基于态势认知的无人机集群围捕方法

作     者：吴子沉 胡斌 WU Zichen;HU Bin

作者机构：空军工程大学航空工程学院西安710038 

基　　金：科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102403) 国家自然科学基金(61573373) 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2021年第47卷第2期

页      码：424-430页

摘      要：无人机集群围捕是智能无人机"蜂群"作战的一种重要任务方式。现有集群围捕方法大多建立在环境已知的基础上,面对未知的任务环境时围捕策略经常性失效。针对此问题,提出了基于态势认知的发育模型,探索一种对环境适应性较佳的围捕方法。首先,对集群围捕行为分解,将围捕离散化;然后,基于深度Q神经网络(DQN),设计一种围捕策略的生成方法;最后,建立状态-策略知识库,并通过大量有效数据的训练,针对不同环境获得不同的策略,对知识库进行发育。仿真结果表明:提出的基于态势认知的发育模型,能够有效适应不同环境,完成不同环境下的围捕。

主 题 词：无人机 集群围捕 态势认知 深度Q神经网络(DQN) 自主发育 

学科分类：08[工学] 080202[080202] 081105[081105] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0274

馆 藏 号：203102373...