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无人机作战与反无人机作战已成为现代战争一种非常重要的作战样式。如何快速针对来袭的多个无人机目标合理分配火力,提出最优的分配方案,是现代防空作战的重要课题。然而,当前军队尚缺少专门针对小型化无人机作战目标火力分配的研究,而传统意义上的火力分配模型已不能满足反无人机作战指挥决策的需求。采用基于深度强化学习的防控策略评估技术可动态性生成一个可行拦截方案。本文基于深度强化学习方法的初期决策,针对其无法满足火力分配决策所需的多种解决方案和决策结果不可控的问题,利用遗传算法的优势,建立了一个改进遗传算法的优化模型,有效解决了深度强化学习目标分配初期决策的结果优化问题,并通过仿真结果对比分析,验证了算法的可行性和有效性。此方法可以进一步应用于诸多易早熟收敛的小规模目标分配问题。 相似文献
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对基于自由空间光(Free Space Optical,FSO)的无人机集群通信载荷技术应用需求进行了归纳总结,论述了 FSO通信技术及应用在无人机载荷的国内外发展现状,展望了高速移动通信环境下无人机集群FSO通信载荷技术的未来发展趋势,进一步深入分析了应用于无人机集群的FSO通信链路的关键技术.可以预见,基于FSO的... 相似文献
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某型无人机着陆过程中地面滑行段的建模与仿真 总被引:4,自引:0,他引:4
无人机在着陆过程中地面滑跑阶段的运动特性与空中飞行时不同,建立无人机在这一阶段的数学模型,对进一步深入研究实现无人机安全着陆具有重要意义。本文以某型无人机为背景,对无人机进行详细的受力分析,研究并建立了地面滑行阶段的非线性数学模型。并在Matlab/Simulink平台上对其进行仿真,通过仿真结果与实际飞行状态数据的对比,表明模型可用。 相似文献
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