【摘 要】
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为满足现代防空作战高动态环境对武器目标实时智能分配的迫切需求,提出了一种基于神经网络的防空武器目标智能分配方法。首先综合考虑武器数量及拦截能力等要素,以毁伤效能最
【机 构】
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北京理工大学宇航学院,北京理工大学飞行器动力学与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675047,52005288),中国博士后科学基金(2019M660668)
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为满足现代防空作战高动态环境对武器目标实时智能分配的迫切需求,提出了一种基于神经网络的防空武器目标智能分配方法。首先综合考虑武器数量及拦截能力等要素,以毁伤效能最大为优化目标,建立武器目标分配问题优化模型;在此基础上,构建基于神经网络的武器目标智能分配框架,基于分配方案数据集训练武器分配决策神经网络,并通过神经网络预测实现当前武器资源对威胁目标的准确高效分配。仿真结果表明,相比于传统基于离散差分进化的规划求解方法,基于神经网络的防空武器目标智能分配方法能够获取毁伤效能更优的武器目标分配方案,且计算成本降低
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