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761.
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
762.
随着无线电信号数据海量增加,复杂电磁环境下面临着未知威胁和目标侦察识别复杂度高的问题,本文针对未知无线电信号的特征提取任务,设计了一种混合神经网络以提高目标无线电信号的识别能力。先通过胶囊神经网络对未知信号的空间信息进行提取,再进一步运用门控循环单元提取信号在时间上的特征信息。设计混合网络模型将信号的时间和空间特征相结合,提高对目标信号的分类精度。通过RML2016.04C调制信号数据集,验证了混合神经网络的识别性能。结果表明:当信噪比为6 dB时,混合网络模型对多种不同调制信号的分类精度大于95%。因此,本文所设计的混合神经网络能够有效对不同调制信号进行准确分类。 相似文献
763.
765.
766.
针对使用盲源分离技术分离卫星通信信号的数学假设工程实施问题,重点对分离条件中的数学假设混合矩阵列满秩展开研究。根据最优化理论,提出了一种适用于通信信号盲源分离的分离条件数学建模方法。首先,介绍了盲源分离的分离模型与基本假设;其次,选择矩阵条件数来衡量混合矩阵的正定性,并结合阵列天线接收模型,以矩阵条件数为目标函数,建立最优化模型,寻找最优天线间距;最后,以两个信号源、两个接收天线为例进行仿真。仿真结果表明:所建立的优化模型可以有效找到最优天线间距,通过设计合适的天线间距可以有效满足混合矩阵列满秩条件。最优天线间距与载波频率成反比。该建模方法有效将抽象的数学假设转化为具体的天线间距设计,加强了盲源分离技术的可实施性,为大规模的盲源分离天线阵列设计提供技术支撑。 相似文献
767.
768.
变质心无人机具有气动效率更高、隐身性能更好、机翼结构更加简单等优点。提出了时滞更小、结构更加简单的单滑块变质心无人机布局方案,分析了滑块参数对变质心无人机动力学特性的影响,在此基础上给出了滑块的理想安装位置,并研究了变质心无人机布局方案控制效率随速度的变化情况。针对变质心无人机强耦合、强非线性的特点,基于粒子群算法(PSO)设计了自抗扰控制器(ADRC),其中扩张状态观测器估计出包含耦合和参数摄动的总和扰动项,并基于此进行动态补偿。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和鲁棒性。 相似文献
769.
770.