摘要
一种基于可达域覆盖的协同拦截多目标分配方法,本发明涉及基于可达域覆盖的协同拦截多目标分配方法。本发明的目的是为了解决“多对多”协同拦截过程中现有的多目标分配方法计算时间长的问题。过程为:一、预测拦截时刻的目标飞行器可达域;二、构建拦截弹可达性判断数据库;三、获得一个训练好的判断拦截可达性的深度神经网络;使用网格法对一的目标可达域进行采样,将采样数据输入训练好的深度神经网络,训练好的深度神经网络输出0或1;将1对应的拦截弹可达采样点的集合表示拦截弹的机动可达域;四、建立多对多拦截目标分配优化模型,使用两阶段多目标整数差分进化算法,求解分配方案。本发明用于协同拦截多目标分配领域。
技术关键词
深度神经网络
飞行器
非线性卡尔曼滤波
弹道优化方法
协方差矩阵
协方差分析
拦截器
进化算法
指标
坐标系
终端
气动力
两阶段
偏角
采样点
遗传算法求解
速度
代表
变量
系统为您推荐了相关专利信息
安防系统
智能识别模块
高精度人脸识别
集成视频监控
高斯混合模型
空地协同
渲染技术
像素
无人机相机
计算机程序指令
在线数据处理系统
铁路供电设备
强化学习模型
层次结构模型
编码特征
风洞自由飞
校准
风洞支撑系统
风洞试验模型
飞行器