-
公开(公告)号：CN118296479B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410471607.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及导弹拦截领域，一种基于协方差自适应模型的拦截弹道导弹多目标决策算法，通过基于给定的进攻弹道和预测命中点以及威胁度评估指标集，并基于获取到的数据进行弹道导弹目标威胁度值计算并排序，基于有约束条件的决策变量分配和协方差自适应采样策略，确定不同目标对应拦截弹发射方位角、最大负攻角以及发射阵地等参数，可以有效的在多目标导弹拦截中具有极高的拦截效率和精准度。
-
公开(公告)号：CN119167760A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411197222.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于新型贝叶斯滤波的弹道导弹自由段跟踪方法，包括解决量测数据随机多步延迟和量测丢失。具体为：首先，建立了一种新的量测模型，能够表征量测数据的随机多步延迟和丢失；其次，在量测数据发生随机多步延迟情况下，对系统状态进行增广并引入延迟变量，设计了一种增广高斯混合滤波器框架；然后，当测量值丢失时，将量测值从先前的时刻传播到当前时刻，并以状态增广的形式导出均值和协方差的表达式；最后，基于设计好的滤波算法对弹道导弹的自由段进行跟踪。本发明的优点是：采用贝叶斯估计理论在出现量测数据随机多步延迟和丢失情况下实现了对弹道导弹目标的准确跟踪，具有非常重要的工程意义。
-
公开(公告)号：CN118296479A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410471607.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及导弹拦截领域，一种基于协方差自适应模型的拦截弹道导弹多目标决策算法，通过基于给定的进攻弹道和预测命中点以及威胁度评估指标集，并基于获取到的数据进行弹道导弹目标威胁度值计算并排序，基于有约束条件的决策变量分配和协方差自适应采样策略，确定不同目标对应拦截弹发射方位角、最大负攻角以及发射阵地等参数，可以有效的在多目标导弹拦截中具有极高的拦截效率和精准度。
-
公开(公告)号：CN111256697A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010113246.5
申请日：2020-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种针对路径点聚类机器学习的无人机航迹规划方法，涉及一种无人机航迹规划方法。本发明是为了解决目前没有一种可以不将目标加权求和而直接求解无人机多目标航迹规划问题的无人机航迹规划方法，以及现有的规划方案效果不好的问题。本发明提出了一种基于评估函数和K-means聚类算法的自适应交配限制策略和一种基于此策略的多目标演化算法，首先利用K-means算法找到每条航迹的邻居个体，然后基于每个路径点的交配限制概率决定其父代来源，从而加强勘探或者开采；随后利用包含局部搜索算子的重组算子产生新航迹；最后利用评估函数计算新航迹的交配限制概率，并执行环境选择。主要用于无人机的航迹规划。
-
公开(公告)号：CN110986960A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911418899.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于改进聚类算法的无人机航迹规划方法，本发明涉及基于改进聚类算法的无人机航迹规划方法。本发明的目的是为了解决现有的多目标航迹规划方法中，针对每条航迹进行聚类，导致准确率低，计算量大的问题。过程为：一、设置差分进化算子控制参数；最大聚类数；交配限制概率；生成初始种群并计算目标值；建立外部文档；二、设置迭代次数为T次，令t＝1；三、找到每个路径点的邻居路径点；四、设置航迹条数，令i＝1；五、产生新航迹；六、计算新航迹目标值；七、将更优的航迹保存在外部文档中；八、令i＝i+1，重复四到八，直至i＝N；九、更新种群，令t＝t+1，重复执行二到九，直至t＝T。本发明用于无人机航迹规划领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118243102B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410340615.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及目标位置估计领域，一种基于有限间断信息的目标位置估计方法，包括，步骤S1，对导弹和目标进行状态建模；步骤S2，在笛卡尔系及改进的球坐标系下对弹目系统的相对运动模型和测量模型进行了构建；步骤S3，基于EKF和CKF算法分别对动态模型和量测模型进行了滤波器设计；步骤S4，构建基于高斯过程回归算法的量测模型，基于已经目标量测信息进行目标位置估计，本发明基于弹‑目相对运动学与空间视距模型，采用滤波估计算法，从包含系统误差和随机误差的制导系统观测量中，获得较准确的弹目相对位置信息，为控制规律提供信息进行导引。
-
公开(公告)号：CN115755955B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211362631.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于截获概率的空空导弹协同探测方法，具体涉及一种基于目标截获概率的空空导弹协同探测的方法，本发明为了解决多拦截器探测时未给出截获概率，导致协同探测准确率低的问题，获取考虑目标机动时目标捕获时刻目标运动区域及其概率分布；选取一枚导弹作为领弹，四枚导弹作为从弹，根据目标运动区域计算领弹和从弹编队的队形参数；根据目标运动区域概率分布和队形参数计算二维平面内的协同截获概率；以队形参数为优化参数，截获概率为优化目标，利用粒子群优化算法优化协同截获概率，得到截获概率最大值，实现最佳的多弹协同探测。本发明属于多弹协同探测领域。
-
公开(公告)号：CN118243102A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410340615.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及目标位置估计领域，一种基于有限间断信息的目标位置估计方法，包括，步骤S1，对导弹和目标进行状态建模；步骤S2，在笛卡尔系及改进的球坐标系下对弹目系统的相对运动模型和测量模型进行了构建；步骤S3，基于EKF和CKF算法分别对动态模型和量测模型进行了滤波器设计；步骤S4，构建基于高斯过程回归算法的量测模型，基于已经目标量测信息进行目标位置估计，本发明基于弹‑目相对运动学与空间视距模型，采用滤波估计算法，从包含系统误差和随机误差的制导系统观测量中，获得较准确的弹目相对位置信息，为控制规律提供信息进行导引。
-
公开(公告)号：CN115755955A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211362631.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于截获概率的空空导弹协同探测方法，具体涉及一种基于目标截获概率的空空导弹协同探测的方法，本发明为了解决多拦截器探测时未给出截获概率，导致协同探测准确率低的问题，获取考虑目标机动时目标捕获时刻目标运动区域及其概率分布；选取一枚导弹作为领弹，四枚导弹作为从弹，根据目标运动区域计算领弹和从弹编队的队形参数；根据目标运动区域概率分布和队形参数计算二维平面内的协同截获概率；以队形参数为优化参数，截获概率为优化目标，利用粒子群优化算法优化协同截获概率，得到截获概率最大值，实现最佳的多弹协同探测。本发明属于多弹协同探测领域。
-
公开(公告)号：CN110986960B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201911418899.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于改进聚类算法的无人机航迹规划方法，本发明涉及基于改进聚类算法的无人机航迹规划方法。本发明的目的是为了解决现有的多目标航迹规划方法中，针对每条航迹进行聚类，导致准确率低，计算量大的问题。过程为：一、设置差分进化算子控制参数；最大聚类数；交配限制概率；生成初始种群并计算目标值；建立外部文档；二、设置迭代次数为T次，令t＝1；三、找到每个路径点的邻居路径点；四、设置航迹条数，令i＝1；五、产生新航迹；六、计算新航迹目标值；七、将更优的航迹保存在外部文档中；八、令i＝i+1，重复四到八，直至i＝N；九、更新种群，令t＝t+1，重复执行二到九，直至t＝T。本发明用于无人机航迹规划领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.021 seconds)
