基于改进DDPG的空战行为决策方法

针对空战中飞机如何根据实时态势进行快速智能决策问题,提出基于改进DDPG算法的空战行为决策框架(Air Combat Behavior Decision-making Framework on Improve DDPG,ACBDF_DDPG)。框架中的主要改进如下:1.设计一种针对动态目标的嵌入式人工经验奖励机制,缓解深度强化学习算法在训练过程中,由于状态空间巨大且奖励稀疏导致的收敛困难问题;2.对框架中的Actor网络更新机制进行改进,解决Critic网络评估效果差时,更新Actor网络导致的模型训练不稳定问题;3.采用优先采样机制确保训练价值高的经验样本得到充分利用。最后基于MaCA平台搭建仿真实验环境,通过消融实验验证了所提出框架中改进机制的有效性和优越性。     

基于不完全信息博弈的动态武器目标分配

考虑合成分队作战存在不确定性和动态性的特征,基于博弈论构建不完全信息下的动态武器目标分配模型,建立攻防支付矩阵,利用遗传算法求解不完全信息条件下的纳什均衡,最后通过案例分析和软件仿真证明了模型和算法的可行性,通过博弈论与遗传算法相结合的方式能够快速获得最优的武器目标分配方案,有效提高实际作战能力。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

纤维增强混凝土抗侵彻性能分析

本文根据冲击强度等试验结果对多种纤维增强混凝土的抗侵彻性能进行了分析,并提出了今后发展抗侵彻纤维增强混凝土的一些应注意的问题。     

在HEMP感应过电压作用下10KV避雷器响应特性的研究

本文分析了１０ｋＶ架空线ＨＥＭＰ感应过电压的波形特点,对１０ｋＶ避雷器在前沿陡度为１－２５ｋＶ／ｎｓ冲击电压作用下的响应特性进行了试验研究,所得结论可作为１０ｋＶ电力系统ＨＥＭＰ感应过电压防护的依据。     

超高分辨率 CRT 显示器关键技术研究

首先从ＣＲＴ显示示器的分辨率展开讨论,然后就２０４８×２０４８单色超高分辨率显示器的行扫描电路、动态聚焦电路、３００ＭＨＺ视频放大器等关键技术进行了详细地分析．最后对彩色显示的特殊要求做了简要地说明。     

加桥控制系统的开发

按照与美国陆军签订的合同,正在通用动力公司制造的重型冲击桥（ＨＡＢ）采用Ｍ１Ａ２坦克底盘及德国曼公司设计的２６米平推式桥,并且开发了一种使工程师“足不出户”就能准确测试各种工况下闭环反馈系统的仿真软件包。     

德国PSB2型冲击桥

为了适用不同的障碍宽度,未来的冲击桥长度可变换。与法国合作研制的ＰＳＢ２型冲击桥,就是用于克服８－２５米宽障碍的模式桥梁系统。