摘要：在干扰系统的设计中,需要快速产生干扰信号和修改干扰参数以应对复杂的电磁环境。介绍了距离拖引干扰的原理及其现场可编程门阵列(FPGA)实现方法,并在此基础上阐明了基于System Generator的干扰模块的构造及验证方法。利用System Generator进行干扰系统的开发具有使用方便、可扩展性强等优点,克服了从抽象算法到可靠硬件电路跨领域的困难,节省了开发时间,并降低了设计出错的概率。测试结果证明,System Generator非常适合距离拖引干扰的FPGA实现。

摘要：典型基于深度强化学习的多智能体对抗策略生成方法采用“分总”框架,各智能体基于部分可观测信息生成策略并进行决策,缺乏从整体角度生成对抗策略的能力,大大限制了决策能力。为了解决该问题,基于分层强化学习提出改进的多智能体博弈策略生成方法。基于分层强化学习构建观测信息到整体价值的决策映射,以最大化整体价值作为目标构建优化问题,并推导了策略优化过程,为后续框架结构和方法实现的设计提供了理论依据;基于决策映射与优化问题构建,采用神经网络设计了模型框架,详细阐述了顶层策略控制模型和个体策略执行模型;基于策略优化方法,给出详细训练流程和算法流程;采用星际争霸多智能体对抗(StarCraft Multi-Agent Challenge,SMAC)环境,与典型多智能体方法进行性能对比。实验结果表明,该方法能够有效生成对抗策略,控制异构多智能体战胜预设对手策略,相比典型多智能体强化学习方法性能提升明显。

摘要：本文在介绍卫星遥感照片的基础上,通过卫星遥感照片在物探工区踏勘和测线清线工作中的使用情况来阐述卫星遥感照片在石油物探测量中的应用,进而给出卫星遥感照片不仅可指导石油物探测量施工,而且还可用于物探设计以及物探后续施工。

摘要：文章针对长庆油田地震勘探生产中地理信息的应用现状及对地理信息的实际需求,通过大量的测试试验和数据分析,从技术和应用等方面探讨了Trimble Geo XH在探区地理信息更新方面的可行性、可靠性和技术优势。

摘要：为了形成智能化异构多无人机协同突防策略,提出了基于多智能体异步模仿深度确定性策略梯度算法的异构多无人机协同突防方法。首先,基于典型DDPG方法,采用异步并行框架进行改进,提高经验的收集效率。其次,分别构建基于专家经验知识的牵引性奖赏函数和基于任务结果的描述性奖赏函数。再次,通过分阶段训练后,使得深度神经网络产生的协同突防策略能够快速达到专家经验知识水平后,进一步提高对抗水平。最后,在仿真实验中,构建了异构多无人机协同突防环境,对改进方法和典型DDPG方法的对抗效果进行了对比。实验结果表明,MA2IDDPG方法能够有效产生多无人机协同突防策略,并且在训练阶段表现更为稳定且对抗效果更优。所设计的创新性MA2IDDPG方法框架可有效应用于无人机群控制领域,特别是对异构无人机群的智能控制方法研究具有重要参考意义。