城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

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。     

同类防空武器多层防御部署分析

在现代防空中,经常是防空武器多层部署进行防空,故需要对防空武器多层防御部署进行分析.针对同类防空武器多层防御部署的问题,运用排队论,建立了防御体系射击效能的数学模型.按照模型,通过实验仿真,对计算得到的实验数据进行分析,推测出同类防空武器的部署规律,并对防御体系应部署的适宜层数进行了一定的讨论.通过理论推导,证明了部署规律的正确性.最后建立了需求分析模型,运用部署规律对模型进行求解,通过对实例进行计算,给出了求解的基本步骤.     

多机协同空战目标分配算法研究

多机协同作战已成为现代空战的主要形式,对其进行研究的重要性业日趋明显.通过对多机协同空战中目标分配的分析,建立了目标优化分配的数学模型,而后用标准遗传算法来求解该问题,最后通过应用"优势"基因遗传算子对遗传算法进行改进.仿真结果表明该算法能有效解决分配问题,而且"优势"基因遗传算子能够大大提高搜索效率.     

不同类型防空武器多层防御部署分析

在现代防空中,经常由不同类型的防空武器多层部署联合进行防空,故需要对不同类型的防空武器多层防御部署进行分析.针对不同类型防空武器多层防御部署的问题,以排队论为基础,建立了防御体系射击效能的数学模型.按照模型,通过对仿真的实验数据进行分析,推测出不同类型防空武器的部署规律.最后,通过理论推导,证明了部署规律的正确性.     

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。     

自适应网格交互多模型算法

研究和设计了一种模型集合自适应方法——自适应网格方法。并将其与交互多模型算法相结合,提出了自适应网格交互多模型(AGIMM)算法,它是一种变结构多模型算法。仿真显示它能有效地提高IMM估计器的费效比。     

基于RBF网络的导弹攻击区解算及对比分析

研究了神经网络在空空导弹攻击区处理中的运用,在提出多层前馈(MF)网络和径向基函数(RBF)网络设计方案的基础上,着重对MF网络的BP算法、改进BP算法以及RBF网络的应用进行了仿真,并从收敛速度、逼近精度和实时性三个方面,对计算结果进行了对比分析,结论表明RBF网络在导弹攻击区处理中具有更高的可行性,更适用于快速高精度的火控解算。