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公开(公告)号：CN117270572A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311507031.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于分层牵制控制理论的无人机集群蜂拥控制方法，包括：将无人机集群划分为连通的无人机子集群；计算子集群中每个无人机的影响力度值，根据所有影响度值选出初始信息无人机，除初始信息无人机外其他无人机作为普通无人机；初始信息无人机接收虚拟领导者对其施加的速度位置反馈并根据其邻域内其他无人机的状态信息计算其控制输入信息，将其状态信息直接传递给下一层普通无人机；将该普通无人机作为中间信息无人机，根据其邻域内其他无人机的状态信息计算其控制输入信息，将其状态信息直接传递给下一层普通无人机；将该普通无人机更新为中间信息无人机，执行上述中间信息无人机的通信过程。本发明适用于大规模无人机集群蜂拥控制。
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公开(公告)号：CN116934114A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310876879.5
申请日：2023-07-17
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种面向混合动作空间的模拟空战智能决策方法及装置，通过分立的两个策略网络解决离散的导弹发射决策动作和连续的机动决策动作引起的混合动作空间问题，同时迭代离散策略网络与连续策略网络以获得最优空战决策网络。将获取的智能体的当前状态输入最终空战决策网络，以使最终空战决策网络输出奖励最高的执行策略；本发明将导弹是否击中目标这一客观现象作为评价体系，并在建模过程中将发射导弹决策与机动决策进行联合建模，并引入脱靶量作为奖励函数的影响因素。按照奖励最高的执行策略执行空战任务，从而完成从通过机动决策进行态势占位到发射导弹决策引导导弹击毁目标的完整空战任务。
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公开(公告)号：CN116229135A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211557960.9
申请日：2022-12-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于高低层特征融合的小目标检测方法，包括：获取待进行小目标检测的目标图像；利用预设的基于多尺度融合策略的目标检测神经网络对目标图像进行小目标检测；其中，目标检测神经网络中基于一高低层特征融合模块实现对低层特征和高层特征的融合；高低层特征融合模块，用于分别对低层特征和高层特征进行预处理，以使低层特征和高层特征的维度相同；对预处理后低层特征先进行通道压缩再进行通道扩展，以保留小目标的有用信息以及过滤无用信息，得到通道压缩扩展特征；将通道压缩扩展特征与预处理后的高层特征进行相乘，并将乘积结果与预处理后的高层特征进行相加，作为高低层融合特征。本发明进一步提高了小目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116185059A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210988818.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人机空战自主规避机动决策方法，包括：确定多种无人机规避机动战术需求；建立无人机‑导弹三维空间追逃模型；获取三个连续时刻t‑1、t和t+1的战场状态；将多种战术需求、各战术需求对应的预设权重以及三个连续时刻t‑1、t和t+1的战场状态输入至预先训练好的LSTM‑Dueling DDQN，利用深度强化学习算法确定无人机在t+1时刻的机动控制参数；将机动控制参数输入无人机‑导弹三维空间追逃模型，得到t+2时刻的战场状态。通过上述无人机空战自主规避决策方法所得出的规避机动策略能够在保证无人机自身安全性的同时反应出不同的空战战术需求，进而提高攻击任务的成功概率。
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公开(公告)号：CN115951695A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211557947.3
申请日：2022-12-06
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种空战模拟环境中基于三方博弈的动态战术控制域解算方法，包括：建立三方博弈系统模型并求解，得到最优追逃制导策略；构建三方飞行器的运动模型并设定仿真限制条件得到仿真模型；对获得的每组仿真数据，在空战三方均执行最优追逃制导策略基础上，利用改进进退法搜索动态战术控制域边界，得到外边界动态战术控制距离值和内边界动态战术控制距离值；将同一空战模拟环境下且态势连续的各组仿真数据得到的同一种动态战术控制距离值依次连接得到动态战术控制域的内边界和外边界，构成动态战术控制域。本发明有效弥补了主动防御场景下空战对抗态势信息感知的漏洞，能提高战斗机在空战对抗模拟系统中的作战效能，工程实用性与有效性较强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115661632A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211109834.7
申请日：2022-09-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种空战模拟环境中的目标机动在线识别方法，包括计算目标轨迹特征信息；将目标连续机动轨迹特征信息序列平分为若干子序列；将若干子序列依次输入训练好的机动转换子序列识别网络得到机动转换子序列集合；将每个机动转换子序列输入训练好的机动转换点定位网络识别机动转换点数据位；利用顺序编号和机动转换点数据位计算每个机动转换点得到机动转换点有序集合；利用目标轨迹机动转换点识别结果对目标连续机动轨迹进行分段得到多段单一机动轨迹集合；将每段单一机动轨迹输入训练好的单一机动识别网络进行机动类别识别，得到机动类别预测标签序列。该方法解决了目标的连续多段未知机动轨迹难以识别及大规模训练样本的收敛性和时效性问题。
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公开(公告)号：CN115186378A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210725151.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种空战模拟环境中的战术控制距离实时解算方法，通过生成并训练实时解算模型得到，该模型训练过程包括：构建超视距空战中载机和空空导弹的三维运动模型及其约束模型并设置仿真限制条件得到离线解算模型；利用其与每组样本运动数据、战术控制距离边界的最大初始搜索范围通过敌方导弹与载机运动仿真得到对应的战术控制距离值继而构建样本数据库；基于稀疏自编码网络构建初始实时解算模型并利用样本数据库进行网络训练得到目标实时解算模型。将各组待测运动数据输入目标实时解算模型得到对应的战术控制距离值继而能得到战术控制距离边界。本发明首次提出战术控制距离概念并通过量化模型为空战决策提供理论指导，解算精度高，实时性强。
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公开(公告)号：CN111888767B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010639747.7
申请日：2020-07-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: A63F13/573
Abstract: 本发明提供了一种模拟环境中的导弹灰盒仿真器弹道配准方法，采集发射时刻的导弹与敌方飞机初始位置，得到N组典型设计点；将待辨识的导弹仿真系统作为灰盒仿真器，将已知的导弹模型视为白盒仿真器，采集其输出的弹道数据，对每个待辨识参数采用随机方式进行初始化，利用灰盒所生成的弹道轨迹数据，对每条染色体下的白盒仿真器的输出进行评估，并不断优化种群。本发明简单易行，不但避免了繁琐的灵敏度求解，也避免了可能出现的数值问题，而且能使辨识准确性明显增强，从而能够有效地提高参数辨识的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN111898201B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010649603.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种空战模拟环境中的战斗机高精度自主攻击引导方法，首先建立战斗机和目标的运动模型及过载约束模型；然后建立战斗机超视距拦射火控瞄准模型，求解俯仰和水平瞄准偏差角及其角变化率；最后构建基于模型预测控制的战斗机控制过载优化框架，利用计算得到的控制过载引导战斗机。本发明对大机动目标具有高精度且稳定的火控瞄准能力，并且减小了对专家经验的依赖，形成了具有自适应性、高时效性以及高精度特点的自主攻击引导方法，能够提高战斗机的作战效能。
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公开(公告)号：CN117850451A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311867573.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/28
Abstract: 本发明提供了一种面向复杂约束的多飞行器协同制导方法，包括：根据各飞行器的飞行速度、以及所对应的期望命中时间、期望落角约束、期望攻击时间约束、视场角约束，确定各飞行器的虚拟命中点，并控制各飞行器飞抵相应虚拟命中点，以完成第一阶段飞行；根据各飞行器的速度、视场角、在俯仰方向的前置角以及在偏航方向的前置角，确定各飞行器所对应的基于一致性原理的比例导引的加速度指令，基于加速度指令控制相应飞行器飞抵同一目标，以完成第二阶段飞行，能够实现了各飞行器的高精度时间协同，保证多飞行器同时命中目标。
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