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基于空海异构无人平台的水下目标搜索与跟踪
1
作者
丁文俊
柴亚军
+2 位作者
杨宇贤
刘佳敏
毛昭勇
《水下无人系统学报》
2024年第2期237-249,共13页
海上异构无人系统可有效提高复杂任务的完成效率。文中采用自主水下航行器(AUV)和无人机(UAV)来完成近海海域内未知水下目标的搜索与跟踪任务。首先,描述了水下目标搜索跟踪任务,将任务过程分为目标搜索和目标跟踪阶段,2个阶段的目标分...
海上异构无人系统可有效提高复杂任务的完成效率。文中采用自主水下航行器(AUV)和无人机(UAV)来完成近海海域内未知水下目标的搜索与跟踪任务。首先,描述了水下目标搜索跟踪任务,将任务过程分为目标搜索和目标跟踪阶段,2个阶段的目标分别是使AUV&UAV总搜索空间最大化以及AUV与水下目标的末端位置误差最小;然后,建立AUV&UAV跨域协同搜索模型,并设定模型中AUV和UAV探测范围和通信距离等约束条件;最后,在跨域协同搜索与路径跟踪规划中,基于传统粒子群算法,加入自适应学习因子调控策略和精英保存策略,生成搜索与跟踪路径。仿真实验表明,采用改进粒子群优化算法的AUV&UAV异构无人系统能够更高效地完成水下目标搜索与跟踪任务。
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关键词
跨域无人系统
自主水下航行器
无人机
改进粒子群优化算法
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职称材料
基于组合赋权TOPSIS的智能UUV目标识别与反对抗效能评估
2
作者
王旭
李金明
+1 位作者
毛昭勇
丁文俊
《水下无人系统学报》
2024年第5期779-786,共8页
随着水声对抗作战环境日益复杂,未来水下作战的重点主要是智能水下无人系统的对抗与反对抗,研究智能无人水下航行器(UUV)目标识别与反对抗能力对提高智能水下无人系统的整体作战效能具有重要意义。为了评估智能UUV目标识别与反对抗效能...
随着水声对抗作战环境日益复杂,未来水下作战的重点主要是智能水下无人系统的对抗与反对抗,研究智能无人水下航行器(UUV)目标识别与反对抗能力对提高智能水下无人系统的整体作战效能具有重要意义。为了评估智能UUV目标识别与反对抗效能,文中分析了影响系统效能的主要因素,建立了系统效能指标体系,并给出了评估模型;运用主客观相结合的组合赋权方法确定指标体系的权重,采用改进的逼近理想点法对智能UUV目标识别与反对抗效能进行评估,评估结论可为UUV目标识别与反对抗系统设计与优化提供参考。
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关键词
智能无人水下航行器
目标识别
反对抗
效能评估
组合赋权
逼近理想点法
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职称材料
山地环境下无人机自主最优轨迹规划方法
3
作者
张笑妍
钱程
+1 位作者
梁小溪
程昊宇
《无人系统技术》
2024年第5期24-32,共9页
在无人机技术日益成熟的今天,复杂山地环境下的无人机轨迹规划成为了一个关键且极具挑战性的研究。针对复杂山地环境下无人机轨迹规划算法面临的实时性要求高、生成轨迹隐蔽性要求强等难题,提出了一种自适应麻雀搜索算法来应对复杂轨迹...
在无人机技术日益成熟的今天,复杂山地环境下的无人机轨迹规划成为了一个关键且极具挑战性的研究。针对复杂山地环境下无人机轨迹规划算法面临的实时性要求高、生成轨迹隐蔽性要求强等难题,提出了一种自适应麻雀搜索算法来应对复杂轨迹规划问题,得到最优轨迹。首先以最短路径为目标,考虑地形、机动等约束条件,设计贴合实际场景及工程应用需求的最优目标函数,引导算法求取最优解;随后改进传统麻雀算法的初始化过程,在算法初期解决了种群多样性低的问题,并提出自适应记忆种群迭代策略来保持种群多样性和收敛速度之间的平衡,在加快收敛速度的同时保证生成轨迹的全局最优性。最后,通过数值对比仿真及模拟山地环境轨迹规划仿真,验证了所提算法的优越性。验证表明,所提算法不仅提升了轨迹规划的实时性,还通过算法优化确保了轨迹的全局最优性和隐蔽性,为无人机轨迹规划提供了技术支持。
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关键词
轨迹规划
自适应迭代
全局最优
麻雀搜索算法
无人机
山地环境
记忆种群
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职称材料
有限视场角下基于改进比例导引和深度学习的多约束制导律
4
作者
程妍菲
刘泽石
+1 位作者
杜江鹏
程昊宇
《无人系统技术》
2024年第5期47-53,共7页
针对考虑气动力模型的导弹精确打击问题,开展了基于改进比例导引和深度学习的制导律研究。首先生成随机训练数据,随后在训练数据基础上基于残差神经网络生成映射网络来对剩余飞行时间误差进行预测,最后将得到的预测结果引入改进比例导...
针对考虑气动力模型的导弹精确打击问题,开展了基于改进比例导引和深度学习的制导律研究。首先生成随机训练数据,随后在训练数据基础上基于残差神经网络生成映射网络来对剩余飞行时间误差进行预测,最后将得到的预测结果引入改进比例导引制导律,使得在视场角约束下攻击角度误差和飞行时间误差均能实现有效收敛。仿真结果表明,该方法能够满足制导要求,证明了该方法的有效性。与传统方法相比,提出的基于改进比例导引和深度学习的制导方法在攻击角度误差和飞行时间误差方面表现更优。
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关键词
制导律
飞行时间控制
剩余飞行时间预测
攻击角度控制
视场角约束
残差神经网络
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职称材料
题名
基于空海异构无人平台的水下目标搜索与跟踪
1
作者
丁文俊
柴亚军
杨宇贤
刘佳敏
毛昭勇
机构
西北工业大学
无人
系统
技术
研究院
浙江西安交通大学研究院
无人
飞行器
技术
全国重点实验室
无人机
技术集成
攻关
大平
台
出处
《水下无人系统学报》
2024年第2期237-249,共13页
基金
国家自然科学基金项目(51909206)
中国博士后科学基金项目(2021M692616)
+1 种基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2024JC-YBMS-300)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(31020200QD044).
文摘
海上异构无人系统可有效提高复杂任务的完成效率。文中采用自主水下航行器(AUV)和无人机(UAV)来完成近海海域内未知水下目标的搜索与跟踪任务。首先,描述了水下目标搜索跟踪任务,将任务过程分为目标搜索和目标跟踪阶段,2个阶段的目标分别是使AUV&UAV总搜索空间最大化以及AUV与水下目标的末端位置误差最小;然后,建立AUV&UAV跨域协同搜索模型,并设定模型中AUV和UAV探测范围和通信距离等约束条件;最后,在跨域协同搜索与路径跟踪规划中,基于传统粒子群算法,加入自适应学习因子调控策略和精英保存策略,生成搜索与跟踪路径。仿真实验表明,采用改进粒子群优化算法的AUV&UAV异构无人系统能够更高效地完成水下目标搜索与跟踪任务。
关键词
跨域无人系统
自主水下航行器
无人机
改进粒子群优化算法
Keywords
cross-domain unmanned system
autonomous undersea vehicle
unmanned aerial vehicle
improved particle swarm optimization algorithm
分类号
TJ630.32 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
U674 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于组合赋权TOPSIS的智能UUV目标识别与反对抗效能评估
2
作者
王旭
李金明
毛昭勇
丁文俊
机构
西北工业大学航海学院
中国船舶集团有限公司第七〇五研究所
西北工业大学
无人
系统
技术
研究院
浙江西安交通大学研究院
无人
飞行器
技术
全国重点实验室
无人机
技术集成
攻关
大平
台
出处
《水下无人系统学报》
2024年第5期779-786,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51909206)
中国博士后科学基金项目(2021M692616)
+1 种基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2024JC-YBMS-300)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(31020200QD044)。
文摘
随着水声对抗作战环境日益复杂,未来水下作战的重点主要是智能水下无人系统的对抗与反对抗,研究智能无人水下航行器(UUV)目标识别与反对抗能力对提高智能水下无人系统的整体作战效能具有重要意义。为了评估智能UUV目标识别与反对抗效能,文中分析了影响系统效能的主要因素,建立了系统效能指标体系,并给出了评估模型;运用主客观相结合的组合赋权方法确定指标体系的权重,采用改进的逼近理想点法对智能UUV目标识别与反对抗效能进行评估,评估结论可为UUV目标识别与反对抗系统设计与优化提供参考。
关键词
智能无人水下航行器
目标识别
反对抗
效能评估
组合赋权
逼近理想点法
Keywords
intelligent unmanned undersea vehicle
target recognition
counter-contermeasure
effectiveness evaluation
weighting combination
technique for order preference by similarity to ideal solution
分类号
TJ630.34 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
U674 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
山地环境下无人机自主最优轨迹规划方法
3
作者
张笑妍
钱程
梁小溪
程昊宇
机构
西北工业大学
无人
系统
技术
研究院
西北工业大学
无人
飞行器
技术
全国重点实验室
西北工业大学
无人机
技术集成
攻关
大平
台
上海航天
技术
研究院
出处
《无人系统技术》
2024年第5期24-32,共9页
文摘
在无人机技术日益成熟的今天,复杂山地环境下的无人机轨迹规划成为了一个关键且极具挑战性的研究。针对复杂山地环境下无人机轨迹规划算法面临的实时性要求高、生成轨迹隐蔽性要求强等难题,提出了一种自适应麻雀搜索算法来应对复杂轨迹规划问题,得到最优轨迹。首先以最短路径为目标,考虑地形、机动等约束条件,设计贴合实际场景及工程应用需求的最优目标函数,引导算法求取最优解;随后改进传统麻雀算法的初始化过程,在算法初期解决了种群多样性低的问题,并提出自适应记忆种群迭代策略来保持种群多样性和收敛速度之间的平衡,在加快收敛速度的同时保证生成轨迹的全局最优性。最后,通过数值对比仿真及模拟山地环境轨迹规划仿真,验证了所提算法的优越性。验证表明,所提算法不仅提升了轨迹规划的实时性,还通过算法优化确保了轨迹的全局最优性和隐蔽性,为无人机轨迹规划提供了技术支持。
关键词
轨迹规划
自适应迭代
全局最优
麻雀搜索算法
无人机
山地环境
记忆种群
Keywords
Trajectory Planning
Adaptive Iteration
Global Optimization
Sparrow Search Algo⁃rithm
Unmanned Aerial Vehicle
Mountainous Environments
Memory Population
分类号
V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
有限视场角下基于改进比例导引和深度学习的多约束制导律
4
作者
程妍菲
刘泽石
杜江鹏
程昊宇
机构
西北工业大学
无人
系统
技术
研究院
西北工业大学
无人
飞行器
技术
全国重点实验室
西北工业大学
无人机
技术集成
攻关
大平
台
沈阳飞机设计研究所
上海机电工程研究所
出处
《无人系统技术》
2024年第5期47-53,共7页
基金
国家自然科学基金(62176214,62101590,62003268,62303380)。
文摘
针对考虑气动力模型的导弹精确打击问题,开展了基于改进比例导引和深度学习的制导律研究。首先生成随机训练数据,随后在训练数据基础上基于残差神经网络生成映射网络来对剩余飞行时间误差进行预测,最后将得到的预测结果引入改进比例导引制导律,使得在视场角约束下攻击角度误差和飞行时间误差均能实现有效收敛。仿真结果表明,该方法能够满足制导要求,证明了该方法的有效性。与传统方法相比,提出的基于改进比例导引和深度学习的制导方法在攻击角度误差和飞行时间误差方面表现更优。
关键词
制导律
飞行时间控制
剩余飞行时间预测
攻击角度控制
视场角约束
残差神经网络
Keywords
Guidance Law
Control of Flight Time
Prediction of Remaining Flight Time
Control of Attack Angle
Field-of-view Constraint
Residual Neural Network
分类号
TJ765 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空海异构无人平台的水下目标搜索与跟踪
丁文俊
柴亚军
杨宇贤
刘佳敏
毛昭勇
《水下无人系统学报》
2024
0
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职称材料
2
基于组合赋权TOPSIS的智能UUV目标识别与反对抗效能评估
王旭
李金明
毛昭勇
丁文俊
《水下无人系统学报》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
山地环境下无人机自主最优轨迹规划方法
张笑妍
钱程
梁小溪
程昊宇
《无人系统技术》
2024
0
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职称材料
4
有限视场角下基于改进比例导引和深度学习的多约束制导律
程妍菲
刘泽石
杜江鹏
程昊宇
《无人系统技术》
2024
0
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职称材料
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