买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：一种基于可达域覆盖的协同拦截多目标分配方法，本发明涉及基于可达域覆盖的协同拦截多目标分配方法。本发明的目的是为了解决“多对多”协同拦截过程中现有的多目标分配方法计算时间长的问题。过程为：一、预测拦截时刻的目标飞行器可达域；二、构建拦截弹可达性判断数据库；三、获得一个训练好的判断拦截可达性的深度神经网络；使用网格法对一的目标可达域进行采样，将采样数据输入训练好的深度神经网络，训练好的深度神经网络输出0或1；将1对应的拦截弹可达采样点的集合表示拦截弹的机动可达域；四、建立多对多拦截目标分配优化模型，使用两阶段多目标整数差分进化算法，求解分配方案。本发明用于协同拦截多目标分配领域。

主权项：1.一种基于可达域覆盖的协同拦截多目标分配方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一、基于雷达获取目标飞行器的量测信息；所述目标飞行器的量测信息为目标飞行器的位置和速度；采用非线性卡尔曼滤波方法对目标飞行器的状态进行跟踪，得到目标飞行器的状态估计结果和协方差矩阵；所述目标飞行器的状态为目标飞行器的位置和速度；将目标飞行器的状态估计结果和协方差矩阵带入目标的机动模型，借助协方差分析描述函数法进行误差传播，预测拦截时刻的目标飞行器可达域；步骤二、对于给定的拦截弹和目标点，考虑攻角约束和过载约束，借助虚拟域动态逆弹道优化方法求解拦截弹和目标点之间的拦截弹道，以满足攻角约束和过载约束的拦截弹道存在性，表征拦截弹对于相应目标点的拦截可达性；重复执行步骤二，构建拦截弹可达性判断数据库；步骤三、构建判断拦截可达性的深度神经网络，基于步骤二所得的数据库对构建的深度神经网络进行训练，获得一个训练好的判断拦截可达性的深度神经网络；使用网格法对步骤一的目标可达域进行采样，将采样数据输入训练好的判断拦截可达性的深度神经网络，训练好的判断拦截可达性的深度神经网络输出0或1；1代表拦截弹对于目标可达域采样点可达，0代表拦截弹对于目标可达域采样点不可达；将1对应的拦截弹可达采样点的集合表示拦截弹的机动可达域；步骤四、基于步骤一的目标可达域和步骤三的拦截弹的机动可达域，借助位置覆盖理论量化评价拦截弹对各目标可达域的覆盖能力，将拦截弹对各目标可达域的覆盖能力值带入建立的多对多拦截目标分配优化模型，使用两阶段多目标整数差分进化算法，求解分配方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于可达域覆盖的协同拦截多目标分配方法