智能飛行器系統(tǒng)原理

目錄
序
前言
第1章緒論1
1.1智能飛行器發(fā)展狀況2
1.2.1智能無人機2
1.2.2智能導彈3
1.2智能飛行器內涵4
1.3智能飛行器系統(tǒng)的總體架構5
1.3.1智能飛行器系統(tǒng)組成5
1.3.2智能飛行器系統(tǒng)關鍵技術6
思考題10
參考文獻10
第2章智能飛行器信息獲取系統(tǒng)11
2.1信息獲取系統(tǒng)組成11
2.2系統(tǒng)的時空配準12
2.2.1時空配準的任務13
2.2.2偏差估計與補償13
2.2.3空間配準方法13
2.2.4空間配準方法評價與選擇15
2.2.5多傳感器的時間配準16
2.2.6時間配準方法評價與選擇18
2.3異類多源信息融合方法18
2.3.1異類多源信息融合的結構18
2.3.2傳感器空間配準方法與多傳感器信息融合方法19
2.3.3多傳感器信息融合中的時間配準方法33
思考題45
參考文獻45
第3章多約束動態(tài)航跡規(guī)劃算法46
3.1飛行器多約束航跡規(guī)劃46
3.1.1飛行器航跡規(guī)劃任務46
3.1.2飛行器多約束航跡規(guī)劃模型與算法47
3.2航跡規(guī)劃的群智能優(yōu)化算法50
3.2.1粒子群優(yōu)化算法50
3.2.2蟻群優(yōu)化算法54
3.2.3遺傳優(yōu)化算法59
3.3在線航跡規(guī)劃算法68
3.3.1優(yōu)化算法68
3.3.2在線航跡優(yōu)化69
思考題77
參考文獻77
第4章目標智能動態(tài)分配系統(tǒng)79
4.1多目標分配規(guī)劃80
4.1.1多目標分配問題80
4.1.2目標威脅程度81
4.1.3攔截有效程度81
4.2目標分配智能算法84
4.2.1基于粒子群優(yōu)化的目標分配算法84
4.2.2基于蟻群優(yōu)化的目標分配算法85
4.2.3基于深度Q網(wǎng)絡的目標分配算法86
4.3動態(tài)多目標分配方法87
4.3.1基于DQN的決策過程設計87
4.3.2基于DQN的動態(tài)多目標分配系統(tǒng)89
4.3.3仿真試驗90
思考題92
參考文獻92
第5章動態(tài)環(huán)境下的智能制導控制94
5.1多目標優(yōu)化下的博弈制導方法94
5.1.1多目標優(yōu)化制導問題94
5.1.2一對一追逃博弈模型96
5.1.3追逃博弈模型求解98
5.2智能制導算法105
5.2.1**Q學習算法106
5.2.2基于DQN的制導算法107
5.2.3仿真試驗108
5.3智能姿態(tài)控制方法111
5.3.1高速飛行器動力學模型111
5.3.2面向控制的模型112
5.3.3基于自適應動態(tài)規(guī)劃的魯棒*優(yōu)跟蹤控制律設計113
5.3.4仿真試驗119
思考題124
參考文獻124
第6章多類型編隊協(xié)同飛行控制系統(tǒng)128
6.1編隊協(xié)同飛行控制系統(tǒng)綜述128
6.2飛行器編隊協(xié)同飛行控制結構130
6.2.1有中心編隊控制結構130
6.2.2無中心編隊控制結構131
6.3飛行器編隊協(xié)同飛行控制方法131
6.3.1領導-跟隨法131
6.3.2虛擬結構法132
6.3.3一致性方法134
6.4有中心編隊考慮通信耦合的協(xié)同飛行控制系統(tǒng)135
6.4.1通信耦合問題描述135
6.4.2協(xié)同編隊控制設計139
6.4.3時延協(xié)同編隊控制設計142
6.4.4仿真試驗145
6.5無中心編隊具有通信時延和聯(lián)合連通拓撲的協(xié)同飛行控制系統(tǒng)152
6.5.1基于一致性理論的多飛行器協(xié)同控制方法設計153
6.5.2穩(wěn)定性證明154
6.5.3仿真試驗157
思考題161
參考文獻161
第7章智能飛行系統(tǒng)的核心范例164
7.1飛行器智能動態(tài)航跡規(guī)劃范例164
7.1.1深度確定性策略梯度算法的訓練流程164
7.1.2禁飛區(qū)規(guī)避的航跡規(guī)劃模型166
7.1.3仿真試驗168
7.2多對多飛行器智能動態(tài)分配范例170
7.2.1多對多飛行器場景170
7.2.2智能動態(tài)分配算法171
7.2.3防御方優(yōu)勢下的目標分配172
7.2.4進攻方優(yōu)勢下的目標分配173
7.2.5雙方均勢下的目標分配175
7.3博弈制導范例176
7.3.1主動防御運動學模型177
7.3.2主動防御微分博弈模型及求解178
7.3.3博弈制導仿真測試183
7.4基于近端策略優(yōu)化算法的智能制導范例187
7.4.1攔截器制導問題描述187
7.4.2攔截器制導問題強化學習框架188
7.4.3近端策略優(yōu)化算法190
7.4.4仿真試驗191
7.5編隊協(xié)同智能飛行控制范例195
7.5.1無人飛行器編隊協(xié)同控制架構195
7.5.2基于深度強化學習方法的編隊協(xié)同控制策略196
7.5.3仿真試驗198
思考題200
參考文獻200