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1、、綜合了偵察衛(wèi)星、預(yù)警衛(wèi)星、通信衛(wèi)星和導(dǎo)航衛(wèi)星的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)具有自主運(yùn)行和獨(dú)立的信息獲取、信息融合、存儲(chǔ)和分發(fā)能力,是奪取信息優(yōu)勢(shì)的重要武器。如何將智能技術(shù),如模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)和多智能體技術(shù)引入衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中,提高衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的自組織性、協(xié)同性和抗攻擊能力是傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的重要方向之一。
本課題主要以衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)空間機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤為背景,探索智能化信息處理技術(shù)和傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)同技術(shù)中與衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用相適應(yīng)的方案,提出了基于FNN
2、-Q的案例增強(qiáng)學(xué)習(xí)機(jī)制和基于EKF的粒子濾波技術(shù),解決了移動(dòng)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟學(xué)習(xí)問題和空間大機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題。
在傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)同技術(shù)中,采用一種綜合了基于案例推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等理論和方法的移動(dòng)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟形成新機(jī)制,提出了基于FNN-Q的案例增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法,解決了移動(dòng)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟學(xué)習(xí)問題,提高了聯(lián)盟形成的質(zhì)量和效率,實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下聯(lián)盟形成的自學(xué)習(xí)能力。
目標(biāo)跟蹤是一個(gè)典型的狀態(tài)估計(jì)問題,空間目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方程具有很強(qiáng)的非線性
3、,應(yīng)用非線性濾波理論解決這個(gè)問題的關(guān)鍵是如何建立一套跟蹤濾波算法。以衛(wèi)星目標(biāo)為例,在動(dòng)力學(xué)分析的基礎(chǔ)上,建立了目標(biāo)的狀態(tài)模型和觀測(cè)模型,介紹了粒子濾波算法的基本原理和可能存在的問題,提出了基于擴(kuò)展卡爾曼的粒子濾波算法,并利用該算法對(duì)變軌衛(wèi)星進(jìn)行跟蹤。仿真結(jié)果表明,在運(yùn)動(dòng)方程的非線性較大時(shí),該算法較經(jīng)典方法有一定的優(yōu)勢(shì),減小了跟蹤誤差,提高了衛(wèi)星定軌的精度。
此外,本課題還立足于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),詳細(xì)分析了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)對(duì)衛(wèi)星跟蹤的條件
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