潜艇纯方位接敌跟踪航路优化方法探讨

潜艇利用纯方位定位跟踪系统对目标进行定位跟踪时 ,目标位置线在优化潜艇的接敌跟踪航路中具有重要的作用。通过研究目标位置点与目标位置线和目标方位之间的关系 ,构造出一个优化潜艇接敌跟踪航路模型     

舰载无人机干扰反舰导弹最优空间配置

针对舰载有源干扰在反导防御中存在的不足,以舰载无人机干扰敌反舰导弹的基本态势分析为基础,建立了舰载无人机最小有效干扰距离计算模型。针对反舰导弹跟踪辐射源的情况,以反舰导弹进入烧穿距离后不能再次捕捉目标为前提,建立干扰具备"跟杂"能力反舰导弹的舰载无人机阵位配置模型,为水面舰艇编队对空防御增加了新手段。     

基于Lyapunov法和势场法的对峙跟踪研究

现有的基于Lyapunov导航向量场算法的对峙跟踪研究中尚未有考虑避障要求的。针对单架无人机对峙跟踪单个移动目标,通过Lyapunov导航向量场法使无人机对目标对峙跟踪。在遇到障碍时,通过距离控制,切换为使用势场法避开障碍区域。在满足一定的距离条件后,通过角度控制,恢复对峙跟踪方式,从而使无人机在对峙跟踪时可以避开障碍区域。仿真结果表明,不管是在单障碍的条件下还是多障碍的条件下,该方法能使无人机有效地避开障碍区域完成跟踪任务。     

无人机规避或跟踪空中目标的自适应运动导引方法

无人机规避或跟踪空中目标可以看作是一个非线性运动导引控制问题。针对这类任务中无人机和目标存在高机动性、高时敏性等特点,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的无人机规避或跟踪目标运动导引方法。构建了基于精细时间运动导引方法的无人机规避或跟踪空中目标问题求解框架,并将无人机碰撞规避和机动目标跟踪问题分别转化为到达虚拟目标点和与虚拟目标点交会的问题。针对碰撞规避问题,将其转化为实现平行导引的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论设计了无人机碰撞规避导引律。针对机动目标跟踪问题,在碰撞规避基础上,根据目标点交会的要求设计了相应的目标跟踪导引律。在Gazebo平台上开展了仿真验证实验,实验结果表明:所提方法能够有效避免大过载情况的出现,并具有较强的时变和参数适应性。     

接敌前基于D-S理论的空战意图预测

接敌前是指敌机刚进入我方预警系统的探测范围(一般为400 km),并截获敌机,获得了敌机的运动参数,对敌机进行实时跟踪。为了完成对敌机目标意图的预测,为接敌前的自主决策打下基础,在D-S证据理论的基础上,选取合适的态势元素,分析各态势元素对敌机意图的影响,建立了目标意图预测模型,该模型具有一定的表达性和准确性。仿真实验表明,使用该模型能在敌机相距较远时以一定的准确性判断敌机的意图,实用性强,为接敌前基于意图预测的自主决策留出足够的时间。     

强跟踪滤波器在机载云台目标跟踪中的应用

针对小型无人机地面目标跟踪系统,设计了自适应的强跟踪滤波器(STF),实现了对机载云台姿态的控制,使机动目标保持在机载云台的视场中心.根据无人机、目标与视场中心的位置关系,建立了跟踪系统的数学模型.为解决“当前”统计模型跟踪强机动过程效果较差的问题,提出了强跟踪滤波器(STF)的自适应滤波算法.当无人机加速度较大时,加入强跟踪滤波器后的跟踪曲线较平滑,误差更小.最后,仿真结果表明,机载云台姿态控制器对机动目标的跟踪效果良好,被跟踪目标保持在机载云台的视场中心.     

小型侦察无人机任务能力及拒止距离分析

随着无人机技术的快速发展,无人机已在民用、军事领域得到广泛应用.尤其是具有"低慢小"特征的小型无人机,使用方便灵活,成本相对低廉,可用于执行侦察监视、自杀袭击等任务,对日常防空安全、重要目标防护构成严重威胁.分析研究了小型无人机主要威胁样式,重点分析了小型侦察无人机载荷任务能力,提出对该类目标拒止距离需求,可为相关拦截...     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

基于图注意力机制的无人机目标红外跟踪技术

近些年来,无人飞行器逐步普及,给社会治安、空域管制、要地防护等领域带来新的威胁。因此,对高威胁、难辨识的无人机目标进行高准确、高稳定的搜索跟踪有着迫切需求。立足城市环境下的反无人机作战需求,针对无人机易受复杂背景干扰、地物遮挡影响及其姿态尺度变化和快速机动造成的跟踪丢失问题,结合图神经网络与注意力机制,提出一种基于图注意力机制的孪生网络无人机目标红外跟踪技术。基于图注意力机制的局部特征匹配模块,通过节点间的信息传递实现全局信息匹配,通过基于图的特征表示和特征交互,增强从目标模板到搜索区域的信息嵌入能力;目标感知区域选择机制可以适应无人机目标尺寸和姿态的变化;基于运动特征设计的切换策略,实现局部跟踪和全局重检测间的动态选择。实验结果表明,在红外无人机目标跟踪时,运用此方法可以取得稳定的跟踪结果,可以有效应对形变、遮挡、复杂背景干扰等挑战,为实现在城市环境中持续稳定跟踪小型无人机目标提供技术参考。     

面向太阳能无人机的自适应扰动步长增量电导法研究

太阳能无人机机动过程常导致机翼表面光伏阵列所受辐照发生大幅快速变化,给光伏阵列最大功率点跟踪控制方法带来了新的挑战.提出了一种跟踪过程快速稳定无振荡的自适应扰动步长增量电导法.首先,根据"蒲公英IB"无人机的太阳翼布局,建立了光伏电池阵列模型,分析其输出特性曲线;其次,介绍了传统增量电导法的原理及优缺点;然后,针对传统...     

电视制导无人攻击机垂直命中目标毁伤概率分析

综合考虑电视指令制导无人攻击机的攻击作战过程,将其末制导设定为满足落角约束的目标跟踪问题,设计了一种基于自动驾驶仪能保持无人攻击机垂直命中目标末制导律,并提出了一种电视制导无人攻击机垂直命中目标的毁伤概率的计算方法.通过仿真计算.结果比较符合实际,为提高和评估无人攻击机的作战效能.提供了简单有效的方法.     

预警机引导战斗机空战目标分配模型

从预警机引导战斗机空战的角度出发,通过对预警机引导战斗机空战过程的分析,确立了战斗机对敌攻击时应具有的优势函数,建立了基于蚁群算法的空战目标分配模型。最后通过具体仿真算例,证明文中给出的蚁群算法模型能够有效地解决预警机引导战斗机空战目标分配问题。     

有人机—无人机群协同空战目标分配算法

针对有人机—无人机群协同空战目标分配问题,运用离散粒子群算法,分为1架UCAV分配1个目标,1架UCAV分配2个目标时不考虑攻击先后影响和考虑攻击先后影响3种情况进行了仿真研究,提出了一种新的粒子构造方法。综合考虑空战能力指数和优势函数,构造了收益风险矩阵和多目标分配的代价函数。仿真结果具有良好收敛性,对有人机—无人机群协同空战目标分配具有参考价值。     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

无人战斗机航路规划圆切线算法

通过对无人战斗机低空进入敌防区面临的各种威胁进行分析,建立了适用于圆切线算法的威胁场模型;由于可行方向法对威胁圆叠加时规划出的航路效果不理想,提出了圆的切线算法理论作为此航路规划方法的改进,采用随机产生威胁场的方法来模拟多变的战场环境,并且进行了理论分析,最后得出仿真结果.仿真证明,将两种方法结合规划出的飞行航线在航程上是比较理想的,而且路径规则的效果也得到了很大的提高.     

对空袭火力体系构成和攻击强度的数理判断

准确判断敌人空袭火力体系的构成和攻击强度是防空作战争取主动的前提和基础.采用定性与定量相结合的方法,对如何判断敌空袭被掩护目标使用的兵器种类进行了分析,然后从空袭可用兵力、日出动强度和日出动量三个方面对空袭火力体系的攻击强度进行了深入研究.     

低分辨雷达的目标特征提取方法

基于现役低分辨警戒雷达 ,研究了进行目标分类和识别的途径 ,提出了基于波形特征和时间谱信息的目标分类和识别方法 ,试验分析了基于目标波形信息的特征 ,得出目标波形信息可用于目标识别的结论。现场试验表明 ,该方法对目标大小分类和架次识别有好的效果。     

预警机指挥多机群空战的协同战术决策

分析了预警机指挥下的多机群协同空战的战术决策方法,建立起了它的战术编队、威胁评估以及目标分配模型,并进行了仿真计算,结果表明此战术决策方法对于提高多机群协同空战的作战效能有着显著的作用,对于未来无人作战飞机多编队协同作战也具有很好的参考价值.     

UCAV编队对地攻击智能决策系统总体结构

UCAV编队对地攻击是未来战争制信息权和制空权的关键所在,结合无人作战飞机(UCAV)与有人驾驶飞机各自的特点和优势,提出了UCAV编队对地攻击系统的基本组成和对地攻击流程.根据UCAV编队对地攻击的战术决策类型和决策方式,构造了UCAV编队对地攻击智能决策系统的总体结构并且提出了决策系统应该解决的关键技术,详细分析了所建立的UCAV编队对地攻击决策系统的决策方式和决策流程,并且对该系统所涉及的关键技术进行了详细的研究.     

基于虚拟目标的反舰导弹的最优制导律研究

为了对抗敌方预警系统的跟踪、预测以及远程防空导弹的拦截,反舰导弹的飞行弹道应采用大空域变轨弹道。将弹目相对运动分解为俯仰和航向两个平面内的运动,考虑了制导过程中能量消耗最小以及末端角度要求,分别设计了两个平面内的最优制导律。利用该制导律可以引导反舰导弹向大空域内任何虚拟目标进行变轨机动,从而实现了各种各样的大空域变轨弹道。只要虚拟目标参数设置合适,反舰导弹的各项性能指标均能满足要求。弹道仿真表明了所设计的最优制导律的有效性。