以无人机侦察/打击一体化指挥决策及飞行任务/路径自主规划为技术牵引,创建变结构动态贝叶斯网络理论,为背景因素多变的复杂系统动态决策问题提供不同层次需求的建模和推理工具。研究重点在于动态决策问题建模和推理算法简化两个方面。提出非平稳条件下变结构动态贝叶斯网络建模和参数学习机制、变结构离散动态贝叶斯网络直接推理机制、变结构离散模糊动态贝叶斯网络推理机制、变结构分级离散动态贝叶斯网络推理机制等一系列理论成果。并根据国内外有关贝叶斯网络的最新研究进展,增加了离散动态贝叶斯网络条件下的具有环境记忆的网络优化、缺失数据修补、小样本参数学习问题的研究。将变结构离散动态贝叶斯网络的理论成果应用于无人机察/打一体化自主攻击的战术决策当中,建立了适用于复杂环境下无人机智能自主决策/动态路径规划的动态模型,并在我校已有的"航电火控平台"上开发了察/打一体化火力指挥控制仿真系统,验证了本课题提出的基于变结构动态贝叶斯网络的无人机智能指挥控制机制的合理性。
英文主题词Dynamic Bayesian Network;UAV;Intelligent Decision; path planning;Complex System Modeling