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基于多模型与滚动时域估计的机动目标跟踪算法焦志强;李卫华;王鹏【摘要】针对受限于已知物理约束的机动目标,提出了一种目标跟踪算法.针对机动目标的不同运动模式,采用多模型组合的方法进行了近似;针对目标的已知物理约束,采用滚动时域估计方法进行处理,并将其作为状态估计的先验信息来提高估计精度;最终通过设计多模型结构的状态估计演化方程、改进滚动时域估计的误差协方差矩阵更新公式,给出了一种多模型结构与滚动时域估计相结合的机动目标跟踪算法.仿真结果表明:该算法与自适应卡尔曼滤波(AKF)、交互式多模型(IMM)算法相比,可以对具有物理约束的机动目标进行更好的跟踪.【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(017)002【总页数】6页(P15-20)【关键词】机动目标跟踪;多模型(MM);滚动时域估计(MHE)【作者】焦志强;李卫华;王鹏【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,西安,710077;空军工程大学信息与导航学院,西安,710077;空军工程大学信息与导航学院,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】TN953DOI 10.3969/j.issn.1009-3516.2016.02.004目标跟踪是航空航天、雷达数据处理等领域的研究热点，正受到广泛关注。
卡尔曼滤波作为一种经典的线性最小均方误差滤波方法，在无约束、白噪声条件下能表现出较好的跟踪性能，已成为众多跟踪算法的核心技术，如自适应卡尔曼滤波[1]、扩展卡尔曼滤波[2]、不敏卡尔曼滤波[3]、粒子滤波[4]、交互式多模型(IMM)滤波[5]等。
文献[6]即在自适应卡尔曼滤波的基础上，通过对预测误差协方差及渐消因子的计算做出修正，同时提高了对机动部分和非机动部分的跟踪精度。
文献[7]提出了一种基于修正模型的当前统计模型——自适应卡尔曼滤波(Current Statistics Model-Adaptive Kalman Filter,CSM-AKF)跟踪算法。
基于Sobol’法的歼击机需求影响因素灵敏度分析罗承昆;陈云翔;张执国;王莉莉【摘要】Aiming at the problem of numerous influencing factors existing in fighter’s demand calculation and traditional analysis method can only conduct qualitative analysis,a sensitivity analysis method on influencing factors of fighter’s demand based on Sobol’method is proposed. Based on the building of fighter’s demand calculation model,the sensitivity analysis procedure of fighter’s demand calculation model parameter based on Sobol’method is proposed,and a numerical example is given to verify the feasibility and validity of this method. The result shows that the probability we intend to despoil the air superiority level,the fighter number of our enemy and the combat effectiveness of both fighters have an obvious effe ct on our fighter’s demand. At the same time,the coefficient of tactics application, cooperative combat and management quality have very little effect on our fighter’s demand.%针对歼击机需求确定影响因素众多、传统分析方法仅能进行定性分析的问题，提出了基于Sobol’法的歼击机需求影响因素灵敏度分析方法。
基于深度强化学习的多机协同空战方法研究一、本文概述随着现代战争形态的快速发展，空战作为战争的重要组成部分，其复杂性和挑战性日益提升。
多机协同空战，作为一种重要的战术手段，对于提高空战效能、实现战争目标具有重要意义。
然而，传统的空战决策方法在面对高度复杂和不确定的战场环境时，往往难以取得理想的效果。
因此，寻求一种能够在复杂环境中实现高效协同决策的方法，成为当前军事科技研究的热点问题。
本文旨在研究基于深度强化学习的多机协同空战方法。
深度强化学习作为人工智能领域的一个分支，结合了深度学习和强化学习的优势，能够在复杂环境中通过学习实现高效决策。
通过引入深度强化学习算法，我们可以构建一种能够适应不同战场环境、实现多机协同决策的智能空战系统。
本文首先介绍了多机协同空战的基本概念和面临的挑战，然后详细阐述了深度强化学习的基本原理和常用算法。
在此基础上，本文提出了一种基于深度强化学习的多机协同空战决策方法，并详细描述了该方法的实现过程。
通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。
本文的研究成果不仅为多机协同空战提供了一种新的决策方法，也为深度强化学习在军事领域的应用提供了有益的参考。
本文的研究方法和思路也可以为其他领域的复杂系统决策问题提供借鉴和启示。
二、深度强化学习理论基础深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是近年来领域的一个热门研究方向，它结合了深度学习和强化学习的优势，旨在解决具有大规模状态空间和动作空间的复杂决策问题。
深度强化学习通过将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，使得智能体可以在未知环境中通过试错的方式学习最优策略。
深度强化学习的基础理论主要包括深度学习、强化学习和马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。
深度学习是一种通过构建深度神经网络模型来模拟人脑神经网络结构的机器学习技术，它可以处理大规模高维数据，并提取出有效的特征表示。
容错控制知识一知识点1冗余：多余的重复或啰嗦内容，通常指通过多重备份来增加系统的可靠性。
2冗余设计：通过重复配置某些关键设备或部件，当系统出现故障时，冗余的设备或部件介入工作，承担已损设备或部件的功能，为系统提供服务，减少宕机事件的发生。
3冗余设计常用方法有硬件冗余、软件冗余(主要指解析冗余)、功率冗余。
3.1硬件冗余方法是通过对重要部件和易发生故障的部件提供备份，以提高系统的容错性能。
软件冗余方法主要是通过设计控制器来提高整个控制系统的冗余度，从而改善系统的容错性能。
硬件冗余方法按冗余级别不同又可分为元件冗余、系统冗余和混合冗余。
元件冗余通常是指控制系统中关键部件(如陀螺仪和加速度计等)的冗余。
(l)静态“硬件冗余”例如设置三个单元执行同一项任务，把它的处理结果，如调节变量相互比较，按多数原则(三中取二)判断和确定结构值。
采用这种办法潜伏着这样的可能性: 有两个单元同时出错则确定的结果也出错，不过发生这种现象的概率极小。
(2)动态“硬件冗余”即在系统运行之初，并不接入所有元件，而是留有备份，当在系统运行过程中某元件出错时，再将候补装置切换上去，由其接替前者的工作。
这种方法需要注意的问题是切换的时延过程，最好能保持备份元件与运行元件状态的同步。
3.2软件冗余又可分为解析冗余、功能冗余和参数冗余等，软件冗余是通过估计技术或软件算法来实现控制系统的容错性，解析冗余技术是利用控制系统不同部件之间的内在联系和功能上的冗余性，当系统的某些部件失效时，用其余完好部件部分甚至全部地承担起故障部件所丧失的作用，以将系统的性能维持在允许的范围之内。
冗余技术在某种程度上能提高DCS 本身的可靠性和数据通信的可靠性, 但对于整个闭环系统来讲,系统中还包含传感器，变送器，和执行器等现场设备，他们往往工作在恶劣的环境下，出现故障的概率也比较高，软硬件冗余一般无能为力，我们要采用容错控制来提升系统稳定性。
4 容错控制指控制系统在传感器，执行器或元部件发生故障时，闭环系统仍然能够保持稳定，并且能够满足一定的性能指标，则称之为容错控制系统。
C2组织信息结构效能测度及综合评估孙昱;姚佩阳;张杰勇【摘要】军事指挥控制(command and control,C2)组织中的效能评估问题是信息化作战中研究的热点.首先通过分析C2组织实体间的关系,形式化描述了C2组织信息结构的基本概念.分别从作战使命层次和作战任务层次设计了指控效率、同步效率和负载率作为其效能测度指标.然后从结构高效性和鲁棒性的角度探讨了测度指标的选择对衡量C2组织信息结构效能的影响.最后,基于加权积模型提出了一种C2组织信息结构效能综合评估方法,并通过一个案例证明了该方法的有效性和稳定性.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2015(037)006【总页数】6页(P1313-1318)【关键词】指挥控制组织;信息结构;效能测度;综合评估【作者】孙昱;姚佩阳;张杰勇【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077;空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077;空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077;中国电子科技集团公司第二十八研究所信息系统工程重点实验室,江苏南京210007【正文语种】中文【中图分类】E917随着信息技术和网络技术的不断发展，军事指挥控制（command and control，C2）组织面对的战场环境愈加复杂多变。
在此环境中，具备“信息优势”的一方才更有可能取得战争的最后胜利［1］。
为了获取并维持组织的信息优势，通过优化C2组织结构来提高其效能成为信息化条件下作战指挥的必然选择。
信息在C2组织中传递的效率是衡量C2组织结构效能的重要方面［2－4］。
信息传递效率的高低与信息在组织中的传输路径和处理信息的节点有关，在C2组织中，信息传输路径受节点间指控关系和协作关系的制约，而节点对信息的处理速度则与其负载状况和自身能力有关。
很多研究工作通过对这些要素进行分析和测度来评估组织结构的效能。
文献［5］定性地分析了C2组织指控结构的扁平化对其效能的影响，文献［6］则进一步提出了指控结构扁平化的测度方法。
第16卷 第3期 1998年9月飞 行 力 学F LI GHT D YN A M ICS V o l.16 N o.3Sep.1998 1998-01-19收到初稿,1998-04-02收到修改稿。
飞机滚转运动的控制余度与重构效能张 平 陈宗基(北京航空航天大学,北京,100083) 摘 要 论证了可独立操纵的左右平尾使飞机滚转运动具有了较大的控制余度,它增加了飞机正常飞行时的滚转力矩,在飞行中副翼出现故障时可进行补偿重构,从而提高了滚转通道的余度等级和飞行的安全性,为减少滚转通道的余度配置提供了依据。
通过针对操纵面失效和卡死两类故障的重构设计和仿真也证实了上述结论。
同时,初步比较说明了自修复飞控系统在上述故障下的任务可靠性和基本可靠性均高于传统控制系统。
关键词 自修复飞控系统 控制律重构 可靠性引言随着电传飞控系统的发展,计算机控制技术的引入,飞机布局有了较大改变,控制能力、机动能力及完成复杂任务的能力都有了较大提高;同时,由于电信号传输比机械传动更容易发生故障,余度技术被广泛应用于飞控系统。
在国内外各类战斗机上硬件一般配置为3～4余度,结合故障检测、诊断、隔离与重构技术保证了电传飞控系统的正常工作、飞行的安全性及完成任务的可靠性,实现了具有较强功能的容错控制。
自修复飞控系统是在电传系统容错控制的基础上发展起来的,主要针对操纵面/执行机构故障引起的飞行事故。
由于以往的余度技术不包括操纵面故障,即使对执行机构配置了较高的硬件余度仍然不能解决由于飞行/空战中操纵面故障引起的严重飞行事故或飞机损伤、失事等问题。
自修复飞控系统的研究表明,取消飞机的关键操纵面,在线进行故障检测与诊断及控制律重构可以在较大程度上减小故障下的损失,部分或完全抵消故障的影响[1～2]。
目前,自修复飞控系统的关键技术如故障检测、控制律重构及可靠性等问题也已得到了普遍关注和研究[3～6]。
本文从气动力/力矩分析入手,讨论了常规操纵面布局下飞机滚转运动的可重构性问题。
自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用
张跃雄;李敏勇
【期刊名称】《指挥控制与仿真》
【年(卷),期】2005(027)004
【摘要】针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪.
【总页数】5页(P24-27,42)
【作者】张跃雄;李敏勇
【作者单位】海军工程大学武器工程系,湖北,武汉,430033;海军工程大学武器工程系,湖北,武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法 [J], 王越;周德云;刘建生;赵凯;杨维
2.机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法 [J], 陈利斌;佟明安
3.交互式多模型算法在机动目标跟踪中的应用 [J], 李辉;赵敏;张安;卢莺
4.强机动目标跟踪自适应交互式多模型算法 [J], 王亚平;彭东亮;薛安克
5.基于自适应的增广状态-交互式多模型的机动目标跟踪算法 [J], 许红;谢文冲;袁华东;段克清;王永良
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【造句大全】歼造句_歼的组词造句
歼造句_歼的
组词
造句
1、歼击机造句：再次，应用基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方案，对歼击机在各种故障条件下进行了自修复控制的仿真研究。
解释：一种军用飞机，主要用来在空中歼灭敌机和其他空袭兵器。
装有机关枪、机关炮和导弹等武器。
速度快，上升迅速，操纵灵便。
旧称驱逐机或战斗机。
2、歼击造句：据路透社报道，俄罗斯总统梅德韦杰夫28日在莫斯科郊外的库宾卡空军基地视察时，登上一家苏-34歼击轰炸机，亲身体验了半小时的空中飞行。
解释：攻击和歼灭：包围～敌军一个团。
3、歼灭造句：“猩猩种族灭绝”这一概念听起来有点不可思议，然而它是我们发现会对整个群落实施歼灭行为的仅有三种动物之一，另外两种动物是狼和人类。
解释：消灭(敌人);集中优势兵力，各个～敌人。
4、歼灭战造句：在板凳上观看了安菲尔德歼灭战后，兰达尔相信这支球队有能力继续前进并最终举起奖杯。
解释：消灭全部或大部敌人的战役或战斗。
5、围歼造句：从那儿，卡扎菲被带到苏尔特，在那儿他和他江河日下的军队以及铁杆支持者在导弹和炮火的围歼中挺过了令人绝望的两个月。
解释：包围起来歼灭。
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第四代歼击机的航空电子系统歼击机是实施空中打击的重要作战平台,其性能水平的高低代表了一个国家的国防实力。
世界主要国家都非常重视歼击机的发展,争相投巨资开发研制新一代歼击机。
预计在未来20年内,各军事强国将相继装备第四代歼击机或具有第四代歼击机部分特征的新型歼击机。
第四代歼击机的主要特征是,具有超声速巡航能力、良好的隐身和短距起降性能、超视距和多目标攻击能力、高机动性和敏捷性,以及多任务、大载荷、远航程、高可靠和可维修性。
歼击机的作战效能与机载航空电子系统(avionics systems)的技术水平密切相关,也可以说,机载航空电子系统的技术水平标志着战斗机的先进程度。
世界主要军事大国在发展先进作战飞行平台的同时,尤其注重发展作战飞行平台上用于夺取信息优势的电子信息装备,第四代歼击机航空电子系统正是紧紧围绕着综合化和信息化这两条主线而不断发展的。
美国的F-22和F-35歼击机是世界上第四代歼击机的典型代表,本文将以它们为例,对第四代歼击机航空电子系统的技术和结构特点及主要技术加以分析。
四代机航空电子系统的技术特点航空电子系统是由各种机载信息采集设备(传感器/数据链)、信息处理设备、信息管理和显示控制设备以及相应软件组成的网络。
随着飞机的发展,机载航空电子系统分系统和设备的数量不断增多,大体经历了分立式航空电子系统、联合式航空电子系统、综合航空电子系统、先进综合航空电子系统等几个发展阶段。
F-22飞机采用的是综合航空电子系统,其主要技术特点是:系统高度综合化信息对抗归根到底是电磁频谱的对抗。
随着电磁对抗频谱的扩展,现代战斗机的航空电子设备不断增加,而飞机的安装空间和布局方式又受到严格限制,因此,对相关电子设备进行综合,以充分利用资源的航空电子系统综合化设计思想就被提了出来。
综合化设计不但可以在简化设备、节省安装空间、减轻战斗机负荷上取得显著效果,还可使不同设备、不同频谱的信息实现最优综合、融合和无缝链接。
基于自适应加权的船舶操纵性能多目标优化
周奇;陈立;周猛猛;许辉;黄卫刚
【期刊名称】《舰船电子工程》
【年(卷),期】2014(034)002
【摘要】针对多目标优化问题中固定加权和法存在的缺陷,提出以设计者期望目标值为约束的自适应加权和法.以水面船舶为研究对象,建立操纵性能多目标优化数学模型.35000吨级原油船算例表明基于自适应加权法求解操纵性优化模型能获得较为理想的Pareto最优前沿.最后,采用信息熵权TOPSIS法对Pareto方案排序供决策者选择.
【总页数】4页(P37-40)
【作者】周奇;陈立;周猛猛;许辉;黄卫刚
【作者单位】中国舰船研究设计中心武汉430064;中国舰船研究设计中心武汉430064;中国舰船研究设计中心武汉430064;中国舰船研究设计中心武汉430064;中国舰船研究设计中心武汉430064
【正文语种】中文
【中图分类】U661
【相关文献】
1.基于AHP、Fuzzy 理论的船舶操纵性能的综合评估 [J], 邱云明;赵柯;陈伟炯;陈锦标
2.基于改进BP神经网络的船舶操纵性能预报 [J], 赵学军;熊文海
3.基于Pareto遗传算法的船舶操纵性能多目标优化技术研究 [J], 常海超;李振;冯佰威;刘祖源
4.基于自适应加权的模拟集成电路多目标优化方法研究 [J], 张乐;郭裕顺
5.基于混沌的船舶操纵性能优化计算 [J], 陆慧娟;张火明
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基于U模型的输入加权自适应逆控制李联飞;李文;史伟;苏振华;贾海亮【摘要】U模型面向控制,通过实时辨识网络的结构参数,进而通过多项式求根得到控制量,而不需要另外进行控制器的设计.本文将U模型同神经网络进行了结合,通过同系统并联运行的U模型网络及改进的神经网络的结构参数,各自求取控制量.由辨识误差的实时大小对两个控制量进行加权,完成控制给定.仿真表明结合后的网络在理想状态下以及噪声存在状态下都具有更好的控制效果.【期刊名称】《重型机械》【年(卷),期】2018(000)002【总页数】5页(P50-54)【关键词】U模型;控制输入加权;逆模型;参数辨识【作者】李联飞;李文;史伟;苏振华;贾海亮【作者单位】中国重型机械研究院股份公司,陕西西安710032;日照钢铁控股集团公司,山东日照276806;中国重型机械研究院股份公司,陕西西安710032;中国重型机械研究院股份公司,陕西西安710032;中国重型机械研究院股份公司,陕西西安710032【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;TP391.90 前言针对众多的被控对象，有很多被控对象难以建模或者模型参数存在着不确定性。
尽管线性系统理论取得了极大的成功，然而解决诸如此类的问题遇到了很大的困难。
幸运的是被控对象很多具有自身稳定的特性或者可以通过简单的反馈实现自身的稳定,这些可稳定的被控对象可以运用U模型进行控制。
文献1中作者提出了U模型控制方案，指出U模型同其他建模方法相比具有更好的线性非线性估计特性。
论文2对U模型进行了详细的论述，并通过几种典型模型的仿真验证了U模型控制方案的有效性。
本文针对被控对象设计了两种不同结构的辨识网络，对同一系统采用两种不同的辨识策略，而这两种辨识策略结构较为简单，能够方便的进行实时操作。
一种采用U 模型网络结构利用NLMS算法进行网络参数的调整，另外一种采用U模型同神经网络相结合的网络结构，利用BP学习算法进行网络参数的调整。
基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度
吴诗平;陈谋;朱荣刚;贺建良
【期刊名称】《南京航空航天大学学报》
【年(卷),期】2022(54)6
【摘要】对于多先进战机协同作战资源调度问题,需综合考虑先进战机的攻击能力和防御能力,以作战收益最大和代价最小为目标,给出最优资源调度方案,从而实现作战效能的最大化。
本文针对资源调度问题中存在的先进战机间相互不信任进而导致作战效能降低的问题,提出了基于区块链的多先进战机协同作战资源调度框架,并基于智能合约建立了多先进战机协同作战资源调度数学模型,同时利用改进遗传算法进行求解。
仿真结果表明,基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度方法在保证先进战机间相互完全信任的基础上,确保了战场信息交互的安全性和可靠性,间接提升了作战效能。
【总页数】9页(P1021-1029)
【作者】吴诗平;陈谋;朱荣刚;贺建良
【作者单位】南京航空航天大学自动化学院;光电控制技术重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TJ85;TP393
【相关文献】
1.基于自适应遗传算法的战场资源动态调度模型及算法
2.基于投影融合的组网雷达成像资源自适应调度算法
3.基于自适应虚拟机迁移的云资源调度机制
4.基于区块
链的云制造系统内可信资源调度方案5.基于自适应蚁群算法的医疗资源应急优化调度模型设计
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