一种手持式快速毁伤评估装置制造方法及图纸

一种手持式快速毁伤评估装置，该装置安装于无人机上，包括采集模块以及控制单元，其中，采集模块采集目标的当前毁伤效果、弹药的速度、着弹点、着弹角，控制单元根据采集结果对一次打击后进行毁伤预估，预估包括如下步骤：步骤1，建立基于SVM的二次打击弹药消耗量预测模型；步骤2：对SVM参数进行QPSO优化；步骤3：对量子粒子群优化算法的参数进行改进和优化。本发明专利技术对量子粒子群的收缩

【技术实现步骤摘要】
一种手持式快速毁伤评估装置


[0001]本专利技术属于无人机领域，具体来说是针对一次打击完毕后的毁伤评估装置。

技术介绍

[0002]在对目标打击之后，由无人平台节点评估目标的毁伤效果，若没有达到预期的毁伤效果，则需要继续对目标实施二次打击。由于无法直接得到达到预期毁伤效果所需要的弹药数量，需要有一种弹药和弹目交汇参数变化时预测达到目标期望毁伤所需弹药数量的方法。当前针对弹药消耗量预测的研究方法，主要有实验法、经验公式法以及模拟仿真法等。其中经验公式法是在分析弹药参数的基础上模拟对目标打击，采用数学计算的方式估算出需要的弹药消耗量，但是计算二次打击弹药消耗量的过程不仅复杂，而且影响因素众多，目前还没有一个高精度的毁伤经验公式覆盖多个变量因素(如着弹角、着靶速度、瞄准点等)；毁伤实验法通过对目标真实的打击，统计二次打击弹药的消耗量，但是该方法需要以大量弹药资源和经费为代价，无法普遍应用于实际战场。
[0003]为了有效解决弹药消耗量预测这一问题，一些学者引入具有高维非线性预测能力的神经网络模型，如张宗腾等人公开了基于改进GA
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手持式快速毁伤评估装置，其特征在于：该装置安装于无人机上，包括采集模块以及控制单元，其中，采集模块采集目标的当前毁伤效果、弹药的速度、着弹点、着弹角，控制单元根据采集结果对一次打击后进行毁伤预估，预估包括如下步骤：步骤1，建立基于SVM的二次打击弹药消耗量预测模型：建立弹目交汇参数等输入向量和弹药消耗量输出参数对应的关系：f(x
i
)＝y
i
式中：x
i
是第i次实验时当前毁伤效果、弹目交汇参数以及期望毁伤效果等参数，称为输入量；y
i
表示第i次二次打击时达到期望毁伤效果时弹药的消耗量，称为输出量；可知x
i
＝(Cur
i
,Aim
i
,S
i
,E
i
)，Cur
i
、Aim
i
、S
i
、E
i
分别表示第i次实验的当前毁伤效果、瞄准点、着靶速度、期望达成的毁伤效果，y
i
为从当前毁伤效果到期望毁伤效果所需要的弹药消耗量；基于支持向量机构建二次打击弹药消耗量预测的模型：在建立输入向量与输出结果之间的映射关系后，根据新的输入量输得出相应的弹药消耗量；步骤2：对SVM参数进行QPSO优化：采用量子粒子群算法对C和g这两个参数寻优，以获取弹药消耗量预测效果较好的模型；步骤3：对量子粒子群优化算法的参数进行改进和优化。2.根据权利要求1所述的手持式快速毁伤评估装置，其特征在于：二次打击弹药消耗量预测模型的建立过程为：给定k个样本((x1,y1),(x2,y2),...(x
k
,y
k
),x
i
∈R
n
,y
i
∈{1,2,3...60})组成训练集T，其中，x
i
为样本里的第i组弹目交汇参数特征量，y
i
为对应的达到期望毁伤等级所需的弹药量，寻找输入向量x
i
和输出量y
i
之间的映射关系f(
·
)，使得f(x
i
)＝y
i
成立，首先需要将n维输入向量投射到某一个l维的特征空间，然后在此特征空间内构造回归函数式中：ω表示为权值向量；表示输入向量x
i
映射到l为特征空间的函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：周朝阳，佘维，刘瑞朝，陈力，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院国防工程研究院工程防护研究所，
类型：发明
国别省市：