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基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划 总被引:1,自引:4,他引:1
协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题,其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法,使用反向传播(BP)神经网络自适应调整人工势场函数系数,并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题,基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练,并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性,利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划,比经典人工势场法有明显性能提升,且计算开销可接受,计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。 相似文献
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长时间相干积累方法Radon-Fourier变换(RFT)中盲速旁瓣(BSSL)现象会导致雷达虚警增加、目标检测性能降低。针对BSSL问题,给出了一种基于多输入多输出(MIMO)雷达多载频设计的BSSL抑制方法。首先根据载频与BSSL分布的关系,详细推导了BSSL不交叠的约束条件;然后基于该约束条件给出了具体的载频设计公式。利用设计的载频可得到具有不交叠BSSL的两个RFT输出,通过联合处理这两个RFT输出,可实现BSSL抑制。给出了BSSL抑制性能的评价方法。理论分析和数值实验结果表明,本文算法能够在不降低RFT相干积累性能的同时,有效实现BSSL抑制。 相似文献
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针对圆台共形阵列,建立了空时二维自适应处理(STAP)的杂波模型,给出了圆台阵列杂波抑制最优权值的计算方法。在此基础之上,为了实现可应用到实际环境中的自适应处理方法,进一步讨论了将局部联合域(JDL)降维算法推广至圆台阵列中的问题。得出了圆台阵列JDL算法降维变换矩阵的表达形式,研究了参考波束的数目选取、波束指向等因素对降维损失的影响。理论分析以及仿真结果表明,通过合理选择通道数、波束方位向指向间隔等参数,该算法能够减少自适应波束形成的计算量,而且可以用较少的训练样本获得较好的处理性能。 相似文献
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