基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

一种深度强化学习制导控制一体化算法

研究了一种基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法。不同于传统的制导控制一体化算法和制导控制回路分开设计的方法,基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法利用深度学习强化算法生成一个智能体,智能体根据导弹的观测量生成舵偏角控制指令准确拦截目标。首先将制导控制问题转化为一个马尔可夫决策过程,然后提出了一个权衡制导精度、能量损耗和飞行时间的奖励函数,将制导控制问题转化到强化学习问题的框架中。最后采用深度确定性策略梯度算法,求解提出的强化学习问题,训练得到制导控制智能体,智能体根据导弹观测量生成舵偏角指令。通过进行大量的数值模拟,验证了提出的制导控制一体化算法的有效性和鲁棒性。     

适用于连续数值标签的兴趣漂移增量学习方法

针对现有兴趣漂移增量学习方法大多针对包含二值数据标签的用户反馈进行学习的不足,提出了一种适用于连续数值标签反馈的兴趣漂移增量学习方法,以或然概念集的形式描述用户兴趣,将用户反馈中包含的数据标签视为用户对该实例的喜好概率,并采用基于指数近度加权平均的方法对兴趣模型进行增量学习.在不同学习任务下的实验结果表明,该方法能够在反馈数据标签为连续数值的条件下达到比现有方法更好的学习效果.     

纤维缠绕厚壁柱形压力容器的应力和变形

研究了各向同性材料内胆对称缠绕纤维的厚壁圆柱形容器在内外压力作用下的变形和应力.采用正交各向异性本构关系和轴对称厚壁筒理论,利用解析方法获得了纤维层和内胆的变形和应力,以及纤维方向的应力;对壁厚较厚和不同缠绕角,更准确地揭示纤维向应力和内胆应力.比较了分别用玻璃纤维环氧和炭纤维环氧缠绕铝内胆和钢内胆的容器在内压作用下,不同缠绕角方案中内胆和纤维向应力分布.研究表明,壁厚对不同缠绕角容器的应力和变形影响不同,总体影响较小;从降低内胆的等效应力和充分发挥纤维纵向强度角度看,炭纤维缠绕铝筒最好;横向强度和剪切强度是缠绕复合材料容器的主要控制参数,缠绕工艺需要提高这些指标以充分发挥纤维纵向强度.     

基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。     

求解大型矩阵特征值问题的并行块Davidson方法

针对拥有共享内存的并行计算环境和微机网络并行计算环境,给出了求解大型稀疏对称矩阵部分极端特征对的并行块Davidson方法。该方法将矩阵A按行块分配到各处理器上,各处理器利用矩阵A的行块和投影子空间的正交基所组成矩阵V的行块进行运算,减少了处理机之间的通讯次数,实现了算法的并行计算。在微机网络并行计算环境和拥有共享内存并行计算环境IBMP650上的数值试验表明,该算法非常有效。     

基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计

无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法,能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力。针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程,提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法。首先,建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型,并设计了无人机栖落机动的强化学习环境。其次,针对栖落机动状态动作空间大的特点,为了提高探索效率,通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练。然后,以模仿学习得到的权重为基础,采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器。最后,通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性。     

电子对抗技术发展综述

随着雷达低截获技术、通信系统抗干扰技术的发展和战场上智能化电子信息装备部署的应用,战场电磁频谱环境的复杂程度日益增加。如何提高电子战感知环境-适应环境-做出决策-采取行动(OODA)环路速度,实现电磁敏捷,是电子战应对未来复杂战场环境挑战需要解决的关键科学技术问题。通过分析现代雷达技术发展对传统电子战系统的挑战,阐述认知电子战发展的必要性,并从认知概念演变、人工智能技术发展、认知电子战关键技术等方面,对传统电子战向认知电子战发展过程中人工智能技术的应用情况进行分析与总结。