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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。 相似文献
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针对未来无人化陆战场有人/无人混合编队中异构平台携带多型侦察装备的协同侦察部署问题,提出自适应粒子群-区域最优匹配(PSO-ROM)算法。采用参数自适应和局部变异方法对粒子群优化算法进行改进,并对异构平台中探测性能最优的多个同类型传感器进行优化部署;针对异构平台中的多个其他类型传感器,采用区域最优匹配算法,依次对尚未覆盖的空白区域进行优化部署,直至达到侦察部署目标。实验结果表明,采用PSO-ROM算法进行异构传感器不规则区域部署时,算法执行时间相对于传统粒子群算法平均缩短91%,覆盖率平均提升14.9%,各节点移动距离平均缩短0.65 km。采用PSO-ROM算法开展重要区域的多频谱覆盖时,雷达波段、可见光波段和红外波段的平均覆盖率分别为91.0%、94.3%和96.1%。当覆盖比F达到1.2时,待部署传感器资源的利用率已接近饱和,再增加更多的传感器资源将不会对覆盖率产生明显的改善效果。 相似文献
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基于粒子群优化算法的空中目标定位 总被引:1,自引:0,他引:1
受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。 相似文献
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针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。 相似文献
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针对强对抗环境下雷达网面临隐身、低空突防、复杂电子干扰等威胁问题,提出了基于雷达网探测威力和重点目标跟监能力相结合的大区域组网雷达优化部署方法,建立了雷达组网优化部署的评估指标体系和综合效能计算模型,给出了基于人工蜂群算法的雷达组网优化部署求解过程。仿真实验表明,该方法能显著提高组网效能,对雷达网作战有参考价值。 相似文献
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模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
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一种改进的变异粒子群算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
粒子群优化算法PSO(Partic le Swarm Optim ization)是一类性能优越的寻优算法。但由于早熟问题,影响了算法性能的发挥。针对这一问题,引入粒子距离的概念,提出一种新的PSO改进方法(称为NA-PSO)。通过求解组网雷达的系统偏差,表明了NA-PSO算法的可行性,与对比方法相比较,能有效配准,且具有更好的收敛精度和更快的进化速度。 相似文献
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针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。 相似文献