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尽管现代高炮武器系统自动化程度很高,但是人工瞄准射击仍然不可或缺,在人工瞄准射击过程中,四炮手的操作、训练难度较大,因为航向装定要建立较强的空间平行感,需要平时刻苦训练来提高航向判装精度。以STM32微控制器为核心,利用光电编码器、MEMS加速度计和步进电机等设计了一款四炮手训练装置,该装置自动产生目标航向信息,并完成航向给定;参训炮手根据给定航向,转动模拟航向头,使之与给定航向保持平行,微控制器通过航向给定值和装定值之间的误差即可对参训炮手训练水平进行评估。实验表明,该装置只需四炮手一人就能完成训练,可帮助四炮手快速建立平行感,是四炮手速成的好帮手。 相似文献
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基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络无需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。 相似文献
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无人机蜂群机动性强、易于调度、部署灵活,是未来战场态势互联互通、快速精确打击的重要手段。多无人机“通信感知一体化”将无人机通信和感知两个功能互融在一起,在无线信道传输信息的同时,主动认知并分析信道的特性,感知周围环境的物理特征,使得通信与感知功能相互得到增强。与此同时,深度强化学习将深度学习的感知能力和特征提取能力与传统强化学习的决策能力进行有机结合,解决了智能体决策博弈类的现实问题。将通信感知一体化和深度强化学习应用于多无人机态势感知、信息传递、任务规划、资源调度等,能够为多无人机蜂群系统的发展和实践应用奠定基础。 相似文献
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对未知区域的探测一直是无人系统的典型任务场景,具有广泛的应用性。但探测过程中各种信息通常十分冗杂,仅一次覆盖探测往往无法获取任务所需的全部信息。针对此,受人工势场法启发,提出了一种通过势场来为空地异构无人平台提供导引的探测策略。首先,将未知区域进行栅格化处理;其次,针对无人机与无人车在探测过程中的特点与优势分别为其设计不同的势场函数,使得无人机与无人车组成的异构无人系统优势互补,能在较短的时间内安全无碰撞地实现协同探测;最后,搭建仿真环境对提出的探测策略进行验证,并与其他传统算法进行对比。仿真结果表明,所提出的协同探测策略能导引无人系统以较短时间在任务区域内多次覆盖探测,以达到任务规定探测程度且探测完成时间相比于覆盖路径规划的传统方法降低了约41%,具备一定的时间优越性。 相似文献
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针对强对抗环境下雷达网面临隐身、低空突防、复杂电子干扰等威胁问题,提出了基于雷达网探测威力和重点目标跟监能力相结合的大区域组网雷达优化部署方法,建立了雷达组网优化部署的评估指标体系和综合效能计算模型,给出了基于人工蜂群算法的雷达组网优化部署求解过程。仿真实验表明,该方法能显著提高组网效能,对雷达网作战有参考价值。 相似文献
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