基于着色Petri网的无人机侦察战术规划

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无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)战术规划问题是UAV作战的核心,本文以UAV战术规划中的资源分配和目标推理为研究对象,针对传统Petri网不能准确模拟战术规划中资源及任务正负效应建模问题,在阐述了利用传统Petri网将总体任务按计划及目标顺序进行层次分解后,采用着色Petri网对网间结构进行设计,利用总体目标管理图及变量管理图实现了消耗类资源以及多目标任务规划中的正负效应模拟问题.最后,将所提方法应用于UAV侦察任务中,验证了方法的有效性.
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为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility,SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计.首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵.然后,以最小化SFA雷达信号对应字典矩阵的相关性为目标函数,稀疏载频情况下有效带宽和有效跳频间隔为约束条件,建立优化模型.最后,通过进化PSO算法求解得到最优载频序列.仿真结果表明,所提算法在满足稀疏性约束的条件下,
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特征提取是基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)的雷达目标识别的关键技术之一.传统人工提取特征的算法,仅利用浅层结构特征,无法有效解决姿态敏感性问题,从而限制了目标识别方法的泛化性.对此,提出一种基于深度学习的目标识别方法,并通过详细的姿态角性能测试分析了该方法的应用边界条件.通过构造适合处理HRRP的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型,充分发掘目标深层次姿态不敏感属性特征,完成高精度目标识别.基于实测数据
传统的固定极化状态存在交叉极化隔离度低且有效的扫描角度范围窄等问题,制约了相控阵雷达中极化信息的充分利用.为提高交叉极化隔离度,并解决宽带相控阵中波束方向图畸变问题,提出一种基于极化状态配置方法的宽带相控阵极化方向图综合方案.通过优化不同波束指向的极化状态,并利用有限长单位冲激响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器建立宽带阵列方向图综合模型,实现对极化方向图的控制.仿真结果表明,该方法能够有效降低主极化和交叉极化方向图的频率响应,抑制主极化的旁瓣和交叉极化水平.将宽带相控
在杂波较强的环境下,雷达目标回波往往淹没在杂波中难以被检测,尤其在海杂波背景下,目标的多普勒频率有可能会落在杂波频率范围中,此时传统的杂波抑制方法就产生了一定的局限性.针对此问题,依据杂波、目标信号的稀疏特性和二者在多普勒频率分布特性上的不同,设计了对应的时频域过完备字典;再通过形态成分分析算法求出目标和杂波分量的稀疏系数向量;将对应字典和稀疏系数向量相乘,恢复出目标和杂波分量,同时实现了杂波抑制和目标信息提取.最后,通过实测数据验证了该算法的有效性.
为了在现代化联合防空作战中,根据蓝方火力配置,红方能够做出最优的兵力分配,使防空效能最大化.从要点防空的任务角度出发,对作战兵力分配进行建模优化,并对优化后的兵力分配效能进行评估.首先选定任务背景为近海小规模局部战争,对复杂作战情况进行抽象得到模型.对模型进行优化,求解得到红方最优兵力分配结果,提出一种新方法,简化了对有限制的类二项分布期望的求解,得到蓝方各类进攻力量成功突防的期望以及红方要点平均损耗期望,并用此值定量评估联合防空的兵力分配效能.最后,进行了实例分析,验证了模型的有效性.
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针对体系作战中多弹种协同完成多类型作战任务的需求,建立了以导弹装备体系效能为引导的弹种优化设计结构框架,以综合考虑任务、成本和风险影响因素的装备体系效能最优为目标,构建了指派模型,并给出了该模型的约束条件.针对该优化问题的可行解空间较大、计算时间较长的特点,设计了基于作战环的模型快速求解方法,以加快设计过程.算例分析结果表明:该指派模型能够实现导弹装备体系中最优弹种设计方案的求解,同时引入作战环可以极大地缩小可行域,从而显著提高设计计算效率.
作战知识是提高无人系统的自主作战能力的重要因素.如何系统规范地存储和表示作战知识,使无人系统能够根据高层任务指令,自主完成任务规划,并基于不断更新的战场知识进行重规划和智能决策,是一个新的研究领域.首先,通过对任务规划领域概念、规划方法和知识表示方法的梳理,提出了基于本体的任务规划框架.然后,总结了本体在机器人、无人系统、军事任务规划等领域的应用情况,分析了当前研究的特点和不足,并提出了该领域的重要研究方向.最后,针对构建无人系统任务规划本体时应遵循的原则和需要关注的关键能力指标进行了论述.