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公开(公告)号：CN113051706A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110055519.X
申请日：2021-01-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , F41H11/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及航空航天技术领域，公开了一种采用虚拟点预测的三体对抗防御制导方法，包括：建立逃逸体、追踪体、防御体三体对抗非线性运动学模型，选取参考点，在参考点与追踪体的连线上选取偏置修正量从而确定预测追踪点，以预测追踪点为目标采用线性制导方法设计追踪机动指令。本方法基于预测思想，将防御高速运动的追踪体问题转变为追随低速运动的预测追踪点问题，将复杂的耦合非线性问题简化为单点轨迹规划问题。本发明所提出的制导方法对比以往制导方法不仅具有优秀的拦截能力，而且能够有效降低对防御体的性能需求，峰值加速度也有明显下降，即使是低速低性能的防御体也可以完成对高性能追踪体的拦截，本方法适用于二维和三维空间。
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公开(公告)号：CN112613450A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011598084.5
申请日：2020-12-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出了一种增强在困难样本上表现的3D目标检测方法。包括以下步骤：1.将点云进行体素化，然后对这些体素进行特征提取；2.使用3D目标检测网络根据特征图得到一系列的目标建议框；3.预测每个候选框内的点的个数所属的类别以及该候选框的中心点和框内所有点的坐标的平均值之间的单位距离向量，使用辅助损失模块进行分类和回归；4.对损失函数进行优化，进行前背景的分类，中心点位置、形状和转向角的回归，以及物体朝向的二分类，得到最终的3D目标检测结果。本发明有效提高了对于内部点云数过少以及内部点云分布过于不均匀的困难样本的检测性能，解决了基于点云的3D目标检测在远距离、被遮挡和过偏的转向角的情况下表现较差的问题。
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公开(公告)号：CN112035780A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010923639.2
申请日：2020-09-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及武器系统与运用工程技术领域，公开了一种导弹末制导阶段杀伤效果的计算方法，包括：导弹和目标在三维空间内的质心运动模型和静态三维几何体模型、引信模型和破片飞散模型，根据导弹和目标的方向余弦矩阵将导弹和目标几何体固连在各自质心上，并由此确定各自的三维几何体在三维空间的运动模型；引信探测到目标后发出引爆信号经过信号延迟后到达战斗部；导弹引爆后破片均匀分布在杀伤面上，计算每一个破片的运动方程，然后代入目标几何体运动方程，计算是否命中以及命中部位，根据命中目标各部位的破片数量和杀伤系数加权评估杀伤效果。本发明是一种精确的导弹杀伤计算方法，精确计算破片的命中数量和命中部位，以此描述导弹的杀伤效果。
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公开(公告)号：CN110657713B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910739750.3
申请日：2019-08-12
Applicant: 清华大学
IPC: F41H11/02
Abstract: 本发明涉及飞行器制导与控制技术领域，公开了一种采用预测制导的主动防御导弹最优发射时机搜索方法，包括：主动防御的三体对抗运动学模型，由载机和来袭导弹的飞行状态求解来袭导弹在已知制导律下的飞行弹道，计算在不同防御导弹发射时间下的预测拦截点序列，计算防御导弹与预测拦截点所形成的预测航向偏差角序列，搜索防御导弹最优发射时机。本方法搜索得到了主动防御问题中防御导弹的最优发射时机，为载机提供了智能发射的能力，相对于非最优发射时机的情况，防御导弹的制导过载为最优，制导能量损耗最小，降低了对防御导弹的性能需求，从而提升了载机的存活概率。
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公开(公告)号：CN110660061A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910779851.3
申请日：2019-08-22
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种采用概率图梯度损失函数的图像语义分割方法，其特征在于含有：图像语义分割数据集，卷积网络，归一化指数函数，概率图损失以及概率图梯度损失。所述卷积网络用于从所述图像语义分割数据集中提取特征，这些特征经过所述归一化指数函数处理形成预测概率图。用于训练网络模型的损失函数由所述概率图损失与所述概率图梯度损失两部分构成。所述概率图损失使预测概率图中单个像素的概率值尽可能接近真实概率值，所述概率图梯度损失使预测概率图梯度尽可能接近真实概率图梯度。本发明的一种采用概率图梯度损失函数的图像语义分割方法能够有效学习语义分割图的局部细节特征，适用于推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109614631A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811217192.6
申请日：2018-10-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和迁移学习的飞行器全自动气动优化方法，用于解决现有气动优化方法存在的容易陷入局部最优或收敛速度缓慢的问题，同时该优化方法在最后的高精度优化阶段将人工干预排除在外，进一步提高了优化效率。技术方案是首先分别建立基于半经验估算和高精度流体仿真的强化学习环境，然后构建强化学习神经网络、设置奖励函数，利用强化学习的全局寻优能力，在网络训练的过程中从半经验估算方法中提取优化经验并储存于网络参数中，然后构建另一个强化学习神经网络，并使用迁移学习将提取的优化经验迁移到该网络，再将其运用到基于高精度流体仿真的气动优化中，最后通过训练该网络获取气动性能优异的高精度设计参数。相对于背景技术方法，本发明提高了收敛速度，同时具备强大的全局寻优能力，对高精度气动优化具有很大的工程价值。
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公开(公告)号：CN112051554B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202010923635.4
申请日：2020-09-04
Applicant: 清华大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明公开了属于空战仿真技术领域的智能空中对战环境地杂波干扰模拟方法，包括擦地角计算步骤、信杂比计算步骤，其特征在于：通过所述擦地角计算步骤能够得到雷达波束擦地角，所述雷达波束擦地角可用于判定地杂波是否对本机的雷达探测能力有影响；通过所述信杂比计算步骤能够得到杂波面积，并由所述杂波面积计算得到信杂比，所述信杂比可以用于快速判定本机能否在地杂波干扰情况下探测和跟踪目标。其技术效果是：能够有效模拟地杂波干扰的影响，仅需少量参数即可精确计算信杂比，且模拟计算量很小。
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公开(公告)号：CN113051706B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110055519.X
申请日：2021-01-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , F41H11/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及航空航天技术领域，公开了一种采用虚拟点预测的三体对抗防御制导方法，包括：建立逃逸体、追踪体、防御体三体对抗非线性运动学模型，选取参考点，在参考点与追踪体的连线上选取偏置修正量从而确定预测追踪点，以预测追踪点为目标采用线性制导方法设计追踪机动指令。本方法基于预测思想，将防御高速运动的追踪体问题转变为追随低速运动的预测追踪点问题，将复杂的耦合非线性问题简化为单点轨迹规划问题。本发明所提出的制导方法对比以往制导方法不仅具有优秀的拦截能力，而且能够有效降低对防御体的性能需求，峰值加速度也有明显下降，即使是低速低性能的防御体也可以完成对高性能追踪体的拦截，本方法适用于二维和三维空间。
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公开(公告)号：CN112033235B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010923657.0
申请日：2020-09-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及航空航天技术领域，公开了一种采用黄金分割搜索的空战三体对抗最优预测制导方法，包括：建立空战三体对抗交战三方的运动学模型，根据交战三方实时运动状态选取优化指标函数，采用黄金分割法优化求解得到最优剩余拦截时间，将来袭导弹运动状态积分至剩余拦截时刻并选取为虚拟目标点，将防御导弹以虚拟目标点为目标，采用比例导引律进行制导。本方法基于预测思想，将飞机在空战三体对抗场景中的耦合状态考虑在制导律设计中，选取未来相对距离为优化指标，针对非线性耦合运动模型进行优化，所设计制导律有效提升了防御导弹拦截概率，降低了脱靶量，且需求制导过载小于传统制导律，能够使低性能防御导弹完成对高速高机动来袭导弹的拦截。
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公开(公告)号：CN112256055A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011086110.6
申请日：2020-10-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及航空航天技术领域，公开了一种采用不动点优化的三体对抗防御预测制导方法，包括：建立三体对抗防御的运动预测模型，建立预测拦截点位置的积分方程并将预测拦截点转换至以防御导弹为原点的极坐标系，建立防御导弹向预测拦截点制导的时间函数，选取优化区间，使用不动点迭代法求解时间函数的不动点得到最优剩余拦截时间，采用运动预测模型数值积分得到预测拦截点位置，以预测位置为目标生成防御导弹的制导指令。本方法给出了防御导弹向预测拦截点制导时间的解析解表达式，从而能够快速优化在线高效生成制导指令，且能够令防御制导的能量最优，能够有效提升三体对抗防御任务的拦截概率。
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