摘要:
为解决无人机对地攻击决策问题, 对影响地面目标威胁度的指标因素进行了分析和量化, 构建了基于在线支持向量的目标威胁度预测模型。利用在线支持向量机实现目标威胁度排序, 进而完成空对地的攻击决策。研究的空对地决策算法具有在线训练、 模型精确度高、 需要样本少和泛化能力强等特点, 有利于快速准确地进行空对地攻击决策。最后, 通过仿真实例验证该算法的正确性。仿真结果表明, 在线支持向量机在计算目标威胁度过程中速度快且精确度高。
中图分类号:
韩伟, 刘敏, 何文龚, 陈谋. 基于在线支持向量机的空对地攻击决策算法[J]. J4, 2013, 31(1): 73-82.
HAN Wei, LIU Min, HE Wen-gong, CHEN Mou. Air-to-Ground Attack Decision-Making Technology Based on Online Support Vector Machine[J]. J4, 2013, 31(1): 73-82.