发明

一种基于智能学习的空战对抗自主决策方法及系统2024

2024-04-11 07:40:32 发布于四川 1
  • 申请专利号:CN202010306471.0
  • 公开(公告)日:2024-04-09
  • 公开(公告)号:CN111523177A
  • 申请人:西安科为实业发展有限责任公司
摘要:本发明公开一种基于智能学习的空战对抗自主决策方法及系统,方法包括:从空战对抗样本库中选取多个典型的训练样本形成空战对抗样本集,通过智能学习神经网络对选定的多个典型空战对抗样本集进行学习训练,采用训练好的空战对抗预测模型对未知样本进行验证;空战对抗样本集的输入为空战对抗双方的当前对抗态势,其组成部分包括:巡航飞行高度、马赫数、预警支援、相对距离、目标方位角及机动性能;空战对抗样本集的输出为实战训练飞行器的战术机动动作指令,包括:S机动、圆周机动、剪式机动、高强势回旋、低强势回旋及俯冲机动。本发明工作方式简洁可靠,只需要利用训练好的预测模型即可计算出对应的决策策略,实现从对抗态势到决策的映射。

专利内容

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 111523177 A (43)申请公布日 2020.08.11 (21)申请号 202010306471.0 (22)申请日 2020.04.17 (71)申请人 西安科为实业发展有限责任公司 地址 710000 陕西省西安市西咸新区沣西 新城西部云谷B3北四楼 (72)发明人 周颖  (74)专利代理机构 西安通大专利代理有限责任 公司 61200 代理人 陈翠兰 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 (54)发明名称 一种基于智能学习的空战对抗自主决策方 法及系统 (57)摘要 本发明公开一种基于智能学习的空战对抗 自主决策方法及系统,方法包括:从空战对抗样 本库中选取多个典型的训练样本形成空战对抗 样本集,通过智能学习神经网络对选定的多个典 型空战对抗样本集进行学习训练,采用训练好的 空战对抗预测模型对未知样本进行验证;空战对 抗样本集的输入为空战对抗双方的当前对抗态 势,其组成部分包括:巡航飞行高度、马赫数、预 警支援、相对距离、目标方位角及机动性能;空战 对抗样本集的输出为实战训练飞行器的战术机 动

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