方法能把影响目标威胁程度的各种因素科学合理地综合起来，采用定量化的模型结合专家知识进行描述。4) 综合战术规划算法、路径规划算法和机动精化算法，提出了单机的任务规划算法。在任务规划算法的基础上，设计了任务链的具体格式，并提出了相应的UCAV 平台系统结构。设计了UCAV 的任务链解析执行和任务执行监控方案，使得任务执行过程能够根据战场态势的动态变化更新任务链，从而保证任务的成功完成。5) 将本论文中的部分理论和工程研究成果成功的应用于“973 国防重大基础项目研究”的“无人作战飞机系统的控制、决策与管理”项目中，并以任务规划技术为基础，参与建立了国家“211 工程”和“985 工程”支持的“无人作战飞机综合仿真系统实验室”。