-
公开(公告)号:CN115456091A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202211140121.7
申请日:2022-09-20
Applicant: 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F17/16 , G06F16/2458
Abstract: 一种基于隐性马尔科夫模型的飞机位置预测方法。无需大量样本进行预处理与训练,能够在小样本情况下进行有效建模。无需事先得知敌方飞机型号与机动模型,通过已有训练机或仿真环境即可有效完成动作预测任务。采用飞机动作赋予飞机运动参数更容易观察的特征,且该特征服从马尔科夫分布,使飞机运动成为一个与飞机动作相关的隐性马尔科夫过程,极大减少建模难度,在小样本情况下极大提高预测精度,同时赋予模型一定解释性,更好进行离线或在线的修改。经测定,通过实际轨迹预测飞机未来10s位置误差在1km以内,通过观测轨迹预测飞机未来10s位置误差在3km以内。
-
公开(公告)号:CN115524667A
公开(公告)日:2022-12-27
申请号:CN202211140127.4
申请日:2022-09-20
Applicant: 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司
Abstract: 本发明属于航空技术领域,公开了一种战斗机雷达探测策略智能优化方法,用于解决现有雷达探测策略制定技术在多机协同探测及干扰的作战场景中,噪声对我方雷达探测能力及探测效果干扰严重的问题。通过雷达探测控制参数分析与筛选、雷达探测控制参数初始化、雷达空空工作方式选择、雷达扫描参数选择、雷达空空距离量程选择、雷达空中目标优先级评估、雷达探测策略效果评估等步骤实现。本发明充分利用了空战专家经验知识和战斗机雷达目标参数信息,智能调整优化战斗机雷达探测策略,提升了战斗机雷达探测效能。
-
公开(公告)号:CN115456090A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202211140085.4
申请日:2022-09-20
Applicant: 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司
Abstract: 一种基于知识推理机的战斗机多层次复合意图预测方法,用于解决现有技术对战斗机作战意图预测精度低、预测维度单一的技术问题。实现步骤为:首先采集多源传感器数据,预处理样本数据;然后融合样本数据,并抽取数据信息中的实体、关系、属性,构建包含威胁要素、优势要素、攻击指数在内的数据结构化知识;利用专家知识库获取敌机机动动作类型,综合战场态势指标,进行知识推理,获得包含单机意图、协同意图、作战任务意图在内的多层次复合意图预测结果。本发明充分结合了战斗机身份信息、位置信息、行为信息等知识,采用多源数据融合、多层次意图复合的关联建模方法,提高了战斗机意图预测的准确性。
-
公开(公告)号:CN115456171A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202211140157.5
申请日:2022-09-20
Applicant: 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司
Abstract: 一种基于BP神经网络的飞行器姿态估计方法,采用该模型基于敌方飞机的飞行轨迹数据可以实时估计得到敌方飞机的姿态数据,解决当前雷达探测系统只能探测敌机坐标信息无法判断敌机姿态的问题。模拟飞行数据采集、模拟数据预处理、数据切片、划分模型输入数据与标签数据以及划分模型的测试集与训练集、构建BP神经网络模型、BP神经网络模型训练、敌机姿态预测。本发明充分发挥了BP神经网络对时序数据的回归处理功能,采用监督学习方法获取飞机轨迹数据和飞机姿态数据之间的潜在关联关系;并利用飞机姿态实时估计功能,在敌机轨迹预测、威胁评估、战术意图分析等领域具有较高的应用前景,能够支撑我方编队的战场态势感知能力有效提升。
-
-
-