论文摘要
针对无人机空战态势估计中存在的多参数、非线性、实时性问题,提出了一种改进决策树思想的态势估计推理方法.首先,通过结合无人机与敌机的状态参量作为决策树模型的输入,确保态势估计的依据中包含交战双方的信息,为无人机态势估计的结果的合理性提供理论依据;然后,建立4类态势结果作为决策树模型的输出,以满足态势响应快速性的要求,根据影响空空导弹攻击区的状态参量,对比相同状态参量下,无人机与敌机的评价指标值的大小,构建对应的空战态势分类指标.建立了空战态势分类规则,作为决策树的推理规则,在决策树的节点对态势不断细化.最后,针对决策树中未开发分支引入反推理规则,在未知情形下提高学习能力.通过对不同的典型空战场景:一对一、一对二和二对二,进行仿真验证,并将结果与贝叶斯推理法进行全面比较,通过分析,所提方法用时5.39 s,准确度为80%,贝叶斯推理法用时11.63 s,准确度为60%.准确的实验结果表明所提方法比贝叶斯推理方法的评估速度更快,准确度更高.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵克新,黄长强,魏政磊,王乐
关键词: 决策树,无人机,态势估计,空空导弹,决策,模型分析
来源: 哈尔滨工业大学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用
单位: 航空工程学院机载武器重点实验室(空军工程大学)
基金: 国家自然科学基金(61601505),航空科学基金(20155196022)
分类号: V279;TP311.13
页码: 66-73
总页数: 8
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