空战飞机嵌入式训练系统的研究

空军正面对提高空战飞机训练效率的难题,嵌入式训练是解决这个问题的有效途径。结合现有研究技术和经验,研究了拥有高速无线网络和实时显控的嵌入式训练系统。可以使飞行员充分利用飞机内的原有设备进行训练,为飞行员提供了真实的操作、训练环境,同时指挥人员能够实时观察训练状况并做出科学的评估,具有突破性的训练效果。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题，提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点，提出基于时间段的空战态势分类方法，将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上，提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型，即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度，使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类，并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果，形成正确的态势分类标准。在实验部分，分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明，模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求，实例评估结果与客观态势一致性强，所提方法具有实际应用价值。