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大国博弈日趋激烈,战略博弈推演逐渐成为各国面对战略博弈问题进行评估决策的重要方法。立足战略博弈特征,提出基于对抗分析的战略博弈推演方法,从战略博弈中各推演方针对策略选项的立场、意图和质疑等认知信息描述推演场景,识别当前场景各推演方存在的冲突矛盾点,评估战略态势,并构建多阶段战略博弈推演模型。通过示例表明该方法分析战略博弈问题的可行性与适用性,可为指挥决策提供支撑。 相似文献
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合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。 相似文献
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高超声速巡航导弹武器防御 总被引:1,自引:0,他引:1
本文在研究国外高超声速巡航导弹武器装备发展现状基础上,探索高超声速巡航导弹武器装备作战运用,并从构建全球化目标预警探测及拦截体系、组织运用天空地一体化通信网络、多源预警探测信息协同控制融合、分段拦截以及高速大机动拦截器等方面,对高超声速巡航导弹武器装备防御策略进行了研究。 相似文献
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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。 相似文献
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