基于神经网络的最优浮标布阵智能决策方法
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  • 英文篇名:An Optimal Sonobuoy Array Intelligent Decision-making Method Based on Neural Networks
  • 作者:闫明松 ; 杨曦中 ; 姚子羽 ; 裘旭益
  • 英文作者:YAN Ming-song;YANG Xi-zhong;YAO Zi-yu;QIU Xu-yi;Aeronautical Military Representative Bureau Resident in Shanghai Region for the Naval Force;Key Laboratory of Avionics System Integration;
  • 关键词:]浮标布阵 ; 优化问题 ; 辅助决策 ; 人工智能 ; 神经网络
  • 英文关键词:sonobuoy array;;optimization problem;;assistant decision-making;;artificial intelligence;;neural networks
  • 中文刊名:HKDZ
  • 英文刊名:Avionics Technology
  • 机构:海军驻上海地区航空军事代表室;航空电子系统综合技术重点实验室;
  • 出版日期:2018-09-15
  • 出版单位:航空电子技术
  • 年:2018
  • 期:v.49;No.174
  • 语种:中文;
  • 页:HKDZ201803003
  • 页数:7
  • CN:03
  • ISSN:31-1381/TN
  • 分类号:14-20
摘要
针对航空反潜活动中声纳浮标搜潜的典型任务场景,建立了浮标布阵的搜潜仿真模型及计算搜潜成功概率的数学模型。设计了一种计算满足目标搜潜概率需用最少浮标数量的优化方法,使用遗传算法求解了该优化问题,并生成大量浮标布阵样本。构造了浮标布阵辅助决策的神经网络模块,对最优浮标布阵方式进行了训练与学习。仿真验证表明,使用该方法能有效满足搜潜辅助决策任务需求。
        For typical cases in aviation anti-submarine task, both simulation model of sonobuoy array in searching submarine and mathematic model of calculating success probability are established. An optimal solution method of using minimum sonobuoys is designed, which satisfies searching task objectives and is solved by genetic algorithm. A large amount of samples are generated. Furthermore, by introducing artificial intelligence method, the optimal sonobuoy arrangement samples are trained and learned, thus a neural network module for sonobuoy array assistant decision-making is built. Simulation examples show this method meets the needs of decision-making tasks in searching submarine.
引文
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