面向区域覆盖的多传感器优化布站

针对约束条件下传感器优化布站问题,提出了一种基于遗传粒子群算法(GA-PSO)的多传感器优化布站方法。首先网格化战场地理环境,依据战场地理环境和战术条件建立布站约束矩阵;然后考虑任务需求,建立基于探测覆盖率的目标优化函数;最后采用遗传粒子群算法求解传感器最优布站位置。仿真实验验证了所提方法的有效性和合理性。     

网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术

针对传统雷达反隐身检测存在的角度信息丢失、装备资源利用率不高等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术。该技术建立了网络雷达对抗系统反隐身检测模型,在此模型基础上将任务区域进行划分和覆盖率加权,得到粒子群算法的目标函数并对收发站粒子种群进行重新部署,通过多次仿真实验得到了最优化布站数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法相比,所提出的研究算法收敛更快,得到的加权覆盖率更高,可满足反隐身优化部署效费比需求。     

基于改进型支持向量机的侦察无人机作战效能评估

侦察无人机作战效能评估是无人机任务规划领域的一个重要课题。针对侦察无人机作战效能评估的问题,提出了基于粒子群算法优化支持向量机的侦察无人机作战效能评估模型。该评估模型在支持向量机的基础上,采用粒子群算法寻找最优惩罚参数和核函数参数,避免了人为设定惩罚参数和核函数参数的盲目性。仿真实验结果表明此模型可以准确有效地对侦察无人机进行作战效能评估。     

水下传感器网络节点部署算法

水下无线传感器网络作为三维立体监视体系的重要组成部分,其覆盖模型、拓扑控制和能量消耗一直是三大重要基础性研究领域。基于水下监视网络节点随机部署策略研究传感器网络三维覆盖问题,针对水下固定锚节点部署后水平位置不能改变的问题,提出基于加权二分图最大匹配的节点沉降算法,保证所有匹配节点沉降后与理想图案位置的水平距离偏差总和最小,针对三维空间覆盖空洞问题,提出一种基于三维泰森晶胞体结构的覆盖空洞修复算法。仿真结果表明,提出的算法与国外同类算法相比,网络覆盖率提高达7%以上。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

一种稳健的多传感器目标跟踪算法

研究了一种基于双波段红外和雷达传感器的自适应目标跟踪算法.利用目标多普勒信息和红外辐射信息,建立具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型,采用平方根无迹卡尔曼滤波方法实现双波段红外传感器的初步融合,并将其作为融合节点与雷达传感器进行基于自适应交互式多模型算法的深层融合.在交互式多模型算法的基础上,研究了寻求快速准确的机动目标模型匹配方法,通过局部优化来达到最终融合结果的优化.仿真结果表明,该算法能有效提高机动目标跟踪精度,具有一定的稳健性和自适应性.     

多UAV协同区域覆盖侦察方法

针对多UAV对未知区域的协同覆盖侦察问题,提出了将STC算法与在线局部调整策略相结合的区域覆盖侦察方法.通过建立无重叠覆盖区域的闭合路径,最小化了重复侦察区域,缩短了任务执行时间;通过在线局部调整保证了只要有一架UAV不出现故障,侦察任务就可以正常进行.仿真结果表明,该方法能够有效解决多UAV协同区域覆盖侦察问题,方法...     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于粒子群优化的观测站部署算法

针对红外观测站部署问题,在研究观测站位置对定位精度影响的基础上,提出了基于粒子群优化的观测站部署算法。首先对ECEF坐标系下的CRLB矩阵进行推导;然后将观测站优化部署问题抽象为非线性规划模型,并将红外传感器联合定位的CRLB作为目标函数;最后采用粒子群优化算法求解该模型,避免了传统的非线性规划算法需要求解目标函数梯度的难题。结果表明,本文的部署算法具有一定的理论依据和工程意义;可以为实际红外观测站的静态部署和动态部署提供参考。     

面向国产异构环境的陆域指挥信息系统软件平台设计

本文分析了陆域指挥信息系统国产化软件平台的建设需求,面向服务器、指控端、机载终端、火控终端、手持终端等异构环境,开展了可支撑跨平台软件开发/运行/集成、多种场景作战运用的国产化指挥信息系统软件平台设计,提出多模态自适应人机交互、跨平台服务开发集成、异构硬件平台适配优化、软件运行库和跨平台中间件集成优化等关键技术解决方案,为陆域指挥信息系统的异构软件集成部署、跨平台协同运行、多场景适配运用等基础设施的设计提供支撑。     

基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。     

一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

对流层散射无源监视系统最优布局方法

为提高对流层散射无源监视系统对辐射源的定位精度,利用改进粒子群优化算法对分布式监视节点进行最优布局设计。推导了基于电磁波方位到达角定位机制下的几何精度因子。在改进粒子群优化算法中,采用混沌理论初始化所有粒子的初始参数;通过自适应变化的惯性权重和学习因子来提高算法寻优能力;为防止粒子陷入局部最优,利用双子群机制进行寻优,并在两子群之间进行交叉变异操作,以增加粒子的多样性。仿真结果表明:相对于几种常规的布站方式,所提算法能够明显提高监视系统对辐射源的定位精度,运行时间较遍历寻优算法有所减少。     

一种基于多组PSO的支持向量机参数优化算法

支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能.     

高空长航时无人机编队协同侦察任务规划

针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。     

改进粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

针对雷达组网优化布站问题,通过分析雷达组网探测性能指标,建立了优化布站数学模型,提出了一种融入自适应反向学习机制的改进粒子群算法并应用于雷达组网布站优化。在此基础上,通过调整加权值分析了不同情形下各性能指标对雷达网探测能力的影响,得出了各情形下的最优布站方案。仿真结果表明,采用改进算法得到的布站方案相对标准粒子群算法要更优,从而验证了布站模型的可行性和改进算法的有效性。     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

多基地多目标无人机协同任务规划算法研究

在多基地多目标多无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的协同任务规划这类约束条件众多、复杂且耦合的多目标优化与决策问题中,利用传统的粒子群优化算法在寻优时容易陷入局部最优,为此,提出了一种基于模拟退火的混合粒子群算法.基于攻打任务背景,综合考虑无人机的物理性能约束,搭建航迹长度最小适应度函...     

基于分组优化改进粒子群算法的无人机三维路径规划

针对粒子群算法在解决三维路径规划问题中遇到的过早成熟、陷入局部最优等问题,借鉴鸡群算法中的分组优化策略,对粒子群算法中的粒子进行分组处理,并在小组粒子更新时采取模拟退火操作,提高了粒子群算法的局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优和早熟的现象。利用MATLAB进行实验仿真,验证了使用鸡群分组优化策略和模拟退火操作改进后的粒子群算法在解决无人机三维路径规划问题上的可行性和有效性,实验结果表明,改进后的算法具有更强的局部搜索能力且规划的航迹稳定性更好。