随着大规模作战及信息化的发展,敌我双方在战场上侦察探测到的信息逐渐增多,指挥员在作战指挥过程中,需要根据这些信息在最短时间完成战术决策部署。依靠集群空战中高层信息融合处理的关键技术,可以在复杂战场环境条件下,更好地协助指挥员与各级作战单元迅速、准确地对敌方目标进行威胁评估及战术方案的选择。本文主要研究集群空战中威胁评估及目标分配技术,首先,实现单目标威胁评估技术,其次,当集群作战目标激增时,论文在单目标威胁评估的基础上,对集群目标进行群威胁评估。值得注意的是群威胁并不是单个目标威胁的简单叠加,本文提取群特征并对其进行表述,提出了新的群特征研究思路和可量化的群威胁评估技术。最后,本文在量化的群威胁评估基础上,引入改进的粒子群算法对群目标进行目标分配,得到集群打击最优化的目标分配方案。本文主要对以下几个方面进行了研究:(1)空对空单目标威胁评估技术研究。空战过程会产生大量的信息数据,本文从动态与静态能力威胁评估的角度,分析单目标多层次综合威胁评估技术。第一层为提取敌方目标静态作战能力与动态作战能力;第二层为计算作战目标的能力威胁指数;第三层为单目标各能力要素综合威胁评估。由于单目标各属性要素的量纲不同及重要程度也有所差异,本文引入区间层析分析法(IAHP算法),在确定各作战要素相互重要程度时,IAHP算法综合评价判断矩阵的适应性更高、评估结果更加客观性,更适合战场信息不确定性的特点。(2)空对空集群目标威胁评估关键技术研究。当随着战场作战目标规模的激增,传统的单目标威胁评估及排序技术已不能完整评估群作战特征。首先,本文引入DBSCAN算法对大规模空中作战目标进行聚类分群,并且对算法进行改进,提出基于权重的DBSCAN算法。其次,对群特征要素进行分析提取与计算,主要分为三个群特征:群目标类型多样性特征、节点密度重要程度特征及任务协同特征。然后,在群特征提取基础上,提出两种群威胁评估方法,第一种方法是引入最小球覆盖算法,实现基于作战范围的群威胁评估技术;第二种方法是运用作战节点战场价值熵权重的算法,实现基于打击能力的群威胁评估技术。最终,从多个层次实现对群目标的威胁评估计算。(3)基于群威胁的空对空集群目标分配技术研究。显然作战的目的就是要获取最大战争收益,即在最小损耗和最大程度打击敌方重要价值目标或威胁较大的目标,实现资源最优分配。本文采用的集群目标分配技术是基于改进的粒子群算法(PSO),它采用指数函数非线性递减的方式动态调整算法参数,具有较好的全局搜索能力与局部搜索能力。首先,建立空对空集群目标分配模型,设计空对空适应度函数。其次,依据大规模作战目标的聚类划分结果及群目标打击能力综合威胁值,对敌群与我群之间实现目标分配。然后,在群与群目标分配方案及群内各单目标综合威胁评估值的基础上,对群中各个目标实现群内多目标分配。最后,根据两次粒子群算法的分配方案,得到空对空集群目标分配结果。