多窗口谱图分析的低截获概率雷达信号识别

在当前复杂的战场环境中,低截获概率雷达信号因其具有大时宽带宽积、强干扰性能、高分辨率和低截获性特点得到了广泛应用,传统的雷达侦察手段很难对其进行有效识别.在低截获概率雷达典型调制分析的基础之上,研究基于人工智能的雷达信号分类识别方法.从低截获概率雷达信号时频特征入手,提出基于多窗口时频谱图分析方法.该算法采用Hermi...     

基于深度强化学习的分布式UUV集群任务分配算法

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。     

基于Cook-Seiford群决策算法的多机协同空战机动决策

面向多机协同空战条件下的机动决策问题,建立了三自由度战机模型,并根据空战时飞行员的实际操纵,设计出一种拓展的基本机动动作决策集。通过构造角度、速度、距离和高度优势函数建立空战态势评估模型。基于群决策理论,设计了Cook-Seiford决策算法,并首次将其应用于多机协同空战机动决策研究,有效优化了决策流程。在初始态势劣势情况下,以2对2、3对2等典型空战条件为仿真背景,将Cook-Seiford群决策算法与Copeland、Dodgson群决策算法进行对抗空战仿真。仿真结果表明,基于Cook-Seiford群决策算法的协同机动决策能够取得明显对抗优势,验证了本文设计算法的有效性,为将群决策算法用于求解多机协同空战决策提供了一种新的思路。     

基于总线的兵棋推演实时数据采集管理设计与实现

针对兵棋推演系统在数据访问方面存在的一些“痛点”,吸收国内外兵棋推演系统在数据存储方面的经验教训,设计了基于总线的兵棋推演实时数据采集管理平台。引入分布式存储平台作为底层存储基础,引入内存数据库作为对外服务接口;采用基于总线的数据采集作为采集来源,并进行数据清洗和基于数据段的分支管理。系统整体分为三个模块,分别是采集模块、管理模块、服务模块;实现了对兵棋推演数据的实时采集、清洗、存储与管理。应用表明,平台为兵棋系统内的其他各个模块提供了高速可靠的数据访问支撑。     

复杂任务区域的区域划分与覆盖路径规划

多无人机对指定区域进行巡飞探测,在地理测绘、抢险救灾等领域起到重要作用。针对多无人机对凸/非凸多边形区域的覆盖问题,开展了复杂目标区域的区域划分以及覆盖路径规划技术研究。首先,建立了无人机飞行运动模型和指定区域的边界描述。然后,针对目标区域为凸多边形与非凸多边形两种情况,同时考虑区域凸分解与集群覆盖效率优化,分别提出了基于线扫描的凸区域划分方法与基于Delaunay三角剖分的非凸区域划分方法。接着,考虑无人机运动学约束与能量消耗最小化,提出了一种最小转弯半径约束下的Z型覆盖路径。最后,通过数值仿真验证了本文所提方法的有效性。结果表明,所提方法可以对凸/非凸多边形区域实现凸划分并减小了各子区域面积差异,提高了集群总覆盖效率,覆盖路径规划方法使路径总长相较于未沿主轴覆盖时减小了26%,转弯路径占比减小了36%。     

基于排挤机制改进的多目标进化算法

进化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法。为加快收敛速度,提高收敛精度,在已有算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,引进小生境思想,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。     

基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法

航迹关联是分布式多雷达数据融合系统中的关键问题。多个雷达对同一目标观测的局部航迹,在系统偏差的影响下相差很大,难以通过目标位置、速度等信息进行关联判决。基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法,首先利用目标空间上的相对位置信息,提取新的特征———目标拓扑向量,然后考虑正北偏差的影响将其弥散化,继而应用模糊模式识别方法进行分析,建立关联准则,实现目标航迹的自动关联,并可为数据的进一步校准提供先验信息。仿真结果表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。     

大气层内滚转角速度稳定动能拦截器姿态控制系统设计

针对大气层内滚转角速度稳定动能拦截器具有反应快速、耦合性强等特点,本文首先分析了传统的小扰动法设计姿控系统的优缺点,然后提出了基于极点区域配置的变增益控制系统设计方法。该方法通过在整个参数空间寻求单一李亚普诺夫函数来保证系统的全局稳定,与小扰法相比,它不仅可保证理论上的稳定,而且离散计算量小。最后的仿真表明,基于该方法设计的控制器具有良好的控制性能。     

带有活动收益不确定特征的成像侦察卫星调度问题

根据区域目标的侦察需求,研究了面向区域目标的多星调度问题。分析了调度问题中活动收益不确定特征,讨论了活动收益的上下界。针对收益不确定的特点,设计了影响力指标用于评估活动对调度方案的影响。基于活动影响力与执行时间设计了一种带局部诱导的禁忌搜索算法,采用分层次的、变评价函数机制引导求解过程趋向多目标优化,在优先提高覆盖率的同时兼顾减少资源消耗。最后,以算例验证了算法的有效性,并通过方案比较说明算法具有较好的寻优能力。     

两人多冲突环境下的双矩阵对策集结模型

针对用多个双矩阵对策来描述的两人多冲突环境,首先基于局中人所受到的约束条件,构造局中人面向多冲突环境的可行策略串集合;其次以所有局中人的可行策略串集合建立新的结局空间,构造局中人在新结局空间上的支付函数,进而建立两人多冲突环境下的对策综合集结模型;最后给出了一个军事例子,该算例说明了模型的实用性.