无人机的侦察路径规划

交叉熵算法具有快速准确的特点,在理论研究和实际应用中占有很大的优势.交叉熵算法不仅应用于稀疏网络评估,还可以进行组合优化和模式识别等诸多方面.利用交叉熵算法对无人机的侦察路径进行优化,并根据长航时无人机的自身特点,在约束条件下,对无人机侦察航路进行了路径规划,同时利用实例模拟计算对交叉熵算法进行了验证,取得了满意的结果,在计算过程中展示了交叉熵算法在运算中的鲁棒性和时效性.     

再入高超声速滑翔飞行器轨迹快速优化

介绍了基于熵的改进粒子群算法在再入高超声速滑翔飞行器轨迹快速优化问题中的应用。首先给出再入轨迹优化问题模型,选取三自由度的再入运动模型,性能指标为航程最远,约束条件包括过载、动压、热流密度、攻角等过程约束以及速度、高度等终端约束,控制变量为攻角。其次,设计了用于求解再入轨迹优化问题的改进粒子群算法,引入编码熵和系统熵的概念,在种群产生和进化的过程中,通过不断调整编码熵和系统熵的关系,防止种群陷入局部最优解。最后通过仿真对算法进行了验证。仿真结果表明算法对初值不敏感,并且能很好的满足攻防两端在轨迹优化时对算法时效性的要求。     

基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法

在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。     

基于AHP-熵权分簇算法的多弹协同作战研究

分析了几种应用于Ad Hoc网络的典型分簇算法,提出了利用分簇算法来实现多枚导弹动态组网的思想;重点研究了一种基于AHP-熵权的分簇算法在多弹协同作战网络系统中的应用。算法运用AHP和熵值法计算组合权重,增强了权重的可靠性;同时考察了多个因素指标,提高了算法的适应性。仿真结果表明,与其他典型算法比较,本算法提高了多弹协同作战组网系统的稳定性。为未来导弹组网作战形式和新一代导弹的研制提供了一定的思路。     

基于熵的地磁匹配定位算法

地磁匹配定位是近年来发展起来的新技术,针对地磁匹配定位中的匹配算法问题,引入了熵的概念,定义了地磁信息熵和地磁差异熵,提出了地磁信息熵和地磁差异熵综合的匹配算法,详细分析了其基本原理和实现过程。仿真实验表明,地磁熵算法的匹配误差并不随实时数据测量误差的增加而增加,该算法计算速度快、具有良好的抗测量误差干扰的能力,符合匹配精度和速度的要求。     

基于熵最小化的LFM信号调频率估计算法

利用LFM信号频谱的熵随着调频率减小而降低的性质,提出了一种基于频谱熵最小化的LFM信号调频率的估计SEM方法。建立参数待估的相位补偿因子,通过搜索得到使得补偿后信号频谱熵全局最小的调频率估值。在搜索过程中,采用两级搜索策略,并引入牛顿迭代算法,有效降低了算法复杂度。理论推导和仿真结果证明,该算法为有偏算法,估计偏差量与初始频率相关,理论估计方差比较CR下界低12d B。对雷达实测回波信号进行验证,与离散多项式变换算法相比发现,提出算法估计的鲁棒性更好,并具有较高的测速精度,具有一定的应用价值。     

MIMOOFDM系统中基于独立分量分析的盲信道估计算法研究

研究了MIMO OFDM系统基于独立分量分析(Independent Component Analysis)的盲信道估计算法,提出了改进的ICA-only算法.该算法将ICA算法应用到各个子载波,将ICA算法所固有的排列和幅值上的模糊性通过发射端的线性编码来消除,实验结果表明,该算法能很好地估计出信道参数.     

独立分量分析在MIMO OFDM系统信道盲估计中的应用

研究了MIMO—OFDM系统基于独立分量分析（Independent Component Analysis）的盲信道估计算法，提出了改进的ICA—only算法。该算法将ICA算法应用到各个子载波，将ICA算法所固有的排列和幅值上的模糊性通过发射端的线性编码来消除，实验结果表明，该算法能很好地估计出信道参数。     

基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类的反导目标识别方法研究

在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性.其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究.最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值.     

生成n元数的全体排列的一个算法

许多组合问题可以表达为minf(q),其中q为1,2,…,n的任一排列。关于排列生成的各种算法,文献[1]作了全面的介绍,并且进行了比较分析。本文从集合映射出发,得到了一个算法。在这个算法的基础上,对每个排列可以得到一个序号,对每个序号可以得到一个排列,并且可以从任一给定的排列开始生成全体排列。     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.     

线性规划的一种并行修正松弛算法

对求解线性规划问题的松弛算法进行了修正,在此基础上提出了一种基于cluster结构的并行算法,分析了算法的性能;基于曙光3000大规模并行计算机,给出了算法用于求解线性规划问题实例的实验结果.理论分析和实验结果表明,修正算法改进了松弛算法的实际性能,同时具有较好的并行性和稳定性,可用于求解此类大规模科学与工程规划问题的高性能计算.     

装备体系贡献率评估综述

随着装备体系化作战模式在军事活动中的深入运用,其表现出的优势已被世界军事强国高度关注,装备体系贡献率作为衡量装备成体系化建设与作战运用优劣程度的重要指标,已成为当前军事学术中研究的热点.系统梳理与归纳了国内外对装备体系贡献率评估需求、评估理论、评估方法的研究现状,总结出研究成果中存在的问题,为下一步开展装备体系贡献率研...     

一种人工免疫系统改进算法的仿真研究

针对人工免疫系统在处理多维向量分类时存在的初始抗体数量“爆炸”问题,对人工免疫系统的反向选择算法进行改进,研究了初始抗体的生成机理,并在初始抗体的生成条件中加入新的约束,降低了人工免疫系统所需的初始抗体数量,解决了多维向量的分类问题,在实际应用中有着很强的推广应用价值。     

LS-DSP路由器的低功耗设计

LS-DSP是用于航天图像处理的数字信号处理器,内部的协处理器由处理元PE阵列构成。路由器则是实现PE阵列网格互连的专用部件,也是操作最频繁的部件。如何降低处理器功耗,提高算法的执行效率是一个非常重要的研究课题。针对LS-DSP路由器的电路进行门控时钟的低功耗设计改进,并以算法为例进行了控制、执行过程功耗分析和比较。实验结果表明,改进结构的路由器降低功耗76%。     

惯性传感技术发展与展望

利用GPS辅助INS的系统已在各种应用领域崭露头角,这些新的应用领域将驱动市场对极低成本惯性传感器的大量需求。在回顾惯性传感技术的发展历程、研究热点、应用领域的基础上,讨论和展望了光纤陀螺仪、微机械陀螺仪和加速度计,以及微型光学传感器技术近期和远期的发展趋势。     

无人直升机辨识的一种新方法

针对无人直升机的辨识建模问题,提出了把频率响应辨识法和遗传算法相结合的一种新的辨识方法.该方法充分结合了频率响应辨识法抗噪声能力强、对输入信号通用性强、以及遗传算法的全局寻优特性的优点,极大地提高了辨识的准确性.与最小二乘法、Levy方法的对比仿真结果表明,这种方法辨识精度更高,具有重要的工程使用价值.     

武器跟踪随动系统视景仿真(英文)

武器跟踪随动仿真系统是一个能够对武器跟瞄进行演示验证的虚拟现实系统,对虚拟军事训练的研究和探索,有着极其重要的意义。提出了一种简易的跟踪随动算法,可以对武器跟瞄运动目标进行有效的模拟;并建立VegaPrime与OpenGL混合编程机制解决了在场景中的画图问题,实现了对瞄准镜十字刻线的绘制;通过实验,实现了在计算机系统中一定范围的全天候自然实景的模拟。开发和应用结果表明,该方法具有可行性,仿真产生的图像与实际成像较为接近,并能大幅度减少训练成本。上述研究对于武器瞄准训练以及目标识别等具有一定的工程意义。     

卫星通信干扰信号的检测方法

卫星通信系统较易受到各种干扰，尤其是人为干扰，为了抑制干扰，需对信号进行正确的干扰检测。就几种常见的卫星干扰信号，对其进行 Matlab仿真实验，研究不同干扰类型信号的特点，提出一种改进的CME算法用于检测干扰信号是否存在。与能量检测法和传统的CME方法相比，它具有较好的检测性能。仿真结果表明，提出的CME方法可以有效用于干扰检测。     

均衡聚类市场拍卖机制的异构无人机集群任务规划方法

针对大规模异构无人机集群的全局任务规划问题,提出一种基于均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法。对无人机群协同合作完成任务的场景进行分析,综合任务聚类和无人机联盟的优势,建立了通用性较高的任务规划模型。考虑到对无人机群负载均衡的需求,融合和改进了K-means聚类算法和市场拍卖机制,形成一种综合考虑路程消耗和任务消耗的均衡聚类市场拍卖算法。在拍卖过程中引入平衡参数,通过计算旅行商问题来修正平衡参数,保证无人机群在负载均衡的同时整体成本不断降低。仿真结果表明,使用均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法能够在较短时间内完成异构无人机群的复杂任务规划,保证无人机群负载均衡的同时,整体成本和总时间上也有较好表现,具有一定的实际应用价值。