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公开(公告)号:CN117269992B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202311099155.0
申请日:2023-08-29
申请人: 中国民航科学技术研究院 , 沈阳航空航天大学
IPC分类号: G01S19/22 , G01S19/23 , G01S19/37 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82
摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的卫星导航多径信号检测方法及系统,其方法包括:接收卫星导航信号并经过下变频和软件接收机处理输出得到同向I支路数据和正交Q支路数据;构建卫星导航多径信号卷积神经网络模型并进行模型训练,卫星导航多径信号卷积神经网络模型包括特征提取模块和卷积神经网络模型,卷积神经网络模型包括N个卷积模块和两个全连接层,两个全连接层包括第一全连接层和第二全连接层,卷积模块包括一个卷积层、一个归一化处理层和一个池化层,第二全连接层使用Sigmoid激活函数输出卫星导航多径信号预测结果。本发明能够逐段进行识别检测与预警显示,具有检测效率高、识别准确性高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号:CN112307613B
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202011154243.2
申请日:2020-10-26
申请人: 沈阳航空航天大学
摘要: 本发明提供一种基于自适应权重的无人机集群空‑地对抗博弈仿真方法,涉及无人机群技术领域。该方法首先初始化无人机集群空‑地对抗模型,并依据参与者初始作战态势及博弈决策信息,为每个参与者的作战单位设置具有自适应效果的收益权重系数;再基于参与者的状态和决策信息的自适应权重方法为参与者动态更新收益权重系数,并利用迭代法求出无人机集群与地面防空阵地对抗过程中各作战单位的目标收益;最后得到整个对抗过程中各参与者的总收益,完成对抗博弈过程的仿真模拟。本发明方法基于非完全信息下的动态博弈论,通过引入自适应权重,建立非完全信息条件下的无人机集群对抗动态博弈模型,从而提高了无人机集群作战模型的准确性。
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公开(公告)号:CN112578685A
公开(公告)日:2021-03-30
申请号:CN202011434665.5
申请日:2020-12-10
申请人: 沈阳航空航天大学
IPC分类号: G05B17/02
摘要: 本发明提供一种基于级联故障的无人机集群对抗仿真方法,涉及空战决策技术领域。首先设定无人机集群空‑空对抗的场景,运用复杂网络,构建基于级联故障的无人机集群空‑空对抗模型;作战双方进行攻击,被击落无人机在坠毁前分配探测数据,并观察双方无人机集群网络的鲁棒性变化;寻找蓝方无人机集群网络中携带超出容限数量数据的无人机,将其视为失效无人机,其在失效前将超出容限数量的数据平均分配给相邻友机,直至蓝方无人机集群网络中不存在携带超出容限数量数据的无人机或全部无人机失效,完成无人机集群的对抗仿真。本发明方法能获知双方在对抗过程中和对抗结束后无人机网络的鲁棒性,提升无人机集群在协同侦察和对抗时的任务完成能力。
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