多目标时空同步协同攻击无人机任务分配与轨迹优化

针对复杂战场环境下分布式无人机对多目标协同打击任务,提出多目标攻击的任务分配与轨迹优化算法。建立典型多目标打击的任务场景和无人机模型;基于Delaunay三角形理论,以禁飞区为节点构建搜索地图;运用A^*算法实现威胁最小的单机路径搜索;在无人机动力学约束和能耗损失最小的基础上,引入时间调节因子,采用基于贝塞尔曲线的分布式无人机时空同步轨迹优化方法,得到对多目标同时打击的优化轨迹;设计轨迹跟踪控制器,对预规划轨迹进行跟踪仿真。仿真结果表明,多目标攻击的任务分配与轨迹优化方法能够对多目标实现多角度、时空同步、分布式协同打击,且对噪声及阵风等具有较强的抗干扰能力。     

人工神经网络实现简单字母的识别

人工智能已经逐步改变世界,在生产生活中都有人工智能的影子。本文围绕人工智能概念,从其实现的方式——人工神经网络入手,深入分析了神经网络的结构,并以BP人工神经网络为例进行了工作机制的剖析,借助以简单字母的识别为对象,阐述了人工神经网络的实现过程,为后续进一步实现人工神经网络提供参考。