基于Bi-LSTM 的无人机轨迹预测模型及仿真

传统轨迹预测模型存在模型简化较大、考虑因素较少等问题。结合飞行轨迹连续性、时序性、交互性 的特点,提出基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的轨迹预测模型,将入侵者的位置、姿态和两机的相对 信息同时作为轨迹预测模型的输入,更加符合真实轨迹变化规律;对建立的基于 Bi-LSTM 的轨迹预测模型采 用综合考虑动量和速度的自适应调整学习步长的学习算法进行训练;并与基于 Elman神经网络的轨迹预测模 型进行仿真对比分析。结果表明:与基于 Elman神经网络的轨迹预测模型相比,所提模型在不同方向预测200 个点的平均绝对误差不超过4m,三维预测效果更优,可以较为准确地进行轨迹预测。     

基于改进粒子群算法辨识Volterra级数的目标机动轨迹预测

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题，结合目标机动轨迹时间序列的混沌特性，提出一种基于相空间重构理论和Volterra泛函级数的目标机动轨迹预测模型。该模型首先采用0-1检测法验证了目标机动轨迹时间序列具有混沌特性；其次，利用C-C法确定嵌入维数和时间延迟，对目标机动轨迹时间序列进行了相空间重构；然后，引入Volterra泛函级数预测模型，为了克服高阶Volterra核函数求解复杂的难题，提出一种混沌变异自适应粒子群算法，构建一种基于改进粒子群算法辨识的Volterra级数预测模型，并将其应用于目标机动轨迹预测；最后，将所提算法与卡尔曼滤波算法以及机器学习算法进行单步和多步预测对比，同时将改进粒子群算法与其他智能算法进行性能比较。仿真结果表明：所提预测模型具有良好的单步和多步预测性能，改进的粒子群算法具有参数辨识精度高、收敛速度快的优点。     

基于PCA-MPSO-ELM的空战目标威胁评估

目标威胁评估是空战对抗过程中的关键环节。由于影响空战目标威胁评估的因素复杂多样，且指标之间存在相关性，导致传统的评估算法无法得到准确客观的评估结果。由此，提出了一种基于主成分分析法和改进粒子群算法优化的极限学习机（PCA-MPSO-ELM）的目标威胁评估算法。首先，综合分析了影响目标威胁程度的指标，利用主成分分析法对原始评估指标进行线性变化处理得到综合变量，消除了评估指标之间的相关性，实现了对评估数据的降维；在此基础上，构建ELM神经网络并利用改进的粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值，提高了目标威胁评估模型的精度。最后，在空战训练测量仪中选取空战对抗数据，利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据，通过仿真实验分析了PCA-MPSO-ELM算法的精度和实时性，结果表明所提算法可以快速准确地进行空战目标威胁评估。     

基于遗传算法的空空导弹消耗规律神经网络预测方法

针对弹药预测问题,介绍了基于遗传算法的BP神经网络的相关原理及理论,研究了基于遗传算法的空空导弹消耗量BP神经网络预测方法,弥补了传统的BP神经网络法在弹药预测方面存在许多缺点,采用遗传算法求得影响弹药消耗各因素的权值及阈值,具有较高的准确性;同时,优化过程是对神经网络算法的权值及阈值进行优化,由适应度函数计算出染色体的适应度值,再经过选择、交叉及复制等操作,得到适应度最高的个体。对历次空战空空导弹消耗量数据进行归一化处理,将处理结果带入传统BP测,得到预测结果并对比分析,预测结果显示了遗传算法优化的有效性,避免了传统BP算法局部性强的缺点,预测结果较优化前较大提升,验证了改进算法的有效性和先进性。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

一种改进的高超声速滑翔目标跟踪方法

针对临近空间高超声速滑翔目标跟踪问题，提出一种基于反向传播神经网络修正改进迭代扩展卡尔曼滤波(Back Propagation Neural Network-aided Improved Iterative Extended Kalman Filter, BP-IIEKF)的目标轨迹跟踪方法。在雷达站坐标系下建立目标运动模型和量测模型。引入阻尼因子修正IEKF算法中的协方差预测矩阵，并定义算法的代价函数，给出迭代终止条件，保证了算法收敛精度，减小状态的观测更新误差，提高了目标状态估计精度。利用BP神经网络修正滤波结果，补偿系统滤波误差，进一步提高了跟踪精度。仿真结果表明所提算法对高超声速滑翔目标具有更高的跟踪精度。     

基于静态删减算法的神经网络在软件可靠性预测中的应用

与传统的基于人工神经网络的软件可靠性预测模型结构普遍由预先经验或者通过不断尝试的方法确定不同,在分析一般的软件可靠性模型的基础上,提出将一种基于静态删减算法的神经网络模型应用到软件可靠性预测中。通过利用2组经典的软件失效数据进行仿真,并与传统的神经网络可靠性预测模型对比分析,研究了神经网络拓扑结构和预测精度的关系,结果表明,基于静态删减算法的运用能够提高神经网络模型对软件可靠性的预测精度。     

自主空战连续决策方法

未来空战正朝着无人化、自主化方向发展,自主空战决策方法是未来空战的重要支撑手段之一。传统空战决策方法由于维度限制,存在无法处理连续动作与远视决策的问题。基于Actor-Critic 方法提出空战连续决策的统一架构,依据空战训练经验对状态空间、动作空间、奖励及训练科目进行合理设计,测试多种连续动作空间强化学习算法在高不确定性空战场景下的学习效果并进行可视化验证。结果表明：基于本文提出的方法架构,可以实现连续动作下的远视价值寻优,智能体可以在复杂空战态势下做出最优决策,对随机机动飞行目标有较高的击杀率,且空战机动轨迹具有较高的合理性。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选，降低输入维度；采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化，并对优化的神经网络进行训练；用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法，并且在参选故障诊断的性能参数不同时，其诊断误差相近，展现出较强的适应能力。      

多机空战指挥引导不平衡目标分配方法研究

目前,存在多机空战指挥引导不平衡目标分配模型少的问题,提出一种新的多机空战不平衡目标分配方法。结合空战理论与实际,在现有模型的基础上,利用最优控制理论,建立多机空战指挥引导目标分配模型;介绍匈牙利算法和进化匈牙利算法的基本思想和流程,在此基础上将匈牙利算法和进化匈牙利算法相结合来寻求最优方案,并进行仿真分析。结果表明:该方法具有较好的时效性和可靠性,能满足多维条件下的目标分配处理,满足实战需求,为解决多机空战指挥引导不平衡目标分配问题拓展了研究思路。     

二维空间中目标轨迹预测算法研究与分析

本文主要研究移动目标在二维空间内的轨迹预测算法,首先介绍了马尔可夫蒙特卡罗预测算法,包括影响状态阀值的因素,以及转移概率和积累概率的计算方法;接着介绍了线性神经网络的预测算法,如神经元模型和神经网络模型的组成,之后重点介绍了线性神经网络的学习规则,以及学习率对预测算法的影响.最后通过仿真试验,对两种预测方法的精准度和自适应时间进行了对比和分析     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

航空发动机神经网络内模控制

基于神经网络内模控制理论研究了神经网络内模控制方法在航空发动机控制系统中的应用,建立了基于Elman网络的航空发动机多变量内模控制系统。采用Elman网络建立发动机内模型和内模控制器,详细介绍了建模、控制的算法及其实现过程。取部分飞行条件下的数据作为学习样本,采用动态BP算法对神经网络权值进行调整,并在飞行包线内其它工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的航空发动机内模控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。      

基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法

针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。     

空战格斗飞行机动数据库建立及应用

空战格斗任务面临环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等多项挑战。为此，已建立人类飞行员空战格斗飞行机动数据库ACED(Air Combat Engagement Database)，系统采集人类优秀飞行员空战格斗飞行机动数据。基于该数据库，首先分析了空战格斗飞行机动方程，提出应重点分析飞行员在空战任务中的滚转角及法向过载决策指令；研究确定了近距空战格斗任务中的人类飞行员飞行机动决策时间窗，并采用能量谱分析方法确定了飞行员在近距空战格斗飞行机动中的滚转角决策频率；针对采用航炮作为主武器的近距空战格斗任务，研究了近距空战格斗敌机轨迹预测算法。相关方法可有效预测航炮炮弹生命周期内的敌机未来轨迹，有力支撑了航炮自动火控算法的研发，助力在相关空战竞赛中取得优异成绩。本文系列应用示例验证了已建立的空战格斗飞行机动数据库的有效性。     

基于启发式强化学习的空战机动智能决策

空战机动智能决策一直是研究热点,现有的空战机动决策主要采用优化理论和传统的人工智能算法,是在相对固定的环境下进行决策序列计算研究。但实际空战是动态变化的,且有很多不确定性因素。采用传统的理论方法进行求解,很难获取与实际情况相符的决策序列。提出了基于启发式强化学习的空战机动智能决策方法,在与外界环境动态交互的过程中,采用"试错"的方式计算相对较优的空战机动决策序列,并采用神经网络方法对强化学习的过程进行学习,积累知识,启发后续的搜索过程,很大程度上提高了搜索效率,实现空战决策过程中决策序列的实时动态迭代计算。最后仿真实验结果表明本文提出的算法所计算的决策序列与实际情况相符。     

基于Dodgson集结算法的多机协同空战机动决策方法

针对多机编队协同作战空战问题,研究了协同机动决策改进方法。基于Dodgson集结函数,设计了新的协同决策中的机群偏好集结环节,提出了一种基于Dodgson集结算法的多机自主协同空战机动决策方法。典型多机协同空战算例表明,该决策算法能在敌机不机动、初始态势占劣等多种条件下,产生合理有效的机动决策。     

基于实时预测轨迹修正的共轴跟踪观测方法

针对光电设备跟踪观测轨迹可预测目标，提出并实现了基于实时预测轨迹修正的新型跟踪算法。从电视观测信息中实时解算出轨迹偏差的位置分量与速度分量并修正预测轨迹，引导仪器运动。应用该方法，在被观测目标电视探测不理想时有效提高了跟踪可靠性，降低了光电跟踪设备对电视探测能力的苛刻要求。即使电视探测短时出现困难，也能保证一定精度。本文给出了实时轨迹修正跟踪方法的构成原理与试验结果，并与一般电视跟踪方法进行了对比。     

基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测

为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型（IMM）跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。     

自主空战机动决策方法综述

自主空战机动决策是基于数学优化、人工智能等方法,模拟飞行员空战决策,自动生成飞行控制指令的过程。它在空战仿真、飞行员辅助决策和无人战斗机自主飞行等领域广泛运用。根据求解思路的不同,综合论述了两类自主空战机动决策方法:针对基于对策的空战决策方法,阐述了从追逃对策到双目标对策的发展脉络和内在联系,并着重分析了两类重要的双目标对策模型——矩阵对策和影响图对策;针对基于人工智能的空战决策方法,系统论述了基于专家系统的机动决策、基于遗传学习系统的机动决策、基于人工免疫系统的机动决策和基于神经网络的机动决策,明确了各种决策的建模方法、适用条件、改进途径等问题。总结了各个空战机动决策方法的优点及不足,指出了自主空战机动决策的进一步研究思路。