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一种无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划
被引量:
10
1
作者
李波
杨志鹏
+1 位作者
贾卓然
马浩
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期77-84,共8页
针对不确定信息条件下的无人机全区域侦察路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的神经网络无监督学习方法。构建了环境模型、无人机模型与评价指标,并建立了无人机全区域侦察路径规划的神经网络模型。在此基础上,考虑到路径规划神经网...
针对不确定信息条件下的无人机全区域侦察路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的神经网络无监督学习方法。构建了环境模型、无人机模型与评价指标,并建立了无人机全区域侦察路径规划的神经网络模型。在此基础上,考虑到路径规划神经网络训练样本难以获取的问题,采用遗传算法对神经网络参数的无监督训练进行了优化。相对于传统方法,文中构建的评价指标不需要人为指定无人机机动规则,并且提出的离线学习方法具有优良的迁移能力。仿真结果表明,基于无监督学习型神经网络的无人机,能够在未知环境中规划出有效路径完成全区域侦察任务。
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关键词
无人机
全区域侦察
神经网络
遗传算法
无监督学习
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题名
一种无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划
被引量:
10
1
作者
李波
杨志鹏
贾卓然
马浩
机构
西北工业大学电子信息学院
中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室
中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期77-84,共8页
基金
国家自然科学基金(61573285)
航空科学基金(2017ZC53021)
+1 种基金
数据链技术重点实验室开放基金(CLDL-20182101)
陕西省自然科学基金(2020JQ-220)资助。
文摘
针对不确定信息条件下的无人机全区域侦察路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的神经网络无监督学习方法。构建了环境模型、无人机模型与评价指标,并建立了无人机全区域侦察路径规划的神经网络模型。在此基础上,考虑到路径规划神经网络训练样本难以获取的问题,采用遗传算法对神经网络参数的无监督训练进行了优化。相对于传统方法,文中构建的评价指标不需要人为指定无人机机动规则,并且提出的离线学习方法具有优良的迁移能力。仿真结果表明,基于无监督学习型神经网络的无人机,能够在未知环境中规划出有效路径完成全区域侦察任务。
关键词
无人机
全区域侦察
神经网络
遗传算法
无监督学习
Keywords
unmanned
aerial
vehicle(UAV)
full
-
area
reconnaissance
neural
network
genetic
algorithm
unsupervised
learning
分类号
TJ85 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划
李波
杨志鹏
贾卓然
马浩
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
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