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针对大气层内高速机动目标的拦截问题,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的深度强化学习制导律,它直接将交战状态信息映射为拦截弹的指令加速度,是一种端到端、无模型的制导策略。首先,将攻防双方的交战运动学模型描述为适用于深度强化学习算法的马尔科夫决策过程,之后通过合理地设计算法训练所需的交战场景、动作空间、状态空间和网络结构,并引入奖励函数整形和状态随机初始化,构建了完整的深度强化学习制导算法。仿真结果表明:与比例导引和增强比例导引两种方案相比,深度强化学习制导策略在脱靶量更小的同时能够降低对中制导精度的要求;具有良好的鲁棒性和泛化能力,并且计算负担较小,具备在弹载计算机上运行的条件。 相似文献
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针对多无人机任务决策方法研究中传统优化算法难以在短时间内得到期望结果的问题,基于深度强化学习提出一种无人机多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,通过允许无人机在学习时使用全局信息,在应用决策的时候只使用局部信息的方法,从网络结构、状态空间、动作空间和奖励函数设计了MADDPG算法的模型结构。最后通过仿真实验,并对比深度确定性策略梯度(DDPG)算法,验证了本文提出的MADDPG算法在保证精度的基础上,学习速度大幅度提高,弥补了传统强化学习算法在多智能体领域的不足。 相似文献
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为提高导弹在攻击角度约束下对目标的打击效能,提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的分布式强化学习制导策略。为了最大限度地减小攻击角度误差,设计了一种新的奖励函数,使导弹在满足视场角约束的同时,视线角向期望值收敛。此外,为了增强强化学习模型的泛化能力,提出了一种分布式探索策略,提高了模型训练过程中对环境的探索效率。仿真结果验证了所提出的分布式强化学习制导方法能够在固定攻击角度约束下实现对目标的精准打击。与传统制导律相比,所提制导方法的攻击角度误差更小,收敛速度更快。 相似文献
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针对侧窗导弹末制导问题,提出了一种侧窗探测视场约束条件下的制导控制一体化设计方法。基于弹目相对运动模型分析了侧窗导弹运动规律,建立侧窗导引头探测视场角范围与导弹姿态角的约束关系,采用基于滑模控制理论的反步法设计导弹的制导控制一体化模型,给出了自适应滑模制导律:根据姿态角与侧窗视线角的约束关系,切换选择含约束和不含约束的自适应滑模控制。控制策略为:当弹目视线不满足侧窗探测范围约束时,在控制量中加入自适应俯仰角补偿项,使目标始终处于导弹侧窗视线范围内,解决了侧窗末制导过程中存在的目标跟踪视场角不对称约束问题;当弹目视线满足侧窗探测范围约束时,控制无需引入姿态角约束项,可直接应用自适应滑模控制律。仿真结果表明:在末制导过程中目标始终处在侧窗范围内,且对不同的初始条件有较好的鲁棒性。 相似文献
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轨控式复合控制导弹制导与控制一体化反步设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对轨控式复合控制导弹制导与控制一体化设计问题,结合动态面反步设计和非线性干扰观测器(NDO)技术,设计了一种基于非线性干扰观测器的制导控制一体化反步控制方法.首先建立了复合控制导弹纵向通道制导控制一体化模型,在此基础上分三步设计反步控制器,设计过程中采用了动态面方法,通过引入一阶低通滤波器,得到虚拟控制量的微分,避免了传统反步设计中的“计算膨胀”问题,同时采用NDO对模型不确定性进行估计并加以补偿,实现了对气动系数摄动和目标机动的鲁棒性.基于李亚普诺夫稳定性理论证明了闭环系统所有误差信号最终一致有界.仿真结果表明本文设计的基于非线性干扰观测器的复合控制导弹制导控制一体化反步设计方案的正确性和有效性. 相似文献
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针对导弹在俯冲机动突防飞行过程中攻角及落地弹道倾角受到约束的问题,基于自抗扰控制(ADRC)及反步滑模控制(SMC),提出一种多约束条件下的导弹螺旋机动制导控制一体化设计方法。首先,基于典型的螺旋机动突防弹道,同时考虑纵向平面指定落角约束,分通道进行制导控制一体化数学模型推导。然后,使用反步滑模控制进行制导控制一体化算法设计,通过设计补偿器对反步法的中间控制量进行修正实现对攻角的约束,针对系统的有界不确定性以及未知干扰,采用干扰观测器进行估计与补偿,提高系统的鲁棒性。最终使用Lyapunov理论证明了系统稳定。仿真结果表明,本文方法具有较强的鲁棒性,能够保证飞行器在满足攻角约束的条件下,按照典型螺旋机动弹道对目标进行大落角高精度打击。 相似文献
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为解决卫星遥测数据异常检测面临的数据不平衡且缺乏有标签样本的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1dCNN)迁移学习的异常检测方法。首先利用源域卫星的遥测数据对1dCNN进行预训练,使得模型的卷积层具有卫星状态特征的提取能力;然后将训练好的模型迁移到缺乏标签数据的目标域卫星中;利用目标域有标签样本对预训练模型进行微调,从而实现了对目标域测试集样本的异常检测。为了使1dCNN能够适应遥测数据样本的不平衡性,引入了代价敏感训练策略,建立动态损失函数,从而提升代价敏感一维卷积神经网络(cs 1dCNN)对于异常样本的识别能力。以某两个卫星的电源分系统遥测数据进行了验证,实验结果表明该异常检测迁移方法具有较好的有效性和鲁棒性。 相似文献
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随着网络加密协议的广泛使用,传统的网络流量分类技术面临很大的挑战。目前的方法具有以下局限性:一是模型高度依赖深度特征,这要求有标注训练数据集的规模足够大,否则模型难以在新的数据上进行泛化;二是模型仅专注于流量的一个模态特征,不同类别流量的同一模态的特征区分度可能不够明显。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的加密流量分类模型Parallel Transformer Net(并行转换网络,PTNet)。该模型基于预训练-微调的半监督思想,充分利用网络中大量无标签流量数据进行预训练,然后在少量有标签数据的基础上进行微调。此外,该模型并行提取了载荷和包长序列两个模态的流量特征,进行多模态的特征融合,并在三种不同的流量分类任务与相应的数据集(Android、USTC-TFC和CSTNET-TLS1.3,均为公开的数据集)上都表现出很好的效果,分类准确率分别达到95%、98%和97%。 相似文献
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船只目标检测识别技术是现阶段遥感图像研究领域的一个重要发展方向。随着国产高分辨率卫星的快速发展,高分遥感卫星陆续发射,基于光学遥感图像的船只检测识别技术会逐步成为研究热门。主要介绍了近年来基于光学图片的船只检测识别技术发展、以及当前技术存在的问题。当前基于深度学习的船只目标检测识别技术取得了较好的检测效果,成为主流研究方向,但在光学遥感图像船只检测领域基于深度学习的方法有一些基本问题限制了检测效果,对这些问题进行了归纳总结,并对未来光学遥感图像船只检测技术的发展进行了展望。 相似文献
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利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)高光谱影像(Hyper-spectral Imaging, HSI)和激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络(SSF-C-DBCNN)。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。 相似文献
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随着遥感技术的快速发展,光学遥感影像弱小目标智能解译成为遥感信息处理的研究热点之一。遥感影像的地物目标常具有尺度小、种类多、数量大、部分重点小目标移动速度快的特点,易受到复杂背景环境及噪声影响,使得提取遥感影像弱小目标的信息面临着巨大的挑战。早期智能解译算法中的弱小目标分割、检测及跟踪等算法研究,多依赖模板匹配及先验知识,此类算法需耗费大量资源、算力及专家知识成本,存在着计算量大、泛化能力差的问题。近年来,随着深度学习等人工智能技术的快速发展,在海量遥感数据中准确获取弱小目标的信息,通过结合深度学习算法可对弱小目标的特征进行快速提取,以提供高效、准确的解译信息。本文综述了遥感影像弱小目标智能解译算法研究进展,包括基于传统图像处理方法的弱小目标分割、检测和跟踪算法,以及基于深度学习等典型相关算法。通过分析这些方法的优点与局限性,对于提高相关目标的信息获取能力、提升观测的态势感知水平以及未来应用等方面具有重要意义。 相似文献
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岩性识别和分类是地质学、资源勘查等不可或缺的环节,高光谱遥感的兴起为岩性识别提供新的思路。利用机器学习挖掘岩石高光谱图像中的信息从而准确识别岩性,这具有重要的应用价值。目前用机器学习的方法实现岩石的高光谱影像分类研究中,缺少对空间和光谱信息的充分利用,因此本文使用了一种加入注意力机制的三维卷积残差网络结构,能够有效提取岩石高光谱图像的空间、光谱特征以及空谱联合特征。本实验利用无人机搭载高光谱传感器采集了10种不同类型的岩石样本影像,应用该算法对岩石高光谱图像进行分类。实验结果表明:该算法与传统机器学习算法SVM、RF和深度学习算法ResNet、3D CNN和SSRN相比具有更高的精度。 相似文献