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作者：孙学章;时晨光;周建江;
单位：南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室;
摘要：针对无人机蜂群目标突发来袭时拦截方式的选择问题，提出基于卷积神经网络的反无人机蜂群智能决策算法。采用模糊数学理论对无人机蜂群目标行为因素进行威胁度评估；建立无人机蜂群行为因素到无人机蜂群拦截方式的触发逻辑，基于此生成样本数据；针对无人机蜂群行为因素与无人机拦截方式之间的非线性关系，构建卷积神经网络结构；在此基础上，对卷积神经网络进行训练和测试，并将所提算法和反向传播（Back Propagation,BP）神经网络算法、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类算法和极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）分类算法进行性能比较。仿真结果表明，卷积神经网络能够实现对无人机蜂群拦截方式的智能决策，且具有较高的决策精度。
关键词：反无人机蜂群;;卷积神经网络;;威胁评估;;智能决策;;模糊数学;;隶属度函数;;拦截触发逻辑
基金资助：国家自然科学基金（62271247）;; 国防基础科研计划资助项目（JCKY2021210B004）;; 航空科学基金（20220055052001）;; 南京航空航天大学前瞻布局科研专项资金
