基于强化学习的无人机自主机动决策方法

提出了一种基于连续动作集强化学习的无人机机动决策方法。通过Actor-Critic强化学习构架下的NRBF神经网络输出状态真实效用值与连续动作控制变量,效用值与动作控制变量的输出层共用隐层以简化网络结构。结合相对熵理论设计隐层节点的自适应调整方法,有效减少了隐层节点数目。对输出动作控制变量,采用基于高斯分布的连续动作选择策略,并依据训练次数调整随机动作控制变量的概率分布,提升了网络对未知策略的探索能力。在3种不同空战态势下的仿真验证了该方法的有效性,结果表明该方法生成的策略鲁棒性较强,动作控制量更加精确。     

基于估值修正的分布式传感器网络最小均方算法

为使分布式传感器网络自适应滤波算法在具有快速收敛和低稳态误差的同时,具有对脉冲干扰的鲁棒性,在扩散LMS自适应滤波算法基础上,提出一种基于参数估值p阶范数修正的变步长最小均方自适应滤波算法,算法通过使用参数估值的p阶范数增抗其对脉冲噪声的抗干扰能力,通过合理设置变步长控制因子使得算法在收敛初期的收敛速度及收敛后期的稳态误差在一个较小的范围取得一个较好的平衡。对比实验表明,相比已有算法,所提算法性能更优且具有较好的鲁棒性。     

基于VMD与数学形态学分形维数的战场声目标识别

为快速识别直升机与坦克的声信号,提出了一种变分模态分解(VMD)与分形维数相结合的声学目标识别方法。对目标声信号进行VMD分解,根据目标声信号的频域能量分布确定分解的模态(IMF)数目;通过数学形态学方法计算各个IMF的容量维数与信息维数,并以此为特征向量;利用BP神经网络分类器对直升机与坦克声目标进行识别,通过与传统EMD融合计盒维数的方法进行对比,验证了所提方法具有更高的识别率和运算速度。     

和平卫士 战时先锋 中国水雷战舰艇总师访谈录

马锦华,708所研究员,1933年出生,上海交通大学毕业。长期从事反水雷舰艇设计工作,是我国几型反水雷战舰艇的设计总师。日前,本刊记者就读者关心的反水雷战问题采访了马总,以下是访谈实录。     

新训精彩瞬间

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一种连续属性离散化的新方法

传统的粗糙集理论只能处理离散属性,所以在对决策表进行处理之前,必须对决策表中的连续属性进行离散化。提出一种新的相容离散化算法,从决策属性值出发,对决策属性值相同的实例在空间上进行合并,并用例子说明该算法的离散化过程。最后分析了该算法的复杂度。该方法能有效地离散连续属性决策系统,结果表明,采用本算法进行离散化能得到合理的断点结果。     

应对防空武器系统的机载自卫复合干扰模型

噪声干扰和多假目标干扰是较为常用的干扰样式,但两者均有较强的针对性。而噪声干扰配合多假目标干扰作为重要的电子干扰手段,对防空武器的搜索雷达均有较好的干扰效果。建立了噪声干扰和多假目标干扰对防空系统的干扰数学模型,并分析噪声干扰和多假目标干扰对干扰效果的影响,仿真结果表明噪声干扰配合多假目标干扰可以提高飞机突防概率。     

DS/FH测控信号伪码跟踪精度分析

针对基于直扩/跳频(DS/FH)混合扩频信号的航天测控系统存在高动态性和多普勒捷变的特点,推导了在一定前端带宽和动态环境下超前滞后伪码跟踪环的精度表达式,仿真和分析了前端带宽、环路带宽、载噪比以及多普勒捷变量等参数对跟踪精度的影响。结果表明了在跟踪环路中引入载波辅助和多普勒捷变补偿修正的必要性,并为跟踪精度的提高、跟踪环路设计等后续工作提供了有益参考。     

基于离散滑模变结构的惯稳回路控制研究

为进一步提高惯稳系统的稳定精度,设计了滑模变结构控制器（SMC）。采用指数趋近率设计时,通过调整等速趋近参数 和指数趋近参数 ,来减小抖振并提高趋近速度。以某实际惯稳平台数学模型为控制对象进行仿真时,由于系统限制,提出以陀螺输出信号近似代替SMC的理论输入值。仿真结果表明,采用SMC算法的系统在跟踪精度和抗干扰能力上明显优于传统PID,系统抖振非常微弱,可以忽略不计。