一种用于编队飞行的控制方法

摘要

本发明公开了一种用于编队飞行的数据控制方法，属于仿真技术领域。该方法由飞行员行为采集、行为预测和评估、行为数据的控制、控制状态的切换等组成。本发明采用反馈控制的思想，将编队飞行的“间隔”、“距离”、“高度差”和所进行的“机动”作为控制目标，在预测到下一步将要进行的“机动”时采用面向“机动”的数据控制，在没有预测到下一步将要进行的“机动”时采用面向“间隔”、“距离”和“高度差”的自动控制。本发明能够有效地提高编队飞行仿真的真实性，对于军民两用仿真领域均具有直接的参考价值。

权利要求

1.一种用于编队飞行的控制方法，其包括数据控制方法和自动控制方法；数据控制方法是指将飞行员驾驶飞机的“两杆一舵”控制量保存于数据文件中，在相同的条件下从该数据文件中读取这些控制量来实施相似的控制；所述用于编队飞行的控制方法由飞行员行为采集[1]、行为预测和评估[2]、行为数据的控制[3]、控制状态的切换[4]四部分组成：飞行员行为采集[1]：是指让真实飞行员驾驶飞机跟随长机进行编队飞行，并在此过程中收集飞行员驾驶飞机的“两杆一舵”控制量信息，其中“两杆一舵”控制量信息包括“油门杆控制量”、“升降舵控制量”、“方向舵控制量”、“副翼控制量”；“两杆一舵“是指油门杆、操纵杆和方向舵，油门杆提供油门杆控制量、操纵杆提供升降舵控制量和副翼控制量、方向舵提供方向舵控制量；

行为预测和评估[2]：是指对长机进行的机动进行预测，并对历史的行为进行统计和评估；

行为数据的控制[3]：是指利用飞行员驾驶飞机的行为数据文件对飞机的仿真模型进行控制；

控制状态的切换[4]：是指在自动控制方法所控制的状态和“数据控制”方法所控制的状态之间进行切换。

2.根据权利要求1所述的一种用于编队飞行的控制方法，其特征在于：进行飞行员行为采集[1]时，首先，让长机按照预定的“机动”进行飞行，其中“机动”是指能完成一定功能的一系列连贯的飞行动作的总称；接着，让飞行员驾驶僚机跟随长机进行编队飞行；在编队飞行过程中，记录僚机飞行员驾驶飞机的“两杆一舵”控制量信息。

3.根据权利要求1所述的一种用于编队飞行的控制方法，其特征在于：行为预测和评估[2]是指对长机进行的机动进行预测，并对历史的预测行为进行统计和评估；其中，长机的飞行是按照任务进行的，一次任务包括起飞、爬升、平飞、战术机动、返回和降落；对长机的机动进行预测仅限于对长机即将进行的战术机动进行预测；在预测时涉及“正确预测的次数”和“预测的代价”两个指标，其中：“正确预测的次数”是指僚机根据长机最近一段时间的态势，正确预测到长机续后行为的次数；

“预测的代价”是指根据预测代价公式计算出的一个具体的数值，而预测代价公式是抽样次数、x坐标、y坐标、z坐标、速度、俯仰角、滚转角和偏航角的函数。

4.根据权利要求1所述的一种用于编队飞行的控制方法，其特征在于：行为数据的控制[3]是指利用飞行员驾驶飞机的行为数据文件对飞机的仿真模型进行控制；飞行员驾驶飞机的行为数据由“飞行员行为采集”[1]得到，并将其保存为数据文件；在进行行为数据控制时，需要首先进行“行为预测和评估”[2]，然后从数据文件中读取飞行控制量并对飞机模型实施控制。

5.根据权利要求1所述的一种用于编队飞行的控制方法，其特征在于：“控制状态的切换”是指在自动控制方法所控制的状态和“数据控制”方法所控制的状态之间进行切换；

“控制状态的切换”是飞机连续有效飞行的保障，当飞机进行常规飞行时用自动控制方法进行控制，当飞机进行特殊的编队机动时用“数据控制”方法进行控制；在自动控制和“数据控制”之间进行切换的时机是“行为预测和评估”[2]的结果是否满足预设的条件。

说明书

一种用于编队飞行的控制方法

技术领域

[0001] 本发明属于仿真技术领域，来源于Computer Generated Forces(CGFs，计算机生成兵力)工程实践。本发明既可用于军用仿真领域又可用于民用仿真领域。

背景技术

[0002] 在CGFs工程实践中，模拟飞机编队的效果并不是误差越小越好，而是越真实越好。因为，飞行员驾驶飞机不可避免地会产生误差，有效地反映这种误差是“拟人性”的表现。换句话说，编队飞行仿真具有一定的误差，说明它更像真实飞行员驾驶的效果。而这些“真实的误差”只能来源于对真实飞行员驾驶行为的收集。我们发明了一种基于“数据控制”的编队飞行仿真方法就是利用这一特点，即，将飞行员的驾驶行为保存于数据文件中，以备以后在相同的情形下使用。

[0003] 另一方面，对于一个动力学系统，在一组输入向量序列(时间t的函数)下会产生一组输出效果。如果我们“由果索因”，将产生“完美”效果的输入向量序列保存起来。那么，在特定的时间段，用保存的输入向量序列去控制原动力学系统，就会产生我们想要的效果。这是我们发明基于“数据控制”的编队飞行仿真的另一个动机和依据。

[0004] 基于“数据控制”的编队飞行仿真需要两种状态“自动控制状态”和“数据控制状态”的交互。在编队飞行过程中，“预测和评估”模块用于预测长机的行为(将要进行的机动)。“预测和评估”模块不停地进行工作，当正确预测了长机下一步的机动时，则进入“数据控制状态”，否则，进入“自动控制状态”。在“数据控制状态”下，飞机由预存于数据文件中的控制量进行控制；在“自动控制状态”下，飞机由自动控制程序进行控制。

[0005] 与“自动控制”相比较，“数据控制”具有以下优缺点。优点：(1)数据控制准确性高，适合于复杂的特技飞行仿真；(2)数据控制拟人性高，适合于CGFs仿真；(3)数据控制复用性好，可以多次重复利用预存的数据文件。缺点：(1)数据控制灵活性差，只能进行预定的机动；(2)数据控制鲁棒性差，只能适合于仿真再现。

[0006] 我们发明的基于“数据控制”的编队飞行方法是将“数据控制”和“自动控制”结合起来的方法，它适合于CGFs仿真工程。

[0007] 举例说明，首先让长机自由飞行，僚机飞行员驾驶僚机跟随长机进行编队飞行；在编队飞行过程中，记录僚机飞行员的驾驶行为并将其保存于数据文件中。接着，让长机进行预定的机动飞行，同样让僚机飞行员进行编队飞行并记录其驾驶行为。最后，在CGFs仿真环境下，让僚机在自动控制程序和数据文件的控制下跟随长机飞行。其中，在进行预定的特殊编队机动时，由预先保存的数据文件来进行控制；在进行常规的编队飞行时，由自动控制程序进行控制。

[0008] 总之，这种用于编队飞行中的数据控制方法是一种有价值的方法。本发明具有以下特点：(1)拟人性高，通过将飞行员的驾驶行为保存于数据文件中，再由数据文件去控制飞机编队飞行是飞行员驾驶行为的再现；(2)方法易于实现，“数据控制方法”涉及到数据文件的建立、保存和读写，因此很容易通过编程来实现；(3)衔接性好，很容易将数据控制方法和自动控制方法衔接起来，使得数据控制方法“控制”特殊机动的编队飞行，自动控制方法控制常规的编队飞行；(4)在仿真演练中具有广泛的应用价值，不仅可以用于小规模的战术演练而且还可以用于大规模的交互式仿真演练。

发明内容

[0009] 本发明公开了一种用于编队飞行的数据控制方法，来源于CGFs工程实践。该方法改进了传统的编队飞行仿真方法，将自动控制和数据控制结合起来对飞机编队飞行仿真的整个过程进行控制。该方法对于提高CGFs仿真的真实性具有重要的价值。

[0010] 传统的编队飞行仿真方法是一种完全基于自动控制的编队仿真方法。传统方法将参与编队的飞机(例如长机和僚机)视为被控制的对象，将编队飞机之间的间隔、距离和高度差视为控制的目标，通过设计控制律来达到保持预定的间隔、距离和高度差。然而，传统方法存在如下问题：(1)编队飞行的机动具有预定的动作要领，根本不需要通过偏差控制来保持队形；(2)一些高难度的机动或特殊的机动很容易使系统发散，致使偏差控制无效，例如，对于蛇形机动，通过偏差控制就很难保持队形；(3)真实飞行员进行的编队飞行，并不是通过“偏差控制”的思想来跟队的，而是同时做预定的机动，在做机动的过程中尽量(不是必须)考虑队形的保持。我们对传统的编队飞行仿真方法进行了改进，发明了一种基于“数据控制”的编队飞行仿真方法。该方法将自动控制方法和“数据控制方法”紧密结合，充分发挥了二者优势。即，在通常情况下，通过自动控制程序来保持编队队形；而在进行预定的“高难度”机动时(预定的特殊编队机动)，通过数据控制来保持编队队形。

[0011] 下面详细介绍这种方法。

[0012] 1.预测代价的评估

[0013] 预测代价的评估包括两个方面的内容：其一是正确预测次数大于指定的阈值；其二是预测的代价小于指定的阈值。

[0014] (1)正确预测的次数大于指定的阈值

[0015] 正确预测是指僚机根据长机最近一段时间的态势正确预测长机下一时刻的行为。由于是对未发生的行为进行预测，所以预测的正确率就至关重要。为了评估预测的正确率，我们引进了“预测正确次数阈值”——minCorrectness。因此，预测次数评估公式为：

[0016] {NumCorrPredict}t∈[ti，tj]≥minCorrectness

[0017] 其中，{NumCorrPredict}t∈[ti，tj]为在时间ti和tj之间的实际预测次数。tj、tj为任意两个时间点。minCorrectness为事先指定的预测正确次数阈值。

[0018] 当我们指定预测的时间段后，就可以计算出在这段时间内的实际预测次数。

[0019] (2)预测的代价小于指定的阈值

[0020] 预测的代价函数根据当前的态势和期望的态势之间的关系建立。

[0021] 预测的代价函数的计算公式为：

[0022] J＝(1/n)*∑i＝1n[Wi-Ave(W)]2

[0023] 其中，Wi∈{W1，W2，…，Wn}，W＝

[0024] 另外，

[0025] wx＝xcur-xdes；(xcur是x的当前坐标，xdes是期望的x坐标值)

[0026] wy＝ycur-ydes；(ycur是y的当前坐标，ydes是期望的y坐标值)

[0027] wz＝zcur-zdes；(zcur是z的当前坐标，zdes是期望的z坐标值)

[0028] wv＝vcur-vdes；(vcur是速度v的当前值，vdes是期望的速度值)

[0029] wtheta＝θcur-θdes；(θcur是俯仰角θ的当前值，θdes是期望的俯仰角值)[0030] wgamma＝γcur-γdes；(γcur是滚转角γ的当前值，γdes是期望的滚转角值)[0031] wpsi＝ψcur-ψdes；(ψcur是偏航角ψ的当前值，ψdes是期望的偏航角值)[0032] 如果(1)在某个时间点进行n次抽样计算；(2)代价函数的阈值被指定为minCost，则，计算预测代价的方法是：

[0033] 首先，计算W1、W2……Wn的值；

[0034] 然后，计算Ave(W)，即，计算W1、W2……Wn的平均值；

[0035] 接着，计算代价函数J的值；

[0036] 最后，将J的值与minCost相比较，如果J≤minCost，则预测的代价“极小”；否则预测的代价过大。

[0037] 综上所述，如果正确的预测次数大于指定的阈值同时预测的代价小于指定的阈值，则认为本次预测有效并付诸于实施，否则，认为本次预测无效并立即进行补救式调整。

[0038] 2.数据控制方法

[0039] 当预测有效时，进入数据控制阶段。

[0040] 数据控制是指一种应用于飞行仿真中的技术，它将飞机的控制量事先保存于数据文件中，在某种情况下从数据文件中直接读取控制量来对飞机实施控制。

[0041] 数据控制方法中涉及到的机动有：“右拉起”、“左拉起”、“战斗转弯”、“下降”、“高速遥遥”、“低速遥遥”、“半斤斗翻转”、“半滚倒转”、“急盘旋”、“增速转弯”、“平飞增速”(如表1所示)。

[0042] 表1是数据控制方法中涉及到机动的说明。

[0043] 表1数据控制方法中涉及到的机动

[0044]

[0045]

[0046] 在表1中，列出了数据控制方法中常用的11种机动。

[0047] 数据控制方法中涉及到的基本控制量有：“油门杆控制量”、“升降舵控制量”、“方向舵控制量”、“副翼控制量”，即，通常所说的“两杆一舵”控制信息。

[0048] 表2列出了数据控制方法中涉及到的基本控制量的含义。

[0049] 表2数据控制方法中涉及到的基本控制量说明

[0050]

[0051] 在表2中，列出了数据控制方法中涉及到的4种基本控制量。通过对这4种控制量的有规律的赋值就可以使飞机保持预定的姿态，从而完成各种各样的机动动作。

[0052] 针对数据控制方法中常用的11种机动，采取如下方法收集控制量：

[0053] (1)选定长机飞行员和僚机飞行员。僚机由有经验的飞行员驾驶。

[0054] (2)针对某一特定的机动，例如“战斗转弯”，让长机领队飞行。

[0055] (3)在僚机的操纵系统中放置记录装置。该装置用于记录飞行员操纵飞机的控制量。

[0056] (4)僚机飞行员驾驶飞机跟随长机进行某一机动并保持队形。

[0057] (5)记录僚机飞行员的控制量并保存于数据文件中。

[0058] 注意：

[0059] (1)上述过程也可以在模拟器上进行。

[0060] (2)长机也可以由软件自动控制(无人驾驶)。

[0061] (3)僚机飞行员的控制量按照一定格式保存于数据文件中，这种格式通常按照“油门杆控制量”、“升降舵控制量”、“方向舵控制量”、“副翼控制量”的顺序排列。

[0062] 图1显示了数据控制方法的原理。

[0063] 在图1中，“预测和评估”、“控制器”、“飞机对象”和“数据文件”共同组成了“数据控制系统”。其中，“预测和评估”是对下一个将要进行的机动进行预测的模块；“控制器”是对飞机对象进行飞行控制并完成在常规控制方法和数据控制方法之间进行切换的模块；“飞机对象”是用于飞行仿真的六自由度飞机动力学模型；“数据文件”是事先存放的与机动相关的控制量文件。

[0064] 在正常情况下，“控制器”右侧的“切换开关”处于1号开关位置。此时，“飞机对象”在“控制器”的控制下进行常规飞行。当进行某预定的机动时，“控制器”控制其右侧的“切换开关”接通2号开关位置，此时进入“数据控制”状态，即，飞机的飞行控制由存放在“数据文件”中的控制量来控制。

[0065] “预测和评估”模块不停地进行工作，其工作原理是：根据当前的态势进行连续的预测，预测的代价由前述方法进行评估。即，

[0066] (1)正确预测的次数NumCorrPredict大于等于minCorrectness；

[0067] (2)预测代价J的值(1/n)*∑i＝1n[Wi-Ave(W)]2小于等于minCost；

[0068] 当满足(1)和(2)时，就可以认定应该进入数据控制状态。

[0069] 3.编队飞行

[0070] 编队飞行是指两架或两架以上的飞机组成一定的队形飞行。编队飞行要求飞机之间保持一定的间隔、距离和高度差。

[0071] 在本发明中，我们主要考虑两架飞机在进行相同的机动时保持预定的间隔、距离和高度差。

[0072] 图2是两架飞机在进行编队飞行时的“间隔”、“距离”和“高度差”的示意图。

[0073] 在编队飞行中，起领队作用的飞机称为“长机”。“长机”带领其他飞机进行预定的机动。

[0074] 在编队飞行中，跟随长机飞行的飞机称为“僚机”。僚机跟随长机进行机动，也就是说，僚机和长机进行相同的机动。在飞行仿真中，由于长、僚机不是由真正的飞行员驾驶，因而无法在进行机动前进行统一协商，所以需要“僚机”对长机的行为进行预测和评估从而达到编队飞行的目的，即，僚机需要预测长机下一步的机动，并根据预测的结果进行相应的控制。当正确预测到长机下一步的机动时，则进入“数据控制”状态，否则，进入自动控制状态(也称“程序控制”状态)。

[0075] 为了使编队飞行仿真的效果同时兼有真实性和完美性，需要通过数据控制方法进行“控制”。首先，将真实飞行员进行的各种机动的驾驶行为(即，两杆一舵控制量)保存起来；然后，让僚机不停地对长机的机动进行预测，当预测“正确”时，调用预存于文件中的控制量；于是飞机在存储于数据文件中的控制量的控制下进行飞行仿真。

[0076] 僚机是否预测“正确”，取决于(1)正确的预测次数NumCorrPredict大于等于指定的阈值minCorrectness；(2)预测代价J的值小于等于指定的阈值minCost。

[0077] 基于“数据控制”的编队飞行仿真使得飞机在两种状态下进行飞行，一种是自动控制状态，另一种是数据控制状态。其中，自动控制状态用于对飞机进行常规的控制，它适用的范围有：非机动式飞行、错误预测后的“调整”控制、机械地跟队控制；数据控制状态用于对飞机进行编队特技飞行，它适用的范围是预测正确后的拟人化控制。自动控制状态由控制程序进行控制，也称为“程序控制”；数据控制状态由预存的控制量文件进行控制。

[0078] 在飞行仿真中，编队飞行既要求完美的队形，又要求编队具有真实性、拟人性。也就是说，在飞行仿真中，编队队形并不是误差越小越好(包括间隔差、距离差和高度差)，而是编队飞行的效果越真实越像真人驾驶的效果越好。由于编队飞行仿真的特殊性，需要僚机对长机的飞行行为进行预测，当预测“正确”时调用预存了控制量的数据文件进行数据控制。

[0079] 基于上述的讨论，基于“数据控制”方法的编队飞行仿真可以用下面的“解算”过程来表示：

[0080] for each∈D{

[0081] S：→；

[0082] Output Y；

[0083] }

[0084] 其中，D是数据文件，即，保存了控制量的文本文件；是D中的元素，x是控制量向量(“油门杆控制量”、“升降舵控制量”、“方向舵控制量”、“副翼控制量”)的一个取值，t是时间，也就是说D中保存了一系列的控制量的值；S是被控系统；是在控制量值作用下S的输出值；Y是输出值的集合(向量)。

[0085] 当X、Y、t分别是被控系统S的输入向量、输出向量和时间时，S的解算过程是一个“多步的解算过程”，即，

[0086] If(X←，……)then

[0087] Y←，……

[0088] 其中，，……是输入向量X的取值(随着时间t)；，……是随着时间t输出向量Y的取值。

[0089] 对于每一组x1，x2…xi…，我们可以发现一组对应的y1，y2，…yi…，并将它们保存于数据文件中以备在以后相似的情境下使用。

[0090] 基于“数据控制”的编队飞行仿真不同于纯粹的基于自动控制方法的编队飞行仿真。因为，基于自动控制的编队飞行仿真追求的是控制的稳定性、快速性和精确性。这种追求的目标可能和真实情况相反。也就是说，经过自动控制方法显示的编队飞行仿真效果是真实飞行员无法达到的。总而言之，基于自动控制的编队飞行仿真缺乏“拟人性”。

[0091] 我们将“数据控制”方法和自动控制方法有机地结合起来，即，在常规情况下，飞机在自动控制程序作用下进行飞行，当进行某种预设的情况或进行已知的机动时，可以采用“数据控制”的方法来对飞机进行“控制”。

[0092] 从动力学方程解算的角度来看，“数据控制”方法和自动控制方法的区别在于：“数据控制”方法周期性地执行“∈D”，而D是数据文件其中保存了一系列控制量的取值；自动控制方法不执行“∈D”，它的由公式(控制律)周期性地计算出来。

[0093] 因此，本发明提出的基于“数据控制”的编队飞行仿真方法是一种联合的控制方法，它通过自动控制方法来监督和控制常规的编队飞行任务，而通过“数据控制”方法来进行预定的特殊编队机动飞行，例如特技编队飞行仿真。

[0094] 本发明的方法步骤如下：

[0095] (1)让长机自由飞行；

[0096] (2)僚机由飞行员驾驶；

[0097] (3)记录僚机飞行员的驾驶行为(保存其驾驶飞机的控制量数值)；

[0098] (4)让长机进行预定的机动，重复上述(1)——(3)步；

[0099] (5)在CGFs仿真环境中，启动长机飞行例程；

[0100] (6)让僚机进行自动跟队飞行，即，让僚机进行编队飞行仿真；

[0101] (7)僚机的“预测和评估”模块不停地进行计算，当预测到长机即将进行预定的特殊编队机动时，进行“数据控制”，否则进行自动控制；

[0102] (8)僚机对长机的未来机动判断失误时，用自动控制方法纠正当前状态；

[0103] 图3是数据控制方法的方案图。

[0104] 在上面的步骤中，是以仿真环境为例进行的方法设计，例如，飞行员驾驶僚机是指飞行员在模拟器上操纵僚机。上面的方法步骤也可以用于非仿真环境的真实操纵。

附图说明

[0105] 以下参考附图是对本发明的原理、方法流程及相关概念进行说明，其中：

[0106] 图1是用于编队飞行仿真中的数据控制方法的原理图

[0107] 图2是编队飞行中的“间隔”、“距离”和“高度差”的示意图

[0108] 图3是数据控制方法的方案图

具体实施方式

[0109] 下面结合附图来对本发明所述的“一种用于编队飞行的数据控制方法”作进一步的说明。

[0110] “一种用于编队飞行的数据控制方法”从CGFs仿真工程需要真实的行为模型的需求出发，采用了将飞行员驾驶行为保存于数据文件中并用它来控制飞机编队飞行的方法，进行了“数据控制”方法设计。该方法包括自动控制部分和数据控制部分，其中前者用于对飞机进行常规的控制；后者用于对飞机进行编队特技飞行的控制。本方法涉及“飞行员驾驶行为数据的采集”、“数据文件的格式”、“数据文件的保存”、“数据文件的读取和控制”、“长机行为的预测和评估”、“自动控制和数据控制的切换”等。具体实施方式如下：

[0111] 首先，进行飞行员驾驶行为的收集。

[0112] 飞行员驾驶行为的收集是指采用一定的设备和算法对飞行员驾驶飞机的控制量进行记录。具体说，在本方法中我们记录了飞行员驾驶飞机的油门杆控制量数值、升降舵控制量数值、方向舵控制量数值、副翼控制量数值。在每一个时间点(抽样时间点)记录一组数据。这几种控制量的数值按照“油门杆控制量”、“升降舵控制量”、“方向舵控制量”和“副翼控制量”的顺序保存于数据文件中。收集这些数据的时间段是飞机做某一个预定的机动的整个过程。对飞行员驾驶行为进行收集的具体方法步骤是：

[0113] (a)让长机按照预定的机动进行飞行；

[0114] (b)飞行员驾驶僚机进行编队飞行；

[0115] (c)记录整个过程的飞行员行为，并用预定的机动进行标识。

[0116] 我们方法的新颖点在于长机可以用软件来模拟飞行，而僚机也可以由飞行员在模拟器上来驾驶，飞行员行为的记录过程由软件来完成。

[0117] 其次，进行长机的自由飞行。

[0118] 长机的自由飞行是指长机按照飞行任务进行飞行。飞行任务一般包括平飞、转弯、战术机动、特技飞行等。在一次飞行任务中，所有的机动对于参与编队飞行的飞机是事先通知的，但是进行机动的顺序和进入机动的准确时间不确定，这些由长机来实时控制(决定)。因此，僚机需要对长机的行为进行预测。

[0119] 接着，僚机对长机的行为进行预测。

[0120] 僚机预测长机的依据是：

[0121] (a)计算正确预测的次数NumCorrPredict，并判断它是否大于等 于minCorrectness；

[0122] (b)计算预测代价J的值(1/n)*∑i＝1n[Wi-Ave(W)]2，并判断它是否小于等于minCost；

[0123] 预测工作由“预测和评估”模块来完成。

[0124] 当僚机对长机的行为预测正确时，由保存于“数据文件”中的且做了机动标识的“控制量序列”来“控制”；否则，僚机的飞行由自动控制程序来控制。

[0125] 也就是说，僚机在两种控制方法的“控制”下进行飞行。

[0126] 最后，根据编队飞行的效果修正“数据控制文件”。

[0127] “数据控制”表面上是一种仿真效果的回放，实际上它是飞行员驾驶控制量的回放，通过这些控制量来控制飞机达到预定的飞行效果，从而间接达到仿真效果的回放。因此，基于“数据控制”的编队飞行仿真需要迭代修正。修正的目标是使编队飞行更接近于真实飞行员的驾驶效果且符合仿真需求。

[0128] 需要说明的是，本发明除了支持CGFs仿真工程之外，还支持其他各种使用“仿真回放”的场合。本发明中提到的“数据控制”方法是一种基于真实飞行员驾驶行为的“回放”，它比一般的“仿真回放”技术要更真实、更实用。通过“数据控制”方法中自动控制部分和数据控制部分的相互切换，保证了编队飞行效果的持续性和真实性，从而提高了仿真工程的实用性。