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多无人机任务集结合作博弈优化自组织协同控制被引量：5: 2014年; 基于一致性理论的多无人机系统自组织协同作战是未来无人机应对突发任务的重要方式,任务集结是协同作战的首要行动和自组织协同控制的重要内容。为优化集结行动中系统任务状态协调过程能量最优性、协同控制动态响应性和集结行动时效性3个性能指标,采用基于快速一致性控制算法的协同控制结构,在合作博弈框架下给出多无人机系统自组织协同与优化控制问题描述,建立了优化控制输入的Pareto解集,采用Nash讨价还价方法给出基本合作博弈优化一致性控制算法。在基本算法中引入过去状态差值,并以优化目标构建适应度函数,采用遗传算法优化代价函数的加权矩阵,得到改进合作博弈优化一致性控制算法。理论分析和仿真实验验证了方法的可行性和有效性。; 王勃姚佩阳贾方超陈洁钰; 关键词：多无人机协同控制合作博弈

基于结构熵和IGSO-BP算法的动态威胁评估被引量：27: 2015年; 针对传统超视距空战威胁评估不能根据各类威胁因素的变化动态调整其对应权值的问题,引入前向反馈(back propagation,BP)神经网络,采用综合考虑主客观因素的结构熵权法确定各威胁指数权值并作为神经网络训练参数进行训练,提出了改进萤火虫算法(improved glowworm swarm optimization,IGSO)和BP神经网络相结合的空战动态权值计算方法。该算法采用改进萤火虫算法优化BP网络的权值和阈值,优化后的BP网络能更好地计算不同态势下的威胁指数权值,从而根据威胁估计模型进行威胁评估。以某一时刻预测多无人机空中对抗时的威胁度为想定,分别采用结构熵权法和IGSO-BP进行仿真计算。结果表明:结构熵权法能够科学合理地计算各威胁指数权值,IGSO-BP算法可有效解决空战目标威胁评估问题,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性和准确性上都有明显提高。; 陈洁钰姚佩阳王勃税冬东; 关键词：BP神经网络萤火虫算法动态权值

多UAV集结任务的分布式协同与优化控制被引量：5: 2014年; 基于一致性理论的多无人机分布式协同控制已广泛运用于无人机作战中,通过一致性控制算法实现状态一致完成协同需求。建立了集结问题的数学模型,基于协调变量和协调函数的分解策略进行求解。为实现协同控制的最优性,改进了平均一致性控制算法,采用Hamilton-Jacobi-Bellman方程给出基本优化一致性控制算法。在控制算法中引入过去状态差值,提高控制算法的动态响应性和能量最优性;同时采用遗传算法优化代价函数的加权矩阵,进一步提高控制算法的动态响应性和能量最优性,缩短了任务执行时间。理论分析和仿真实验验证了方法的有效性和可行性。; 贾方超姚佩阳陈洁钰王勃; 关键词：动态规划

基于SA-IGSO的它机协同制导-攻击匹配: 2016年; 为增强协同空战战术的灵活性,提高目标攻击的及时性和有效性,重点研究"武器发射平台-制导平台-目标"三者之间的优化匹配问题。在分析了它机协同制导攻击流程的基础上,建立相应的协同制导-攻击匹配模型,设计一种模拟退火算法和改进萤火虫算法相结合的混合优化算法对模型进行求解。仿真实验结果表明所设计的算法能在较短时间内求解"武器发射平台-制导平台-目标"三者之间的优化匹配问题,且收敛性能较好,优化精度较高。; 陈洁钰王勃王勋胡诗骏; 关键词：协同制导萤火虫算法模拟退火算法

基于影响网的战场威胁强度评估建模: 2014年; 为对UAV航迹规划过程提供科学有效的参考,考虑到战场环境的不确定性以及战场态势的多变性,针对航迹规划中航迹的威胁强度评估问题,采用影响网络分析威胁因素与威胁强度之间的影响关系,建立直观的影响因素结构模型,给出威胁概率值求解方法。通过仿真验证了战场威胁强度评估模型以及模型求解方法的可行性与有效性,为航迹的选择提供参考。; 王勃姚佩阳稅冬东陈洁钰; 关键词：航迹规划

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王勃