基于BP神经网络的水下对抗预测模型研究

针对水下平台水下对抗作战量化验证评估困难、指导机动规避作战模型欠缺等问题,设计了一种基于大数据学习的水下对抗预测模型。首先进行水下平台水下对抗建模,基于蒙特卡洛方法执行若干轮次仿真获得规避概率数据集;同时,为解决海量仿真下时间效率不佳的问题,提出利用BP神经网络预测算法进行数据学习,提供准确、快速、可视化的对抗结果。试验结果表明,在本文设定的试验环境下,基于BP神经网络预测算法的平均预测误差为7.28%,可有效对水下平台规避概率进行预测,为指挥员指挥决策提供数据支撑。     

基于松弛序列凸优化的轮式机器人协同轨迹规划

针对威胁环境下的多智能体协同轨迹规划问题,以轮式机器人为对象,研究了基于序列凸优化方法的协同轨迹规划方法.首先通过对轮式机器人模型的分析,给出单独轮式机器人实际物理约束,同时以状态量、控制量加权为性能指标,考虑运动学方程、避障避碰约束、个体物理性能约束、终端约束,建立多轮式机器人协同轨迹规划问题;其次,对运动学方程、避...     

战斗机“滚筒”机动的末端规避效果

针对在线实时计算末端规避策略飞行员操纵难度大、规避效果差的现状,研究了战斗机HGB机动的末端规避效果。首先分析了HGB机动末端规避的原理;其次建立了HGB机动末端规避的数学模型;最后基于典型作战场景,研究了比例导引系数、导弹最大可用过载、制导回路延迟时间和弹目接近速度对HGB机动效果的影响,仿真得到导弹的脱靶量随HGB的机动角速度均呈先增大后减小的趋势。研究结果为飞行员选择合适的角速度范围做HGB机动末端规避时具有参考价值。     

战斗机末端机动的非线性模型预测控制规避策略

利用非线性模型预测控制的思想建立了战斗机末端规避导弹的机动策略求解方法。根据导弹与战机的空战态势,建立了导弹与战机的相对运动微分方程;将导弹的导引律引入到导弹运动模型中,与飞机模型一起构建了系统预测模型,并对飞机和导弹的运动约束进行了分析。通过对导弹结构限制和战术特性的分析,给出了飞机机动规避导弹的性能指标,进而建立了机动规避导弹的最优控制模型。利用高斯伪谱法对模型进行求解,采用滚动优化策略实现了对机动规避策略的闭环求解。针对导弹气动参数和导航比未知以及相对测量量具有噪声的问题,利用极大似然法对导弹的气动参数和导航比进行估计,实现了对系统预测模型的反馈校正。仿真结果表明,此方法能够实现对导弹的机动规避。     

基于地面防御约束的飞行器再入轨迹优化研究

针对不同防御阵地位置与防御半径,利用Radau伪谱法进行了机动再入飞行器最短时间突防轨迹的优化研究,分析发现,随着防御半径的增加,飞行器依靠空气动力进行侧向机动规避较难实现,并且当防御阵地靠近目标点时,飞行器可机动规避的范围较小,但由于其飞行高度的特殊变化,使得地面防御力量仍然难以实施有效拦截。计算结论对再入飞行器突防轨迹的设计以及地面防御力量的部署都具有一定的参考价值。     

潜艇对声纳浮标阵定位及规避策略

航空反潜战中,潜艇处于不利地位,如何提高潜艇对抗反潜机的作战能力,是亟待解决的问题。分析了潜艇通过拖曳综合浮标和电子支援措施Electronic Support Measure(ESM)设备对声纳浮标阵进行估计定位的单站双址交叉测向和基于方位角变化率的方法,以及潜艇方位角、角速率和航速对定位误差的影响。建立了潜艇对声纳浮标位置估计模型,提出了潜艇突破声纳浮标阵封锁应采用的规避策略。结果表明,潜艇可以对声纳浮标进行定位,为潜艇规避声纳浮标阵提供参考。     

潜艇规避被动声纳浮标阵方法及期望驶离时间

基于对反潜巡逻机布放被动声纳浮标阵的研究,对方形阵的布放建立了模型。利用该模型研究了我潜艇规避被动浮标声纳阵的方法。通过计算,得出潜艇驶离被动声纳浮标阵搜索范围的期望时间,用选取的声纳浮标阵间距和潜艇规避速度对结果进行分析,为潜艇的下一步行动提供辅助决策。     

目标的规避过程与搜索运动

应用随机过程的观点,研究了静态目标和动态目标的几种规避方式、运动规律和目标位置的概率分布,导出了在上述几种情况下对规避目标的最优（理论）搜索计划。     

基于模糊推理规则的舰艇规避策略

应用模糊系统理论,给出了声纳报警时鱼雷速度、报警距离等信息不足条件下,舰艇有效规避自导鱼雷的数学模型和决策方法。