融合先验知识的异构多智能体强化学习算法研究

近年来,基于深度强化学习的机器学习技术突破性进展为智能博弈对抗提供了新的技术发展方向。针对智能对抗中异构多智能体强化学习算法训练收敛速度慢,训练效果差异大等问题,提出了一种先验知识驱动的多智能体强化学习博弈对抗算法PK-MADDPG,构建了双重Critic框架下的MADDPG模型。该模型使用了经验优先回放技术来优化先验知识提取,在博弈对抗训练中取得显著的效果。论文成果应用于MaCA异构多智能体博弈对抗全国竞赛,将PK-MADDPG算法与经典规则算法的博弈对抗结果进行比较,验证了所提算法的有效性。     

P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略研究

针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。     

舰载战斗机多传感器协同探测模型设计与仿真

为提升舰载战斗机多传感器协同探测作战效能,基于空中截击战情想定,按照作战空域从远到近,建立了舰载战斗机空域增程搜索、雷达一发多收、雷达红外融合探测、编队协同制导和雷达多波束探测场景模型。在超视距、中距和近距搜索阶段,重点对多传感器协同探测模式中的增程探测、探测及干扰和多波束探测进行了仿真分析。根据不同作战距离,创新性开展了作战流程下多传感器协同探测模式设计。     

基于多标签学习的探索性仿真实验因素筛选方法

探索性仿真实验是一种认识、研究战争的重要手段,但往往面临想定样本空间复杂程度高,空间维度爆炸等问题。针对上述问题,提出一种定性定量相结合的基于多标签学习的实验因素筛选方法。首先,基于定性分析设计并实施仿真预实验,采集处理实验数据,解决机器学习样本数据缺失问题;随后,引入输入控制层搭建深度神经网络,引入稀疏正则化,在多标签模型训练过程中实现特征选择;然后,回归定性分析,补充完善实验因素;最后,以某作战样式下立体投送行动仿真推演为背景进行实验验证。实验结果表明,筛选的实验因素与作战行动现实情况吻合。     

GPS多天线多径抑制技术

针对小范围多天线系统中多径对各相关通道之间信噪比测量值影响的相关性,采用基于“当前统计”模型的扩展卡尔曼滤波技术得到多径信号各参数,从而消去多径信号影响。分析了多径对信噪比的影响,建立了扩展卡尔曼滤波的状态方程和观测方程。仿真表明,该方法能够有效地降低由多径引起的伪距测量误差和相位测量误差。     

小波分析模式辨识的几个重要问题

小波分析是模式辨识研究中十分有用的工具,基于小波分析的基本原理和方法,提出并分析了模式辨识中的几个重要问题。     

一种简便的利用交流采样值求交流信号周期的方法

介绍一种利用交流信号的采样值求出交流信号周期的简便方法。该算法原理简单、编程容易,同时大大简化了外部硬件电路。     

软件无线电技术在未来通信中的应用探讨

本文简要介绍了软件无线电的概念,并探讨了软件无线电技术在第三代移动通信系统,卫星通信系统和跳频信号侦察中的应用。最后对软件无线电的发展方向作了初步预测。     

大气湍流引起的相位起伏对相干态量子雷达相位估计的影响

基于马赫曾德干涉仪模型并采用相位扩散主方程描述大气相位起伏效应对量子雷达的影响,给出了光场在相位扩散通道的演化过程,详细分析了大气相位起伏对相干态宇称探测量子雷达相位估计分辨率和最佳灵敏度的影响,并计算了大气相位起伏下相位估计灵敏度的Cramer-Rao极限。研究发现:相位起伏对于分辨率的影响可通过增加单个脉冲平均光子数来消除。在强相位起伏情况下,宇称探测得到最佳灵敏度会严重偏离散粒噪声极限,但是在弱相位起伏情况下,通过与Cramer-Rao极限的对比,发现宇称探测是一种准最佳探测方案。     

混响背景下基于高阶统计量的动目标检测方法

针对混响背景中的动目标检测问题,根据基阵接收数据经过波束形成与匹配滤波后的输出结果计算高阶统计量,并将其视作观测空间。基于此空间中混响和目标回波的差异,利用多ping的高阶统计量构造特征向量,计算特征向量之间的马氏距离作为混响和目标差异的量化标准,再依据最大一致条件功效检测准则选择门限检测方法。波形数据仿真与海上实录数据检验均表明该方法的检测性能优于单ping波束形成及匹配滤波方法。通过蒙特卡洛仿真获得不同信混比下的ROC曲线,与单ping检测相比,在保证虚警概率小于0.01,检测概率大于0.5的条件下,最小可检测信混比降低约6dB。