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一种机载末端防御决策方法及装置 

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申请/专利权人:西北工业大学

摘要:本发明公开了一种机载末端防御决策装置,包括:综合处理模块、显示模块。所述综合处理模块通过加载机载末端防御决策模型,可根据当前空战态势,生成防御策略,并通过显示模块,辅助飞行员进行决策,若导弹接近到一定范围内,则直接通过向飞控发送指令,控制战斗机执行防御策略。机载末端防御决策装置具备在任意空战态势下,生成防御策略的能力。当敌方导弹距我方战斗机尚有一定距离时,机载末端防御决策装置通过可视化界面以及音频提示,辅助飞行员进行防御决策;当敌方导弹迫近我方战斗机,飞行员受限于生理极限无法及时做出防御决策时,机载末端防御决策装置甚至可以直接替代飞行员进行决策。

主权项:1.一种机载末端防御决策方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:设置最大迭代次数Emax=1×105,裁剪函数阈值∈=0.2,学习率α=1×10-4;步骤2:定义奖励函数Rs,a: 步骤2:使用Xavier正态分布初始化策略网络参数θ以及价值网络参数φ 式中,Wl表示第l层神经网络的权重,表示第l层神经网络的输入特征宽度,表示第l层神经网络的输出特征宽度,表示加载了参数θk的策略网络,表示加载了参数φk、针对策略∏的价值网络;步骤3:初始化当前迭代次数k,k=0;步骤4:根据场景想定初始化仿真环境;步骤5:从仿真环境中获取当前防御态势st,送入策略网络中推理产生防御策略at,将生成的防御策略送入仿真环境执行,仿真环境产生新的防御态势st+1,不断重复此策略网络与环境的交互过程,直至达到终结状态,战斗机被击中或导弹被规避成功,sT,T表示达到终结状态的时刻,获得一条采样轨迹τ=[s0,a0,...,sT-1,aT-1,sT];步骤6:重复N次步骤5,获得训练数据集步骤7:计算优势估计 步骤8:计算目标函数: 步骤9:使用梯度上升算法更新策略网络参数: 步骤10:计算损失函数: 步骤11:使用梯度下降算法更新价值网络参数: 步骤12:k=k+1步骤13:重复步骤4~步骤13,直到k=Emax;步骤14:结束训练过程,输出机载末端防御决策模型,即策略网络参数θk;步骤15:将策略网络参数θk加载到机载末端防御决策装置中,即可根据当前防御态势推理得到防御策略。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西北工业大学 一种机载末端防御决策方法及装置

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