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基于时变离散DBN的无人机任务决策模型
被引量：
1
1
作者
戴晶帼
任佳
+1 位作者
崔亚妮
李媛
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第5期1346-1351,共6页
针对动态战场环境下无人机自主任务决策问题,提出一种基于时变离散动态贝叶斯网络的决策模型学习算法。在获得的前一时刻模型结构和参数基础上,通过粒子滤波算法动态更新模型结构和参数状态,利用实时获得的非平稳观测信息,完成当前时刻...
针对动态战场环境下无人机自主任务决策问题,提出一种基于时变离散动态贝叶斯网络的决策模型学习算法。在获得的前一时刻模型结构和参数基础上,通过粒子滤波算法动态更新模型结构和参数状态,利用实时获得的非平稳观测信息,完成当前时刻的任务决策推理。仿真结果表明,该模型学习算法能够在威胁联网的战场环境中保证无人机任务决策的有效性。
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关键词
无人机
时变离散动态贝叶斯网络
威胁联网
任务决策
粒子滤波
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职称材料
题名
基于时变离散DBN的无人机任务决策模型
被引量：
1
1
作者
戴晶帼
任佳
崔亚妮
李媛
机构
海南大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第5期1346-1351,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61440048
61162010)
+2 种基金
国家国际科技合作专项基金项目(2015DFR10510)
海南省自然科学基金项目(614227)
海南大学青年基金项目(qnjj1243)
文摘
针对动态战场环境下无人机自主任务决策问题,提出一种基于时变离散动态贝叶斯网络的决策模型学习算法。在获得的前一时刻模型结构和参数基础上,通过粒子滤波算法动态更新模型结构和参数状态,利用实时获得的非平稳观测信息,完成当前时刻的任务决策推理。仿真结果表明,该模型学习算法能够在威胁联网的战场环境中保证无人机任务决策的有效性。
关键词
无人机
时变离散动态贝叶斯网络
威胁联网
任务决策
粒子滤波
Keywords
unmanned
aerial
vehicle
time
varying
discrete
dynamic
bayesian
network
（
tvddbn
）
threat
netting
mission
decision-making
particle
filtering
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时变离散DBN的无人机任务决策模型
戴晶帼
任佳
崔亚妮
李媛
《计算机工程与设计》
北大核心
2016
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