基于改进DS证据理论的指挥控制系统信息融合方法

对作战目标的识别是指挥与控制系统在作战环境中实施精确打击的前提条件,然而多种系统协同作战必然会对作战目标的识别有差异.针对冲突识别信息融合导致的目标识别不明确甚至错误的问题,提出一种基于改进DS证据理论的指控系统信息融合方法,该方法构建基于智联体的融合模型,在此模型基础上根据皮尔逊相关系数计算出目标识别信息的相关性权重...     

面向多无人机监督控制任务的操作员信息过载防控方法

为了提高操作员的监督控制能力,降低人机交互过程中的任务负荷,提出了一种面向多无人机监督控制任务的操作员信息过载防控方法。基于概率和信息理论建立了包含人机交互事件信息量化和信息过载阈值计算的信息过载判定模型;基于人机功能动态分配方法设计了人机交互事件响应方式以及信息过载防控策略。仿真验证分析表明,该信息过载防控方法降低了操作员信息过载状态68.7%的操作错误率,提升了37.5%的多无人机监督控制任务性能。同时,可为监督控制任务下的人机高效交互与操作员认知增强等问题研究提供借鉴参考。     

规则空间下基于MRFC-Vicsek模型的集群控制

针对规则空间下集群运动问题,开展了基于多区域模糊控制(MRFC)-Vicsek模型的集群控制方法的研究.考虑到仿生集群在运动时的行为准则,首先建立了包括避碰层、一致层、内聚层、连通层在内的多区域Vicsek模型.其次,通过模糊规则将不同区域个体数量和集群拥挤程度转化为对中心个体的影响权重,再结合规则空间内边界对个体的影...     

基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。     

基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取

为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。     

多指标约束下的防空反导装备修理级别建模

修理级别分析是防空反导装备维修决策的重要内容。分析了防空反导装备的组成结构和维修流程,建立了基于模块化装备的修理级别分析决策流模型,在多指标约束条件下,以维修效果和维修费用为目标函数,建立了防空反导装备修理级别的经济性分析模型,运用自适应粒子群算法对模型进行求解,通过算例证明了该模型的合理性和方法的有效性,对于完善防空反导装备的修理级别决策分析具有理论指导意义。     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术

多智能体协同博弈具有实时及动作连续性、非完全信息博弈、庞大的搜索空间、多复杂任务和时间空间推理等特点,是当前人工智能领域极具挑战的难题之一。针对大规模多智能体强化学习训练时间长、难以收敛等问题,提出了一种基于Actor-Critic的多智能体强化学习协同博弈框架,利用元课程强化学习方法对小规模场景进行基础课程元模型提取,并且基于课程学习向大规模场景进行模型迁移,在元模型基础上继续进行训练,扩展元模型策略网络,最终得到较优协同博弈策略。在《星际争霸Ⅱ》平台上进行仿真实验,结果表明：基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术可有效地加速其训练过程,相较于传统训练方法可以在较短时间内达到较高的胜率,训练速度提升约40%,该方法可有效支撑多智能体协同博弈策略的高效生成,为低资源下的强化学习高效训练奠定理论基础。     

薄膜铂电阻温度传感器多股线束渐次屈服与断裂失效分析

薄膜铂电阻温度传感器内部导线多为多股线束绞合结构,在尺寸、缠绕结构和材料性能等方面存在分散性,造成导线在拉伸状态下表现出渐次屈服和断裂过程,增加了失效分析的难度。鉴于上述情况,在本文中设计并开展了多股线束拉伸实验来分析多股线束的渐次屈服和断裂机制,试验结果表明屈服点位移所服从的概率分布为N(0.52,0.021²),断裂点位移所服从的概率分布为N(21.91,0.751²)。同时,多股线束屈服点力的均值仅为断裂点力均值的36.23%,屈服点位移均值仅为断裂点位移均值的2.38%,其表明多股线束较快地从弹性阶段进入了屈服阶段,且屈服阶段用时相对更长,反映了多股线束渐次屈服和渐次断裂的特点。研究成果将为后续开展温度传感器的可靠性设计与优化改进提供理论依据。     

线圈炮发射线圈磁-热特性数值分析

基于矢量磁位法针对单级发射线圈开展多物理场计算,研究其执行多次发射任务时电磁分布与温升。结果表明：电磁特性随激励电流变化呈现2个不同状态;在电流上升沿,磁通主要集中在发射线圈与弹丸线圈之间区域;电流集中于发射线圈轴向末端。在电流下降沿,磁通主要集中在弹丸线圈内侧空气域;电流主要分布于铜带中段。发射线圈温度明显非均匀分布,铜带末端温升最大。铜带可在相对较短时间内达到温度均匀分布,但铜带末端的环氧树脂温度梯度大、散热困难。