针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。     

对武器装备联合运用实验问题的思考

武器装备联合运用问题是武器装备体系化发展模式和联合作战背景下带来的新挑战.如何通过实验手段支撑武器装备联合运用问题的研究是军队当前亟需解决的重要课题.本文从不同角度对武器装备联合运用问题进行定位,剖析了武器装备联合运用实验的本质和目的,构建了武器装备联合运用实验架构,分别研究了基于规则匹配、基于组合优化,以及基于仿真推...     

波浪作用下水下航行体出水成功概率预报

为了实现实测波浪作用下水下航行体出水成功概率预报,为潜艇作战提供一种水下发射的快速预报方法,基于边界元方法建立了水下航行体出水姿态计算模型,对不同波浪条件下水下航行体出水姿态参数进行了计算。同时,将不同波浪条件下的出水姿态参数进行集成,形成了规则波浪数据库。以渤海湾某时间段的实测海况作为发射环境,建立符合瑞利分布的波高概率分布模型,将尾部触水俯仰角作为判定条件,对实测波浪下水下航行体出水成功概率进行预报。计算结果表明,在考虑最恶劣工况下,相对于静水条件下的出水俯仰角偏差随着波高的增加而减小;相同波高下,受到出水相位的影响,出水俯仰角偏差呈余弦变化规律。该预报方法对于潜艇作战判定发射时机具有一定参考价值,为水下发射的成功概率预报提供参考。     

对成像雷达的脉冲分段排序转发干扰

多假目标图像欺骗是目前宽带雷达干扰的难点。针对宽带雷达中常用的线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号,提出一种脉冲分段排序转发干扰方法。结合散射波信号模型,推导了合成干扰信号二维成像输出形式,讨论了假目标图像个数、分辨率与分段数以及转发次序之间的关系,并进行了仿真实验。结果表明该干扰方法可较便捷地产生多个沿距离向分布的假目标图像。结果对于成像雷达图像欺骗干扰具有理论指导意义。     

非相干背景光辐照二波耦合中的最佳匹配随机共振

针对非相干背景光辐照二波耦合中参数的最佳匹配设计问题,提出了一种基于随机共振理论的研究方法。首先,文章通过二波耦合过程进行物理机理分析和数值实验分析,证明了该问题在本质上可归结为一种随机共振现象。其次,从随机共振的角度,研究其中的最佳参数设计问题,给出了一种分布处理的最优参数设计流程。按照该方法,在给定增益要求的情况下,先根据信号光饱和与否来确定晶体长度,最后根据非相干光的比例对增益的影响来确定非相干光的比例。仿真实验表明,经过最佳参数设计后,信号的增益和输出信噪比上均有显著提高。     

战术导弹对机场跑道多波次打击时的瞄准点选择方法

为了解决使用战术导弹对机场跑道实施多波次打击时的瞄准点选择问题,在考虑具有先前毁伤效果的累积效应基础上,按照优先打击最小起降窗口、使最小维修窗口中维修工作量最大的思路,设计了一种瞄准点选择方法,可为相应的导弹作战运用提供参考。所附算例说明了文中方法的可行性。     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

具有终端约束的制导炸弹模糊变结构制导律设计

针对INS/GPS制导炸弹对地面目标的精确打击问题,提出带落角约束的模糊变结构制导律。在变结构制导律的基础上,引入终端落角约束项,应用模糊规则对所设计制导律中的变结构开关项系数增益进行在线调节。仿真结果表明,在对地面目标进行攻击时,该制导律降低变结构控制系统的抖振,同时满足制导精度和期望落角的要求,具有有效性和鲁棒性。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

基于相位估计的湍流降质图像盲复原

地基望远镜观测的空间目标图像受大气湍流的影响,其分辨率受到很大的限制。为了提高湍流降质图像的复原效果,提出一种改进的盲解卷积方法。首先,考虑观测图像受到高斯噪声和泊松噪声的干扰,推导出基于混合噪声模型的盲解卷积代价函数;然后,根据傅里叶光学原理,利用波前相位表示点扩展函数,将点扩展函数从像素值估计转换为参数估计;最后,通过参数化表示方式,将代价函数寻优从约束最优化问题转换为无约束最优化问题。模拟实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性。