对抗性多智能体系统中的规划识别方案

针对当前规划识别限于协作多智能体领域的问题,提出了一种适用于对抗环境下智能体的基于Bayesian网络模型的规划识别方案以识别其他智能体的动作目标.研究了机器人足球的几个典型规划,并利用机器人足球比赛仿真系统进行了测试,仿真结果表明该方案有效地增强了智能体间的协作,提高了球队的获胜率.

基于贝叶斯网络的一种常规雷达目标识别方法

现役的常规雷达一般不具备径向上和横向上的高分辨率,雷达所揭示的目标信息非常有限。贝叶斯网络基本原理基于概率论的统计知识,作为一种分类器,它使错误的分类概率最小。文中将它引入雷达目标识别,将这些有限的信息利用起来实现对雷达目标的粗分类,取得了不错的效果。

贝叶斯网络在潜艇远航隐蔽性评估中的应用

针对潜艇远航中面临探潜兵力种类多、各兵力间相互联系的特点,将基于贝叶斯网络的故障诊断方法引入到潜艇隐蔽性的评估中。假设通过分析某次远航实例后得到节点分布参数,结合建立的潜艇远航暴露贝叶斯网络图,得出相关结论。该方法对潜艇隐蔽性的评估、诊断暴露原因、确定关键探潜兵力等方面有一定的应用价值。

飞机相遇模型仿真工具的研究

飞机的自主控制方法是空管领域研究的重点,尤其是飞机自主控制中的碰撞避险系统。本文提出了基于贝叶斯网络的飞机相遇模型,并以此模型为基础生成随机的相遇仿真数据。在实现仿真的过程中,本文利用有限的中国民航飞机飞行数据,先仿真一架飞机的航迹,在此基础上仿真两架相遇飞机每秒的高度、速度、加速度、转角速率大小,利用飞机相遇模型来依概率产生模拟相遇数据。此仿真航迹是没有任何碰撞预警情况下的航迹,两架飞机在相距一定距离之外均不会自主做出回避。本文利用了Matlab作为开发平台。