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非对称机动能力多无人机智能协同攻防对抗 总被引:1,自引:0,他引:1
协同攻防对抗是未来军用无人机的重要作战场景。针对不同机动能力无人机群体间的攻防对抗问题,建立了多无人机协同攻防演化模型,基于多智能体强化学习理论,研究了多无人机协同攻防的自主决策方法,提出了基于执行-评判(Actor-Critic)算法的集中式评判和分布式执行的算法结构,保证算法稳定收敛的同时,提升执行效率。无人机的评判模块使用全局信息评价决策优劣引导策略学习,而执行时只需要依赖局部感知信息进行自主决策,提高了多机攻防对抗的效能。仿真结果表明,所提的多无人机强化学习方法具备较强的自进化属性,赋予了无人机一定智能,即稳定的自主学习能力,通过不断演化,能自主学习提升协同对抗的决策效能。 相似文献
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针对多个机型能够同时使用而且空战性能差别很大的特点,研究运用多机协同作战的理论来探讨适合多机型协同空战的目标分配战术决策方法。提出仿真算法并给出不同机型搭配的目标分配结果。计算结果表明,文中介绍的方法可以满足我军高低机型搭配作战的要求,并能更有针对性地完成战术决策任务。 相似文献
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无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战,多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足,提出一种基于深度强化学习(DRL)的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战(SEAD)任务规划过程建模为马尔科夫决策过程,建立基于近端策略优化(PPO)算法的SEAD 智能规划模型,通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性。结果表明:基于DRL 的智能规划方法可以实现快速、精细规划,适应未知、连续高维的环境态势,智能规划模型具有战术协同规划能力。 相似文献
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实现多机协同多目标攻击作战效能的根本途径关键技术的应用,为此本文基所涉及的主要关键技术,数据融合,信息处理,火控决策,飞行管理,人机接口等,进行了分析和探讨。 相似文献
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协同多目标攻击空战决策及其神经网络实现 总被引:21,自引:3,他引:21
提出了一种超视距多目标空战决策方法——协同优先权算法。它能给出多机协同攻击多目标的目标配对。然后对2∶4空战,用3层B-P网络实现该算法,并用SOFM网络实现对目标的攻击排序。因它们具有很强的适应、容错能力和实时性,故这种实现将有助于复杂动态环境下飞行员的空战决策,以及提高航空武器系统的作战效能。仿真结果证实了上述思想的正确性。 相似文献
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针对复杂不确定战场环境下多无人机协同任务的需求,提出了一种基于模糊认知图(FCM)及其扩展模型的多无人机协同攻击决策建模方法。基于人的决策心智模式,采用智能体模糊认知图(ABFCM)建立了包含感性和理性2种决策模式的多无人机协同攻击决策系统模型框架。采用模糊灰色认知图(FGCM)对多无人机的态势感知和协同攻击决策开展了建模工作。借鉴人脑杏仁核机理建立了态势-决策模板快速匹配的感性攻击决策模型。为降低建模工作对专家知识的依赖,采用直觉模糊集的决策阈值算法提高理性攻击决策模型的客观性,并采用动量梯度下降(MGD)学习算法进一步提高了决策模型的学习进化能力。通过仿真验证分析表明,基于FCM的多无人机协同攻击决策建模方法能够较好地应对复杂不确定战场环境,发挥知识和数据在建模中的综合作用,可为提升多无人机执行任务的决策优势提供理论指导和建模方法参考。 相似文献
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多架无人作战飞机攻击行为的协调 总被引:3,自引:0,他引:3
建立了基于Agent的无人作战飞机指挥控制系统的形式化语义模型,提出了无人作战飞机编队的联合作战目标、联合作战意图和协同攻击效能的定义,以及结合联合作战意图、协同作战效能的多架无人作战飞机编队攻击行为的协调方法。仿真结果表明,结合联合作战意图和协同攻击效能的攻击行为可有效地提高编队的作战效能。 相似文献