El gemelo digital se está convirtiendo en la tecnología emergente más prometedora en el campo del combate no tripulado y tiene el potencial de innovar los futuros estilos de combate. El aprendizaje en línea del campo de batalla es una de las tecnologías clave para apoyar la aplicación exitosa del gemelo digital en el combate no tripulado. Dado que existe una necesidad urgente de contar con algoritmos eficaces para el aprendizaje en línea de los estados del campo de batalla en tiempo real, se propone un nuevo algoritmo basado en conjuntos finitos aleatorios (RFS) en presencia de la incertidumbre de la detección, incluidos los desordenados, la detección fallida y los ruidos. Se proporciona la arquitectura del sistema y el modo operativo para implementar el aprendizaje en línea del campo de batalla habilitado por un gemelo digital. El vehículo terrestre no tripulado (UGV) se emplea como sujeto experimental para describir sistemáticamente el algoritmo propuesto. En primer lugar, se presenta la arquitectura del sistema para implementar el aprendizaje en línea del campo de batalla basado en un gemelo digital, y también se describe en detalle su modo de funcionamiento. Se diseñan los modelos de gemelos digitales basados en RFS, incluyendo el modelo de estado del campo de batalla, el modelo de movimiento del UGV y el modelo de sensores. Se adopta la inferencia bayesiana y se modifica el filtro de densidad de hipótesis de probabilidad (PHD) para implementar el proceso de aprendizaje en línea. Por último, se realiza un grupo de experimentos para verificar el rendimiento y la eficacia del algoritmo propuesto. El trabajo de investigación de este artículo proporcionará una buena demostración de la aplicación del gemelo digital en el combate no tripulado.
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