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

Inventor： 杨振 ,  李琳 ,  詹光 ,  朴海音 ,  周德云 ,  李枭扬

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。

公开(公告)号：CN106599537A

公开(公告)日：2017-04-26

申请号：CN201611013169.6

申请日：2016-11-17

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 周德云 ,  李枭扬 ,  潘潜 ,  张坤 ,  黄吉传 ,  吕晓峰

IPC: G06F19/00

CPC classification number: G06F19/00

Abstract: 本发明提供了一种基于多目标克隆进化算法的大规模武器‑目标分配方法，属于计算机仿真与方法优化技术领域，首先根据武器的数量生成多个初始子种群，并计算所有子种群的pareto最优解，用这些最优解构成优势种群；其次，算法采用克隆机制对优势种群中的所有个体进行克隆，形成多个新的子种群；然后，算法给出了三种特殊的进化算子，并用这三种进化算子对个体进行进化。本发明针对大规模武器‑目标分配问题，设计了相应的进化算子和进化方法，能够有效解决大规模武器‑目标分配问题，能够在大规模武器和目标的环境下，得到完整的pareto最优解，具备较好的收敛效果。