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论文证明bang-bang规避随机最优并提出终端集策略

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AI 综述

Liraz Mudrik与Yaakov Oshman发表论文,将确定性情形下bang-bang规避机动的最优性推广到随机逃逸场景,证明其随机最优性,并提出终端集规避(TSE)策略,用于平面末段对抗中的导弹规避问题。该场景设定为信息不完全、控制有界,目标具有有界横向加速度,导弹采用线性反馈制导律。 论文作者称,Monte Carlo仿真显示TSE策略优于基于random telegraph、Singer和weaving模型的传统随机规避策略。论文发表于Journal of Guidance, Control, and Dynamics。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月15日
  1. arXiv eess.SY 系统与控制精选
    Bang-Bang 逃逸的随机最优性及其基于终端集的实现方法

    论文在信息不完全、控制有界的随机框架下研究平面末段对抗中的最优逃逸问题,目标具有有界横向加速度,导弹采用线性反馈制导律。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。