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舰载无人机是现代海军的重要装备,对舰载无人机作战效能的研究是近年来作战效能评估领域研究的热点。针对舰载无人机对海突击作战效能评估问题,提出了一种将层次分析法(AHP)、模糊综合评判法(FCE)和ADC法相结合的方法。基于舰载无人机对海突击作战使命任务,运用OODA环理论抽象出舰载无人机对海突击作战任务剖面,开展了关于舰载无人机对海突击作战能力的研究,引入对抗因子Z,通过建立效能评估指标体系,构建舰载无人机对海突击作战效能评估模型,同时引入算例对模型进行验证。通过算例计算出舰载无人机作战效能为0.8602,并对其作战过程进行仿真推演,表明了模型的可行性,为舰载无人机的设计论证和作战运用提供技术支撑。 相似文献
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针对水面舰艇编队对海攻击时的目标识别需求,提出了舰载预警直升机引导舰载无人机实施对海目标识别的协同样式。从引导识别的基本过程入手,建立了舰载无人机占领预定识别阵位的运动要素计算模型;基于以最短时间到达预定识别阵位的要求,建立了舰载无人机目标识别时,相对舰载预警直升机阵位配置的拟合模型,并针对舰载无人机识别时的反应时间和识别距离,建立了舰载无人机阵位配置的修正模型,为水面舰艇编队对海攻击中的目标识别提供了新手段。 相似文献
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针对舰载预警直升机对海搜索存在的问题,以提高舰载预警直升机对海搜索的隐蔽性与安全性为目标,结合舰载无人机被动探测区的特点,提出了舰载预警直升机机载雷达断续主动搜索与舰载无人机“Z”字形航线被动搜索相结合的协同对海搜索方式与策略,并给出了舰载预警直升机断续搜索周期计算模型及舰载无人机“Z”字形航线要素计算模型,通过仿真计算,验证了该协同方式的有效性,为舰载无人机与舰载预警直升机协同对海搜索提供了方法和依据。 相似文献
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针对多平台协同搜索的最优搜索问题,以多无人机区域搜索任务为背景,将搜索论和随机规划引入到编队协同搜索中,建立了环境模型、无人机模型、传感器模型;为了解决目标丢失后的“应召”搜索问题,建立了目标的随机漫游模型;通过对搜索力最优分配问题的分析,认为其实质为一类线性规划问题,提出了一种基于递归原理的解算方法;最后,通过仿真计算,证明了该随机漫游模型的合理性,并验证了所提算法的有效性。 相似文献
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针对舰载预警直升机合理确定部署时机的问题,结合敌侦查引导兵力行动规律,分析了无人机携带雷达侦察载荷协同预警直升机实施早期预警的优势,建立了舰载无人机相对水面舰艇编队的提前预警时间估算模型。通过仿真计算,给出了敌使用不同侦查引导兵力情况下,舰载无人机的提前预警时间,仿真结果显示提前时间可满足舰载预警直升机的部署要求。 相似文献
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为了处理协同空战目标分配过程中出现的不确定信息,将偏好规划理论引入到目标分配中,提出了基于偏好规划的编队协同空战目标分配模型。根据协同空战的特点,构建了飞机的空战能力评估体系,建立态势评估模型,在此基础上建立了协同空战目标分配模型。模型中指标和偏好的不确定性用区间形式表示,求解方法采用RICH法。对实例进行仿真,仿真结果说明该方法在不确定环境下的有效性。 相似文献
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目标分配是UAV自主控制的重要问题。提出了基于满意决策的多UAV协同的目标分配技术,为解决多UAV协同的目标分配问题和多机场起飞的UAV编队配置问题提供了一种新颖而有效的方法。重点对其中的满意集计算、联合满意度、拒绝度和选择度的建立和计算等关键问题进行了讨论。以压制敌防空火力任务为背景对该方法进行了仿真,并将本文提出的方法和其他方法做了比较,仿真结果表明基于满意决策的多UAV协同的目标分配方法在效率上有明显优势。 相似文献
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针对资源受限情形下的两阶段攻防资源分配问题,提出一种基于多属性决策的资源分配对策模型。防守者首先将有限的防护资源分配到不同的目标上,继而进攻者选择一种威胁组合方式对目标实施打击。基于博弈论相关知识,模型的求解结果可以使防守者最小化自身损失,使进攻者最大化进攻收益。同时,针对模型的特点,给出了一些推论和证明。通过一个示例验证了模型的合理性以及相关推论的准确性,能够为攻、防双方规划决策提供辅助支持。 相似文献
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对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型:上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。 相似文献
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Tracking maneuvering target in real time autonomously and accurately in an uncertain environment is one of the challenging missions for unmanned aerial vehicles(UAVs).In this paper,aiming to address the control problem of maneuvering target tracking and obstacle avoidance,an online path planning approach for UAV is developed based on deep reinforcement learning.Through end-to-end learning powered by neural networks,the proposed approach can achieve the perception of the environment and continuous motion output control.This proposed approach includes:(1)A deep deterministic policy gradient(DDPG)-based control framework to provide learning and autonomous decision-making capa-bility for UAVs;(2)An improved method named MN-DDPG for introducing a type of mixed noises to assist UAV with exploring stochastic strategies for online optimal planning;and(3)An algorithm of task-decomposition and pre-training for efficient transfer learning to improve the generalization capability of UAV's control model built based on MN-DDPG.The experimental simulation results have verified that the proposed approach can achieve good self-adaptive adjustment of UAV's flight attitude in the tasks of maneuvering target tracking with a significant improvement in generalization capability and training efficiency of UAV tracking controller in uncertain environments. 相似文献
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为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。 相似文献
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针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。 相似文献
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针对无人机对地目标识别过程中的小样本问题以及目标存在的遮挡和混淆情况,提出了一种融合自注意力机制的小样本目标识别模型。在利用元学习思想获取小样本学习能力的基础上,将自注意力机制学习目标内部各部分之间的上下文依赖关系引入模型,从而增强目标表征能力,以解决遮挡和混淆情况下有效特征不足的难题。为验证模型效果,通过对基准数据集和无人机航拍数据进一步加工,构建了遮挡和混淆目标数据集,设置了不同的遮挡程度和背景混淆率。通过在不同数据集上的验证,并与深度学习模型对比,证明提出的模型具有更高的学习效率和识别正确率。 相似文献