无人机集群作战中连续时间Markov链模型的求解方法

TP732; 针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法.根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型.以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解.由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率.仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型.同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更...

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Published in国防科技大学学报 Vol. 44; no. 4; pp. 43 - 51
Main Authors 黄树彩, 谢家豪, 韦道知, 张曌宇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 空军工程大学防空反导学院,陕西西安 710051 01.08.2022
Subjects
分阶段建模
无人机集群作战
行压缩存储
连续时间Markov链
四阶Runge-Kutta法
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ISSN1001-2486
DOI10.11887/j.cn.202204005

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Summary:TP732; 针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法.根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型.以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解.由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率.仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型.同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更好地满足结果精度的可靠性需求,进一步说明了本算法的优越性.
ISSN:1001-2486
DOI:10.11887/j.cn.202204005