【摘 要】
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当前无人机缺乏管控,在民用与军用领域造成极大安全隐患,因此研究无人机的防御具有重要意义。由于无人机的多样化,单一反无人机的手段无法有效压制无人机。所以,采用复合部署的反无人机智能决策系统是当前反无人机研究的主要课题。本文的主要工作如下所示:1.提出了一个基于PSO（Partical Swarm Optimization）的反无人机装备复合部署模型。分析了反无人机装备系统复合部署和影响反无人机装备部
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当前无人机缺乏管控,在民用与军用领域造成极大安全隐患,因此研究无人机的防御具有重要意义。由于无人机的多样化,单一反无人机的手段无法有效压制无人机。所以,采用复合部署的反无人机智能决策系统是当前反无人机研究的主要课题。本文的主要工作如下所示:1.提出了一个基于PSO（Partical Swarm Optimization）的反无人机装备复合部署模型。分析了反无人机装备系统复合部署和影响反无人机装备部署的各种因素,深入分析反无人机装备部署的建模方法。详细介绍了开阔地场景的反无人机装备复合部署的过程。2.基于强化学习,建立了开阔地场景的反无人机决策模型,进而设计了一个基于强化学习的算法,新的算法拥有更加快速的收敛性能以及更稳定的奖励值,比一般Deep Q Network方法以及Double Q-learning方法更适用于本文相关场景。通过仿真验证,可以实现反无人机系统目标分配过程中的动态决策。3.由强化学习生成的决策为初始结果,还需要采用基于遗传算法的方法对初期决策结果进行优化和多方案生成。因此,针对实际情况,考虑武器单元的性能,结合一对一射击原则,建立了一个基于遗传算法的决策优化模型。通过仿真验证,可以从初期的动态决策方案中计算出全局最优解。
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