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对来袭空中目标的威胁进行评估与排序是舰艇对空火力分配的重要一环。根据来袭空中目标的特点,在确定目标指标后进行相应量化,针对来袭目标各指标间非线性的特点,提出使用核主成分分析法对目标信息进行特征提取,随后依据核主成分方差贡献率对威胁目标进行评估与排序。通过仿真算例验证,所得结果较为准确、客观,有效地克服传统方法中主观性较强的问题,并且在对指标数据提取的过程中降低了相关信息维数,降低了计算复杂度,为舰艇防空作战威胁评估提供了新途径。 相似文献
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结合大型水面舰艇编队拥有的防空兵力体系、防空区域划分以及空中来袭目标的属性,建立空中目标分组模型,运用模糊理论的方法对同一组中的目标进行威胁值评估,在此基础上建立大型水面舰艇编队的空中目标威胁值评估模型。该模型可以为大型水面舰艇编队防空作战提供参考。 相似文献
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基于BP神经网络的空中目标威胁排序 总被引:9,自引:0,他引:9
研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序. 相似文献
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基于模糊AHP法的舰艇威胁能力评估 总被引:1,自引:0,他引:1
舰艇平台的威胁能力评估是海战场态势评估的基础。依据舰艇平台搭载的武器装备,建立舰艇威胁能力评估的指标体系,采用层次分析法确定各个指标的权重,构建基于模糊综合评判法的舰艇威胁能力评估模型。基于此模型,对阿利.伯克级I和II型导弹驱逐舰威胁能力进行了评估,实验表明方法合理。 相似文献
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随着无人机技术的应用和发展,无人机执行任务的飞行环境愈发复杂多变,对无人机机动避障能力和航迹规划的实时性提出了更高的要求。基于泛化性较好、对环境依赖弱的深度强化学习算法,以雷达实时获取的障碍物地图信息为基础进行实时路径规划,针对二维航迹规划问题特点设计了连续奖励函数,解决了强化学习算法在二维平面航迹规划中奖励稀疏的问题;基于迁移学习的思想设计多个训练环境,并按任务的难易程度进行分步训练,降低了算法的训练难度,提高了训练效果,并使算法的收敛效果更加稳定。在实验中将SAC算法与目前主流的PPO和TD3算法进行对比,实验结果表明:SAC算法收敛速度快,实时性好,航迹平滑度更好。 相似文献
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针对已有空中目标威胁评估方法主观性强、稳定性弱、评估过程不连续的问题,综合考虑目标运动特性与目标属性,提出了一种基于动态贝叶斯(dynamic bayesian network, DBN)和逼近理想解法(TOPSIS)的融合威胁评估方法DBN-TOPSIS。通过分析来袭目标特征指标间的依赖关系,建立空中目标威胁评估指标体系。采用模糊理论处理连续型特征指标,统一指标形态,利用DBN进行动态威胁度等级概率推理。构造模糊DBN推理结果与TOPSIS评估矩阵之间的映射关系,采用TOPSIS法将威胁评估概率一维向量转换为确定数值,进行空中多目标威胁度准确排序。实验结果表明,融合威胁评估方法具有较好的合理性和稳定性。 相似文献
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任务分配问题是智能体集群研究的基础关键问题之一,UUV集群在任务分配问题方面受到水下探测和通信能力的限制,UUV个体只能获得周围局部信息,常规的全局算法无法得到很好的应用。提出了一种基于深度强化学习和分布式UUV集群组织架构的任务分配算法,算法首先实现每个UUV个体的局部任务分配,其次相邻的个体之间进行信息一致协调,从而实现UUV集群的最优化任务分配。仿真实验结果表明,所提算法相较遗传算法收敛更快,相较合同网算法通信量小,任务分配效率高,且分布式架构不依赖“指挥中心”,UUV集群系统的鲁棒性更高,任务分配可靠性更高。 相似文献
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