针对多无人机编队控制难题, 设计了一种基于虚拟长机与非线性视线导引律相结合的多机编队控制算法。将编队飞行过程分为航路飞行与航路切换两个阶段。在航路飞行阶段, 虚拟长机由非线性视线导引律生成参考点, 根据队形的几何位置生成实际编队飞机的期望参考点, 进而得到每架飞机保持编队队形所需的滚转角指令；在航路切换阶段, 虚拟长机采用圆弧飞行, 以虚拟长机作为编队飞机的期望参考点生成队形保持的滚转角指令。速度指令由虚拟飞机与编队飞机之间的距离误差得到。以某固定翼飞机的非线性仿真模型为基础, 设计典型“V”字队形, 通过数值仿真验证了多架飞机在航路飞行与航路切换阶段编队算法的可靠性与控制精度。

目标威胁评估是进行空战任务规划的重要一环。针对传统评估模型中指标信息的不确定性和模糊性, 以多机空战编队整体为出发点, 提出了优化广义回归神经网络的目标威胁评估模型及算法。该优化算法通过遍历散布系数区间内的值, 能迅速找到最优散布系数从而使模型达到最优仿真输出结果。考虑到目前空战多以编队作战为主, 选择目标对我方编队整体的威胁程度作为评价指标, 提高了评估结果的可靠性。最后通过引入实例, 验证了该优化模型的有效性和正确性。