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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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基于跟踪雷达距离自动跟踪系统特性,提出了战斗机中断雷达距离跟踪的机动轨迹控制策略.推导了跟踪雷达距离自动跟踪系统的系统传递函数,研究了跟踪误差产生机理.以二维平面内导弹攻击为例,分析了导弹与战斗机的二阶相对运动模型.在此基础上,基于闭环反馈控制思想,提出了战斗机中断雷达距离跟踪的控制方法,推导了战斗机的机动轨迹控制律,给出了其解析形式.通过数值仿真,分析了该方法的适用范围,为战斗机飞行员制定决策提供了依据. 相似文献
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