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| 內容簡介： |
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《智能飞行器系统原理》结合当前人工智能算法在飞行器制导控制领域的应用研究，内容具有前沿性、深入性、理论和应用紧密结合等特点。《智能飞行器系统原理》在介绍智能飞行器概念与特征的基础上，重点介绍智能飞行器信息获取系统、多约束动态航迹规划算法、目标智能动态分配系统、动态环境下的智能制导控制和多类型编队协同飞行控制系统的理论方法与设计算法，并结合相关的应用场景介绍飞行器在智能动态航迹规划、智能动态分配、博弈制导、智能制导和编队协同智能飞行控制方面的核心范例。
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| 目錄：
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目录序前言第1章绪论11.1智能飞行器发展状况21.2.1智能无人机21.2.2智能导弹31.2智能飞行器内涵41.3智能飞行器系统的总体架构51.3.1智能飞行器系统组成51.3.2智能飞行器系统关键技术6思考题10参考文献10第2章智能飞行器信息获取系统112.1信息获取系统组成112.2系统的时空配准122.2.1时空配准的任务132.2.2偏差估计与补偿132.2.3空间配准方法132.2.4空间配准方法评价与选择152.2.5多传感器的时间配准162.2.6时间配准方法评价与选择182.3异类多源信息融合方法182.3.1异类多源信息融合的结构182.3.2传感器空间配准方法与多传感器信息融合方法192.3.3多传感器信息融合中的时间配准方法33思考题45参考文献45第3章多约束动态航迹规划算法463.1飞行器多约束航迹规划463.1.1飞行器航迹规划任务463.1.2飞行器多约束航迹规划模型与算法473.2航迹规划的群智能优化算法503.2.1粒子群优化算法503.2.2蚁群优化算法543.2.3遗传优化算法593.3在线航迹规划算法683.3.1优化算法683.3.2在线航迹优化69思考题77参考文献77第4章目标智能动态分配系统794.1多目标分配规划804.1.1多目标分配问题804.1.2目标威胁程度814.1.3拦截有效程度814.2目标分配智能算法844.2.1基于粒子群优化的目标分配算法844.2.2基于蚁群优化的目标分配算法854.2.3基于深度Q网络的目标分配算法864.3动态多目标分配方法874.3.1基于DQN的决策过程设计874.3.2基于DQN的动态多目标分配系统894.3.3仿真试验90思考题92参考文献92第5章动态环境下的智能制导控制945.1多目标优化下的博弈制导方法945.1.1多目标优化制导问题945.1.2一对一追逃博弈模型965.1.3追逃博弈模型求解985.2智能制导算法1055.2.1**Q学习算法1065.2.2基于DQN的制导算法1075.2.3仿真试验1085.3智能姿态控制方法1115.3.1高速飞行器动力学模型1115.3.2面向控制的模型1125.3.3基于自适应动态规划的鲁棒*优跟踪控制律设计1135.3.4仿真试验119思考题124参考文献124第6章多类型编队协同飞行控制系统1286.1编队协同飞行控制系统综述1286.2飞行器编队协同飞行控制结构1306.2.1有中心编队控制结构1306.2.2无中心编队控制结构1316.3飞行器编队协同飞行控制方法1316.3.1领导-跟随法1316.3.2虚拟结构法1326.3.3一致性方法1346.4有中心编队考虑通信耦合的协同飞行控制系统1356.4.1通信耦合问题描述1356.4.2协同编队控制设计1396.4.3时延协同编队控制设计1426.4.4仿真试验1456.5无中心编队具有通信时延和联合连通拓扑的协同飞行控制系统1526.5.1基于一致性理论的多飞行器协同控制方法设计1536.5.2稳定性证明1546.5.3仿真试验157思考题161参考文献161第7章智能飞行系统的核心范例1647.1飞行器智能动态航迹规划范例1647.1.1深度确定性策略梯度算法的训练流程1647.1.2禁飞区规避的航迹规划模型1667.1.3仿真试验1687.2多对多飞行器智能动态分配范例1707.2.1多对多飞行器场景1707.2.2智能动态分配算法1717.2.3防御方优势下的目标分配1727.2.4进攻方优势下的目标分配1737.2.5双方均势下的目标分配1757.3博弈制导范例1767.3.1主动防御运动学模型1777.3.2主动防御微分博弈模型及求解1787.3.3博弈制导仿真测试1837.4基于近端策略优化算法的智能制导范例1877.4.1拦截器制导问题描述1877.4.2拦截器制导问题强化学习框架1887.4.3近端策略优化算法1907.4.4仿真试验1917.5编队协同智能飞行控制范例1957.5.1无人飞行器编队协同控制架构1957.5.2基于深度强化学习方法的编队协同控制策略1967.5.3仿真试验198思考题200参考文献200
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