论文摘要
飞机航迹拟合的模型建立一直是作战智能体训练研究的关键问题之一。针对当前作战多智能体在仿真训练中的航迹拟合精确度过低的问题,提出了一种基于改进强化循环神经网络与三次样条插值的训练策略。以飞机的俯仰角、滚动角、偏航角为参考对象,基于三次样条插值算法,通过循环神经网络进行强化深度学习训练来降低误差,对航迹进行拟合。通过大量的仿真实验和最终工程实践的对比证明,该方法相比已有的航迹仿真算法具有更高的准确性与合理性。在相同背景下,其航迹长度下降近10个百分点,准确性也较同领域算法高出5%以上,能有效解决作战智能体在模拟训练中减小航迹与实际作战误差的问题。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张杰,王刚,姚小强,宋亚飞,郑康波
关键词: 航迹拟合,改进循环网络,三次样条插值,作战智能体
来源: 计算机科学 2019年S2期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 武器工业与军事技术,自动化技术
单位: 空军工程大学研究生学院,空军工程大学防空反导学院
基金: 国家自然科学基金(61703426,61876189)资助
分类号: E926;TP183
页码: 58-61+88
总页数: 5
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