石晓荣
- 作品数：8 被引量：35H指数：3
- 供职机构：北京控制与电子技术研究所更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 轨道试验飞行器X-37B再入飞行关键技术被引量：2
- 2012年
- 首先阐述了X-37B研制历程,然后展示了X-37B气动外形、控制布局和部分子系统。作为再入飞行的关键技术,重点分析了X-37B的防热技术、推进技术以及导航、制导与控制技术,最后简要给出了X-37B成功的三个因素。
- 张如飞石晓荣
- 关键词：X-37B再入飞行热防护导航
- 基于分形和纹理特征的红外图像云检测被引量：8
- 2020年
- 针对红外图像中的云检测问题,采用了一种分形维数+纹理特征的检测方法。通过计算红外图像的平均分形维数,并根据阈值正确预判图像是复杂地形还是云区域,解决了无云图中的云的分类错误问题。通过构造局部云图像的灰度共生矩阵,得到反映图像纹理特征的四个二次统计特征,云区域和无云区域在四维特征上具有明显的区分度,根据该特征训练的非线性SVM分类器能够有效地区分云区域和无云区域。通过分形维数预判以及由统计特征训练的SVM分类器,可实现云区域的精确检测与标记。上述方法对仿真、真实红外图像进行了验证,具有实用性,准确率有较大提高。
- 张昊石晓荣倪亮
- 关键词：灰度共生矩阵分形维数
- 运载火箭姿态系统自适应神经网络容错控制被引量：9
- 2021年
- 针对运载火箭姿态系统跟踪问题,考虑干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响,设计了一种基于自适应神经网络的非线性容错控制律。该控制算法结合了连续的终端滑模控制,径向基神经网络和自适应控制方法。首先,基于滑模控制理论,设计了一种快速终端滑模面,保证系统跟踪误差能够在有限时间收敛至零。然后,在终端滑模面基础上,提出了一种基于自适应径向基神经网络估计的终端滑模控制律。利用自适应参数的神经网络逼近系统参数并提高抗干扰性能,采用平滑连续控制策略消除了终端滑模中的颤动现象。通过李雅普诺夫的分析方法证明了闭环系统的收敛性和全局稳定性。采用数值仿真,验证了提出的基于自适应径向基神经网络的终端滑模控制律具有较好的跟踪性能和精度。
- 马艳如石晓荣刘华华梁小辉王青
- 关键词：执行器故障容错控制滑模控制
- 多智能体多耦合任务混合式智能决策架构设计
- 2023年
- 针对多智能体在实际复杂应用场景下面对的任务分配和路径规划等多任务相互耦合问题及其决策问题,提出了一种多智能体多耦合任务混合式智能决策架构设计方法。首先,结合单智能体多任务混合式架构和多智能体分布式协同控制的优点,设计了多智能体面向多耦合任务的混合式智能决策架构;其次,对架构的策略网络以及策略网络训练控制器进行设计,并提出了基于耦合关系的耦合关系矩阵,实现了多智能体多任务在面对协同决策问题时的高效训练;最后,在仿真环境下进行建模、算法训练与仿真,并通过与传统方法进行对比试验,验证了所提方法的有效性和先进性。
- 王雪鉴文永明石晓荣张宁宁刘洁玺
- 关键词：多智能体路径规划
- 一种无人机集群对抗多耦合任务智能决策方法被引量：14
- 2021年
- 针对复杂场景下无人机集群对抗中协同目标分配和突防轨迹规划等多耦合任务的决策问题,提出了一种集群对抗多耦合任务智能决策方法。首先,针对无人机集群对抗中耦合任务多和决策空间大难题,结合集中式和分层式架构的优点,设计了面向多耦合任务的混合式深度强化学习架构,可提升多耦合任务间的协同性和集群对抗效能;其次,针对轨迹规划序贯决策的稀疏奖励难题,设计了基于轨迹构造的一步式动作空间设计方法,可加快策略网络收敛速度;再次,针对强对抗条件下的场景不确定难题,基于无人机集群红蓝对抗仿真平台,设计了基于多随机场景的红蓝博弈训练方法,可增强策略网络的泛化性;最后,通过与传统方法、集中式架构方法和分层式架构方法进行对比,验证了此方法的有效性和先进性。
- 文永明石晓荣黄雪梅余跃
- 多智能体多耦合任务混合式智能决策架构设计
- 针对多智能体在实际复杂应用场景下面对的任务分配和路径规划等多任务相互耦合问题及其决策问题,提出了一种多智能体多耦合任务混合式智能决策架构设计方法。首先,结合单智能体多任务混合式架构和多智能体分布式协同控制的优点,设计了多...
- 王雪鉴文永明石晓荣张宁宁刘洁玺李博研熊楚依李小建
- 关键词：多智能体路径规划
- 基于最小熵约束的可解释卷积神经网络被引量：2
- 2021年
- 导弹武器系统上的光学探测算法要求具备高可靠性,卷积神经网络属于"黑盒"模型,本文提出一种基于最小熵约束的可解释卷积神经网络,为卷积神经网络模型在导弹武器系统上的应用创造条件。该方法通过传统方法(连通域检测、边缘检测等)找到图片中存在可解释特征,通过模型对可解释特征进行评分,聚类,并通过这些特征对原模型训练提供约束,在最终预测的同时,通过评分对模型给出解释。经实验验证,该方法能够在尽量保证模型分类性能的前提下,极大提高模型的可解释性。
- 石晓荣倪亮王健郭宇航
- 复杂环境下少样本域自适应雷达RD智能识别技术
- 2023年
- 针对复杂电磁环境下,传统基于雷达回波的目标识别方法定位精度差和识别能力不足的问题,以典型海背景环境下的雷达时频二维像目标为研究对象,提出了复杂环境下少样本域自适应雷达智能RD识别技术,通过设计基于分离注意力的偏移区间配准目标识别算法架构,实现了对目标的精确定位和识别,同时设计了域自适应技术对源域和目标域进行特征配准,解决少样本条件下算法场景适应性不足的问题。通过在雷达回波仿真数据和真实数据上对算法测试验证,取得了较优的结果,证明了该算法的有效性。
- 石晓荣张康倪亮刘泽文姜丰陈鑫
