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公开(公告)号：CN112115550A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010957288.7
申请日：2020-09-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供了一种基于Mogrifier‑BiGRU的飞行器机动轨迹预测方法，将BiGRU和飞行器机动轨迹预测问题进行结合，充分考虑了循环网络隐层输出数据与输入数据间的耦合缺失问题，引入了Mogrifier耦合函数，解决了权重参数更新过程中历史信息被错误抛弃的问题。本发明可以很好地实现飞行器机动轨迹数据预测，极大地提高了六自由度机动轨迹数据预测的准确性与超前性，同时该网络模型对传入数据的序列长度及维度不具有限定，对数据具有较强的适应性，为提前判断目标飞行器位置和姿态信息提供了可靠的支持。
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公开(公告)号：CN111897353A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010649476.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GRU的飞行器机动轨迹预测方法，将飞行器机动轨迹数据集分割为训练集与测试集，对其中的单条各维度机动轨迹数据进行归一化处理；利用训练集对GRU进行训练，并利用测试集进行准确率检测；生成基于GRU的机动轨迹预测网络，储存网络结构及所有网络参数；根据基于GRU的机动轨迹预测网络，实现对飞行器机动轨迹预测。本发明提高了飞行器六自由度机动数据预测的准确性与超前性，同时该模型对传入数据的序列长度及维度不具有特殊要求，对数据具有较强的适应性，为提前判断目标飞行器位置和姿态信息提供了可靠的支持。
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公开(公告)号：CN110531786A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910853736.6
申请日：2019-09-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于DQN的无人机机动策略自主生成方法，分别建立无人机三自由度运动模型、无人机机动控制模型、基准地形三维模型和山峰三维模型；计算无人机当前位置下所受地形障碍影响程度值；构建评价网络和目标网络，对评价网络进行训练；使用训练结果作为无人机飞行控制外环控制器，控制无人机的两向过载和无人机速度倾斜角。本发明将深度强化学习方法和无人机的制导与控制机动策略进行结合，在离线仿真环境中进行学习训练，达到要求后再进行实际应用，极大地增强了无人机在执行任务过程中的自主性，提高了无人机执行任务的效率。
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公开(公告)号：CN106095371A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610435894.6
申请日：2016-06-17
Applicant: 中国航空无线电电子研究所 , 西北工业大学
IPC: G06F3/14
CPC classification number: G06F3/1407 , G06F3/1415
Abstract: 本发明提供了一种曲面三维图符显示生成方法，对于不可失真显示的图形图符，采用曲面屏幕单视点透视生成引擎生成；对于可失真显示的图形图符，采用平面屏幕图形生成法生成，并对生成的图符进行失真程度评估，失真程度超过了飞行员可识别范围和可接受程度的失真图形，则采用针对曲面屏幕的单视点透视生成引擎进行显示。本发明针对有限显示器面积和大量显示信息显示相矛盾的现实，结合失真与非失真显示图形引擎的不同特点，有效增加曲面显示系统的单位有效信息显示容量，体现出飞机座舱曲面显示系统的优越性。
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公开(公告)号：CN103324830A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310194166.7
申请日：2013-05-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种多无人机编队划分方法，依次获得空战各个目标态势信息数据，并进行标准化处理；初始化隶属矩阵，使其满足约束条件；计算聚类中心；计算价值函数J，若满足计算终止的跳出条件，则算法停止，否则计算新的隶属矩阵，并返回上一步，重新计算聚类中心；满足跳出条件后，得到最终隶属矩阵；根据最终的隶属矩阵内各数据值对多目标进行聚类划分。本发明有效地降低多目标编队执行任务分配时的解算维数，减少运算量，提高解算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103268410A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310178887.9
申请日：2013-05-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种基于快速迭代的多目标威胁度排序方法，依次建立目标属性因素模型；根据威胁因子模型，构造目标属性矩阵，并规范化处理；确定理想优方案的目标优属度以及理想劣方案的相对目标优属度；构造优化函数；选取初始权重向量；循环计算优属度以及属性权重；满足计算精度后，给出最大优属度排序，对应可得威胁度排序。本发明同时考虑最优与最劣隶属度，实现目标威胁度迭代计算，不需人为设定属性权重，较其他方法计算速度快，易于计算机实现，提高威胁评估的快速性。
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公开(公告)号：CN103246818A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310180711.7
申请日：2013-05-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种基于信息熵的TOPSIS法多目标威胁排序方法，首先建立威胁评估威胁因子模型；然后根据威胁因子模型建立目标属性决策矩阵；根据决策矩阵采用熵权法计算目标属性权重向量；最后根据熵权法计算出的权重向量，采用TOPSIS方法计算各目标方案相对贴近度，根据相对贴近度的大小即威胁度的大小，对各方案进行威胁评估排序。本发明可以有效避免传统逼近理想解的排序法在确定权重系数上面的缺陷和不足，提高目标威胁程度预测的准确性。
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公开(公告)号：CN110717670B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910947541.8
申请日：2019-10-08
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067
Abstract: 本发明提供了一种基于MA与合同网的多UAV协同对地物资投放规划方法，在传统合同网的基础上改变了无人机对于任务执行能力的计算模型以及对关联任务执行能力的计算模型，建立基于MA与合同网的多UAV协同对地物资投放规划方法，使参与执行任务的无人机集群中的每一个无人机能够按照自身执行不同任务执行能力竞争任务，使待执行的全部任务得到合理、有序的无人机资源分配，并且针对无人机损坏或任务完成度不足的情况进行任务重分配，提高任务的执行效率以及完成率。
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公开(公告)号：CN111897353B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010649476.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GRU的飞行器机动轨迹预测方法，将飞行器机动轨迹数据集分割为训练集与测试集，对其中的单条各维度机动轨迹数据进行归一化处理；利用训练集对GRU进行训练，并利用测试集进行准确率检测；生成基于GRU的机动轨迹预测网络，储存网络结构及所有网络参数；根据基于GRU的机动轨迹预测网络，实现对飞行器机动轨迹预测。本发明提高了飞行器六自由度机动数据预测的准确性与超前性，同时该模型对传入数据的序列长度及维度不具有特殊要求，对数据具有较强的适应性，为提前判断目标飞行器位置和姿态信息提供了可靠的支持。
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公开(公告)号：CN114444255A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111514544.6
申请日：2021-12-13
Applicant: 西北工业大学
Inventor： 张堃
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种基于格斗过程的飞机空战能力通用计算方法，将游戏环境中飞机传感器获取信息、武器系统信息等进行数据处理，并进行空战能力中态势感知与处理能力、快速瞄准能力、格斗能力和机动能力进行通用建模求解。本发明能够实现通用空中格斗游戏中作战飞机的各种空战能力的实时计算，并进行实时演示，能弥补当前定性分析中未考虑实际格斗过程等因素问题，也符合现代空战理论。
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