题目：基于博弈论的多无人机空战协同对抗技术研究

面向日趋复杂的现代战场环境，战术任务具有多重性与复杂性，单架无人机几乎无法完成指定的作战任务，因此多无人机空战协同对抗成为未来空战的必然趋势，多无人机分群、多无人机空战协同对抗态势评估、多无人机协同任务分配、所无人机协同编队、机载导弹制导与控制系统是其研究的核心内容和关键技术之一。博弈论以其动态性、自组织性、协同性、灵活性和健壮性等优势，显示出无与伦比的潜力和优势，因此使用博弈论解决多无人机空战协同对抗方面仍存在很大的研究空间。首先，以多无人机空战协同对抗系统的特点为基础，设计了多无人机空战协同对抗系统的分层框架，并结合启发式群体智能的智能涌现行为和博弈论思想，设计了基于启发式智能体(Agent)和博弈论的多无人机空战协同对抗系统体系结构，同时给出无人机Agent的内部体系结构。其次，提出了利用进化博弈方法对敌方无人机分群问题进行建模，将敌方无人机都看作博弈的参与人，把这个特殊的聚类问题转化为进化博弈问题，给出了博弈支付函数，并通过求解进化博弈的复制动态方程得到进化策略均衡解，实现了敌方无人机分群聚类。再次，针对空战态势不确定性和动态性的特点，将敌我双方的无人机决策系统都看作是具有理性的博弈参与人，提出了基于不完全信息动态博弈的动态空战环境下的态势威胁评估模型，通过求解精炼贝叶斯均衡得到态势威胁评估的结果。接着，分析了动态战场环境下多无人机协同任务分配的特点，把敌我双方看作进行博弈的参与人，将任务分配方案作为各自的可选策略集，提出了基于捕食逃逸PSO算法求解博弈纳什均衡解，进而得到敌我双方协同任务分配结果。然后，考虑了多无人机协同编队在网络通信中的时延问题，结合智能交哺策略通过设立数据缓冲区有效解决了网络时延和时序错乱的问题，降低了网络不确定因素造成的影响，并利用PSO算法对的编队飞行控制器参数进行了整定，保证了网络环境下多无人机的协同编队。最后，在考虑机载导弹拦截目标机动性的前提下，设计了基于微分对策的导弹制导控制系统，仿真实验结果表明，该方法可以取得较好的制导和控制效果。综上所述，博弈论方法为研究多无人机空战协同对抗提供了一条新的途径和研究方法。