检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京航空航天大学自动化学院,南京210016
出 处:《仪器仪表学报》2011年第8期1891-1897,共7页Chinese Journal of Scientific Instrument
基 金:航空科学基金(2009ZC52041);南京航空航天大学基本科研业务费专项科研项目(NP2011005)资助
摘 要:针对敌我双方的对决状态,考虑了敌方威胁和攻击获益双方因素建立了敌对环境下的攻击模型。为了获得最大的攻击获益,将无人机群通过相互协作,分阶段实施攻击,以减少友机攻击过程中的威胁,提高总体机群攻击获益。在寻求最佳攻击策略中,分析了成功概率因子和时间折算因子对协作攻击策略制定的影响,为最佳攻击策略的制定提供了依据。为了快速得到最佳攻击方案,结合敌对环境下的多无人机协作攻击模型,设计了基于改进遗传算法攻击策略迭代方法,仿真实验表明,改进后的算法比遗传算法得到的最大获益值提高了2.7%左右。This paper addresses the problem of risk in adversarial environment and presents a new attacking model. In this model cooperative action is adopted to improve the UAV attacking performance. The actions of each UAV not only get benefit from attacking but also reduce the risks of other UAVs in the environment. The implications of the survival probabilities and the time discount factor are analyzed in this model and the result can provide a basis for building optimal attacking strategy. An improved genetic algorithm is applied to quickly build the optimal strategy. Simulation results show that this algorithm provides better solutions than genetic algorithm in attacking performance.
分 类 号:V279[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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