基于态势认知的无人机集群围捕方法

摘要：

无人机集群围捕是智能无人机"蜂群"作战的一种重要任务方式.现有集群围捕方法大多建立在环境已知的基础上,面对未知的任务环境时围捕策略经常性失效.针对此问题,提出了基于态势认知的发育模型,探索一种对环境适应性较佳的围捕方法.首先,对集群围捕行为分解,将围捕离散化;然后,基于深度Q神经网络(DQN),设计一种围捕策略的生成方法;最后,建立状态-策略知识库,并通过大量有效数据的训练,针对不同环境获得不同的策略,对知识库进行发育.仿真结果表明:提出的基于态势认知的发育模型,能够有效适应不同环境,完成不同环境下的围捕.

关键词：无人机、集群围捕、态势认知、深度Q神经网络(DQN)、自主发育

所属期刊栏目：47

分类号：V249.3;TP24(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：科技创新新一代人工智能重大项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：424-430