지능화되어 가고 있는 표적 항공기를 요격하기 위해서 추적-회피 게임의 개념이 미사일 유도 법칙 설계에서 주목을 받고 있다. 추적-회피 게임을 실제 상황에 적용하기 위해서는, 실제적인 문제를 다룰 수 있는 수치해석 기법과 더불어 수치해석의 결과로부터 피드백 형태의 유도법칙을 구현할 수 있는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 공진화 ...
지능화되어 가고 있는 표적 항공기를 요격하기 위해서 추적-회피 게임의 개념이 미사일 유도 법칙 설계에서 주목을 받고 있다. 추적-회피 게임을 실제 상황에 적용하기 위해서는, 실제적인 문제를 다룰 수 있는 수치해석 기법과 더불어 수치해석의 결과로부터 피드백 형태의 유도법칙을 구현할 수 있는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 공진화알고리듬을 사용하는 수치해석 기법과 아울러, 수치해로부터 미분게임 유도법칙을 실시간으로 구현하기 위한 신경회로망 기법을 제안하였다. 기존에 개발된 구배방법은 매우 정확한 추적-회피 게임의 수치해를 제공하지만, 초기값 설정에 민감하고, 살상반경과 빗맞힘거리를 다룰 수 없다는 단점이 있어, 이 같은 문제점을 해결할 수 있는 공진화 기법을 제안하고, 그 수치해를 구배방법과 비교하였다. 아울러, 신경회로망 학습을 통해, 개루프 형태의 수치해로부터 실시간 구현 가능한 유도법칙을 구성하는 기법을 제안하고, 그 성능 향상 기법 역시 제시하였다. 제안된 신경회로망 유도법칙은 수치 시뮬레이션을 통하여 비례항법유도와 그 성능을 비교하였다.
지능화되어 가고 있는 표적 항공기를 요격하기 위해서 추적-회피 게임의 개념이 미사일 유도 법칙 설계에서 주목을 받고 있다. 추적-회피 게임을 실제 상황에 적용하기 위해서는, 실제적인 문제를 다룰 수 있는 수치해석 기법과 더불어 수치해석의 결과로부터 피드백 형태의 유도법칙을 구현할 수 있는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 공진화 알고리듬을 사용하는 수치해석 기법과 아울러, 수치해로부터 미분게임 유도법칙을 실시간으로 구현하기 위한 신경회로망 기법을 제안하였다. 기존에 개발된 구배방법은 매우 정확한 추적-회피 게임의 수치해를 제공하지만, 초기값 설정에 민감하고, 살상반경과 빗맞힘거리를 다룰 수 없다는 단점이 있어, 이 같은 문제점을 해결할 수 있는 공진화 기법을 제안하고, 그 수치해를 구배방법과 비교하였다. 아울러, 신경회로망 학습을 통해, 개루프 형태의 수치해로부터 실시간 구현 가능한 유도법칙을 구성하는 기법을 제안하고, 그 성능 향상 기법 역시 제시하였다. 제안된 신경회로망 유도법칙은 수치 시뮬레이션을 통하여 비례항법유도와 그 성능을 비교하였다.
This thesis deals with numerical analysis and practical implementa-tion of pursuit-evasion games. As the need for developing a guidance law that provides good interception performance against an intelligent target, increases, pursuit-evasion game becomes an attractive concept in missile guidance. Fo...
This thesis deals with numerical analysis and practical implementa-tion of pursuit-evasion games. As the need for developing a guidance law that provides good interception performance against an intelligent target, increases, pursuit-evasion game becomes an attractive concept in missile guidance. For the sake of implementing game solutions into real situations, it is indispensable to build a reliable numerical method able to take into account realistic engagement situations, as well as to construct a feedback guidance law from the numerical solu-tions. This thesis proposes a co-evolutionary method for solving pur-suit-evasion games and a neural network feedback guidance law based on game solutions. The gradient-based method provides very precise numerical solutions for pursuit-evasion games. It contains some shortcomings, though, of difficulty in initial guess, and incapability of considering lethal radius or miss distance. In this thesis, a co-evolutionary method is proposed to supplement these shortcomings of the gradient-based method with numerical verification. In addition, the neural network is employed in order to build a feedback guidance law from the numerical game solu-tions obtained by using the gradient-based method. Accompanying with performance enhancing techniques for the neural network guid-ance, numerical simulations are performed to compare the proposed guidance law with proportional navigation.
This thesis deals with numerical analysis and practical implementa-tion of pursuit-evasion games. As the need for developing a guidance law that provides good interception performance against an intelligent target, increases, pursuit-evasion game becomes an attractive concept in missile guidance. For the sake of implementing game solutions into real situations, it is indispensable to build a reliable numerical method able to take into account realistic engagement situations, as well as to construct a feedback guidance law from the numerical solu-tions. This thesis proposes a co-evolutionary method for solving pur-suit-evasion games and a neural network feedback guidance law based on game solutions. The gradient-based method provides very precise numerical solutions for pursuit-evasion games. It contains some shortcomings, though, of difficulty in initial guess, and incapability of considering lethal radius or miss distance. In this thesis, a co-evolutionary method is proposed to supplement these shortcomings of the gradient-based method with numerical verification. In addition, the neural network is employed in order to build a feedback guidance law from the numerical game solu-tions obtained by using the gradient-based method. Accompanying with performance enhancing techniques for the neural network guid-ance, numerical simulations are performed to compare the proposed guidance law with proportional navigation.
주제어
#Pursuit-Evasion Game Co-Evolutionary Algorithm Gradient-Based Method Neural Network Missile Guidance 추적-회피 게임 공진화 알고리듬 구배-기반 방법 신경회로망 미사일 유도
학위논문 정보
저자
Choi, Han-Lim
학위수여기관
한국과학기술원
학위구분
국내석사
학과
항공우주공학전공
지도교수
탁민제,Tahk, Min-Jea
발행연도
2002
총페이지
vii, 62 p.
키워드
Pursuit-Evasion Game Co-Evolutionary Algorithm Gradient-Based Method Neural Network Missile Guidance 추적-회피 게임 공진화 알고리듬 구배-기반 방법 신경회로망 미사일 유도
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