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。     

通用防空反导火力优化分配方法

针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反导指挥控制系统研制具有一定指导意义.     

无线MESH网路由协议研究

无线 Mesh 网络在进行路由设计时应保持多判据路由、分级路由、多信道路由、跨层路由、QoS路由等路由协议的设计原则。     

WiFi-Mesh无线自组网系统关键技术综述

WiFi-Mesh无线自组网系统是基于802.11协议和无线路由协议实现的一类自组织网络系统的统称。按照分层的方法对系统的多天线技术、多载波调制技术、媒体接入控制机制和路由算法等关键技术进行了分析和讨论,对多天线条件下信道状态信息的获取技术、正交频分复用条件下的降低峰均比技术、载波侦听多址接入/冲突避免和时分多址的改进机制,以及混合无线Mesh协议和最佳移动网络路由协议的研究现状、难点和未来改进方向进行了重点阐述,对可能用于WiFi-Mesh无线自组网系统的新技术进行了展望。     

一种大扭矩制动器优化设计方法

为解决大惯量飞轮储能系统应急制动器优化设计的难题,提出了适用于多目标、多约束问题的改进粒子群算法。该算法利用加权算法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并通过罚函数方法将多约束问题转化为普通约束问题,再采用粒子群寻优算法进行求解。样机试验验证了大容量飞轮储能系统制动方案的可行性与摩擦制动器优化算法的优良性能。     

一种基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化算法

无线网络中的路由与信道分配可极大地影响网络的性能.为了解决无线网状网络中的路由与信道分配问题,提出并研究了一种称为CRAG(基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化)的方法.CRAG采用协同博弈的方式将网络中的每个节点模型化为一个弈者,每个弈者的策略为与其相关的路由与信道分配方案,收益函数为给定流量需求矩阵下的成功传输流量.弈者通过协同博弈来优化收益函数以最大化网络的吞吐量.基于NS3的仿真结果表明,CRAG在收敛性、时延、丢包率和吞吐量方面优于其他当前的算法,从而证明了协同博弈的方法可以用于无线网状网络的路由与信道分配联合优化,并有效地改进网络性能.     

基于遗传算法的多约束路由算法研究

针对数字化军事通信网络的多业务需求,提出了一种基于遗传算法的多约束路由算法,来求解多约束条件下的最佳路由。采用自然数编码,自适应的变异和杂交算子,有效地提高了算法的搜索效率。仿真结果表明该算法是有效的,既保证了业务对网络带宽和延迟的需求,同时使得网络的资源利用率最低。     

基于改进粒子群算法的协同多目标攻击空战决策

超视距空战和协同多目标攻击是空战的发展趋势,协同多目标攻击中的关键问题是空战决策。建立了协同多目标攻击空战决策的多目标优化数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于空战决策。基本的粒子群算法是一个有效的求解连续优化问题的方法,结合遗传算法的思想,提出了直接对粒子进行交叉和变异操作来完成粒子更新的方法。仿真结...     

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。     

基于混合粒子群的武器分配与规划方法研究

武器-目标分配是一个至今未能解决好的多约束规划问题,其复杂性包括模型和算法两方面,已被证明是一个NP完全问题。在对以往武器-目标分配模型分析的基础上,引入时间和制导资源约束构建新的模型,以防御武器系统生存概率最大作为目标函数,提出一种混合粒子群算法。该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用一个遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解。仿真结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高。     

一种含最优变异的多微粒群优化算法

针对微粒群优化算法中的固有缺点,提出了带有最优变异算子的多微粒群优化算法,采用多个微粒群对目标函数进行寻优,并在寻优过程中对子群中最优微粒引入了最优变异算子。通过这样的处理,算法可以预防早熟收敛并具有更快的收敛速度和更好的局部开发能力。对一组测试函数的模拟实验结果表明,带最优变异的多微粒群优化算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,在较少的代数内就能够获得好的优化结果。     

基于速度可控粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

航天测控系统是一个典型的多阶段任务系统,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,构建了其任务可靠性分配模型,针对任务可靠性分配这类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度可控的粒子群优化算法.为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度更新策略.通过算例仿真,表明算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.     

采用多种群搜索策略的微粒群算法调整消磁绕组

目前,常用的消磁系统调整方法一般都是针对舰艇磁场进行的,而较少考虑磁场梯度。为改善舰艇的磁隐身性能,应当同时考虑两者的有效衰减,由此确定的电流优化调整问题为多目标优化问题。为解决该问题,首先采用一种基于多种群搜索策略的微粒群算法分别求解两类目标函数的最优值,并将这两类最优值作为目标函数的归一化常数,然后选取一组适当的权重将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用多种群微粒群算法求解该单目标优化问题。最后,采用一个典型的消磁系统优化调整问题来验证方法的有效性。实验结果表明:该方法不但能够实现舰船磁信号的削减,同时还能有效抑制舰船磁信号的波动。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法

为进一步提高高超声速飞行器的突防性能,提出高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法。考虑飞行器180°×360°方向的雷达散射截面,针对原数据尖峰多、收敛难的难题,运用高斯滤波法对其进行预处理,既不改变原数据趋势又加以平滑,提高优化问题收敛性能。为使计算所用雷达散射截面数据具备较强的保真性,采用三次样条插值方法调用离散数据计算实时雷达散射截面。完成了高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化问题的建模,以探测概率为目标函数,运用hp自适应Radau伪谱法优化求解,采用逐步计算策略进一步提高优化效率和收敛性能。与传统最短飞行时间弹道对比表明,该方法有效降低了飞行器被雷达发现的概率。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

随机动态规划的混合算法研究

针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求.     

多阶段任务系统可靠性并联冗余优化模型

多阶段任务系统是一类普遍存在的复杂系统,研究其可靠性冗余优化对于该类系统设计具有重要的参考价值。针对多阶段任务系统的可靠性并联冗余优化问题,提出了采用冗余故障树和冗余BDD来描述系统冗余结构的方法。给出了冗余模块在多阶段任务系统中的可靠度计算方法,建立了整个冗余多阶段任务系统可靠度计算模型。在此基础上以费用最小为目标,构建多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,并应用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

保密通信中同相和正交通道失衡对干扰抑制性能的影响

针对同时存在恶意干扰与非法窃听的通信环境,提出一种协作干扰(cooperative jamming, CJ)掩护的保密通信架构,收发信机之间采用跳频技术躲避恶意干扰,并采用协作干扰技术阻塞非法窃听。但该架构的通信带宽较大,会在收发频率振荡器中引起显著的同相和正交(in-phase and quadrature, IQ)通道失衡。鉴于此,对收发IQ通道失衡引起的信号失真进行数学建模,给出接收机处信干噪比的数学表达式,并给出干扰抑制比的闭合表达式。仿真结果表明,收发IQ通道失衡引起的信号失真的功率远大于热噪声功率。随着收发IQ通道失衡加剧,所提架构的信干噪比和干扰抑制比性能均会急剧下降,当幅度和相位失衡分别达到0.95和π/50时,信干噪比和干扰抑制比均损失了47 dB。