雷达量测仿真中跟踪算法的一种实现形式

结合在某些仿真应用中的实际情况,对目标真实位置已知时雷达的卡尔曼滤波算法的仿真实现进行了讨论。以相控阵雷达为例,给出了雷达噪声模型,介绍了雷达量测值的仿真过程,并推导了转换坐标卡尔曼滤波的实现方法。通过数值仿真试验,比较了此种算法的优点,并进行了分析。     

基于深度强化学习的无人机实时航迹规划

随着无人机技术的应用和发展,无人机执行任务的飞行环境愈发复杂多变,对无人机机动避障能力和航迹规划的实时性提出了更高的要求。基于泛化性较好、对环境依赖弱的深度强化学习算法,以雷达实时获取的障碍物地图信息为基础进行实时路径规划,针对二维航迹规划问题特点设计了连续奖励函数,解决了强化学习算法在二维平面航迹规划中奖励稀疏的问题;基于迁移学习的思想设计多个训练环境,并按任务的难易程度进行分步训练,降低了算法的训练难度,提高了训练效果,并使算法的收敛效果更加稳定。在实验中将SAC算法与目前主流的PPO和TD3算法进行对比,实验结果表明：SAC算法收敛速度快,实时性好,航迹平滑度更好。     

基于地形信息的电磁场环境建模研究

在现代战争中,战场电磁环境随着作战双方电子战的开展不断发生变化,它的变化严重影响着战场各种通信设施的正常工作,因此,有必要研究不同地形环境条件下电波的传输特性.详细论述了不同地形环境下发射信号路径损耗计算模型,并采用数字高程模型(DEM)空间分析技术对局域范围内的发射信号中值路径损耗进行建模,为实现复杂地形条件下的电磁环境分析提供了一种有效的建模仿真方法.