舰艇感应磁场补偿多目标优化设计方法研究

针对现有单一目标优化存在的多目标无法兼顾导致非优化目标劣化的问题,提出了基于差异进化算法的多目标优化设计方法。首先,建立了以上方峰值最小、下方峰值最小、下方磁场梯度最小为目标的消磁绕组来调整多目标函数;然后,分别完成了以上、下方峰值同时最小,上、下方峰值及下方磁场均方根值同时最小为控制目标的设计验证。结果表明:该方法能快速得到满足不同战术指标的消磁绕组电流配置,供决策者按照自己的意图从中选择适合实际需要的满意方案。     

基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化

提出了一种基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化方法,以提高系统对目标区域的整体定位精度。应用基于最小最大决策的最优化理论,建立布阵优化问题的数学模型。该模型以三站坐标为决策变量,以目标区域的最大水平定位误差最小为目标函数,然后运用基于最小最大决策的最优化算法,求解模型的最优解,并将此最优解作为三站时差定位系统的最优布阵。仿真结果与理论计算一致,验证了这种布阵优化结果的最优性。     

基于遗传算法的船体主甲板外展程度寻优

阐述了利用遗传算法思想解决某些具有特殊甲板尺度要求的船舶甲板主尺度(长度、宽度)与船体设计水线长、宽比值的优化设计问题.在舯横剖面和中纵剖面上分别定义甲板宽度与设计水线宽之比α、甲板长度与设计水线长之比β,以该问题最为突出的大型舰船为例,建立最小偏差数学模型,对α、β优化确定问题进行计算,根据约束条件及优化对象的相对权重编制Matlab程序进行寻优,最终获得了最优化的甲板外展程度.整个过程采用二进制编码以增大搜索随机性,通过设定父辈交叉及基因突变概率,防止搜索过程出现局部最优.     

疏通航道反水雷优化模型

为解决疏通航道反水雷作战中的航道选择问题,根据水雷位置确定条件下的反水雷作战特点,运用多目标优化理论建立了与疏通时间最少和雷区航道最短等价的清除水雷数最少和航道倾角绝对值最小疏通航道优化模型。根据疏通航道反水雷作战实际,通过基于完全分层法的单目标模型解算流程、方法,得到优化参数,较好地满足了疏通航道反水雷作战需求。     

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数和威胁代价最小适应度函数以构造目标函数,先利用Voronoi图以及Dijkstra算法进行航迹规划,再利用基于模拟退火的混合粒子群算法进行任务分配。仿真结果表明:所提算法融合了模拟退火算法、粒子群优化算法的优点,能快速求解UAV任务规划的近似最优解,且与粒子群优化算法和模拟退火算法相比,在进化次数足够多的情况下该方法得到的结果更优。     

航母编队远程防空作战中预警机巡逻区域大小设置

提供了一种航母编队远程防空作战中预警机巡逻区域大小配置的优化方法。通过对航母编队防空区域划分,提出了大小配置的基本要求。以预警机平飞长度、转弯半径和巡逻速度为因素,以目标发现概率、覆盖率和目标发现距离作为评价指标对试验结果进行直观分析,得到对评价指标影响最显著的因素为平飞长度,进而采用正交设计、变步长搜索迭代的方法得到巡逻空域大小的最优布置方案。     

无人侦察机的航迹重规划

用图像质量方程预测各个侦察目标的图像质量,以所有目标图像质量的加权之和最大和总路径长度最小为目标,在传感器观察范围、飞机机动和对目标图像质量要求以及威胁等多个约束条件下进行多目标寻优确定侦察航迹点,得到Pareto最优路径集。以目标总图像质量、总路径长度和路径总威胁为评价因素,专家系统综合当前机上资源、目标特性和威胁等级给出评价因素加权,用模糊选优方法通在Pareto最优路径集中选择加权意义下的唯一最优路径。     

航母编队远程防空作战预警机巡逻区域大小设置

针对航母编队远程防空作战提供了一种预警机巡逻区域大小设置的优化方法。通过对航母编队防空区域划分,提出了大小设置的基本要求。以预警机平飞长度、转弯半径和巡逻速度作为影响因素,以目标发现概率、覆盖率和目标发现距离作为评价指标对试验结果进行直观分析,得到对评价指标影响最显著的因素为平飞长度,进而采用正交设计、变步长搜索迭代的方法得到巡逻空域大小的最优布置方案。     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。     

应用改进遗传算法优化天基光学监视平台轨道

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道倾角进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约1个量级。     

绕月轨道阴影区域建模与轨道优化

针对绕月运行轨道建立月球阴影区域与地球阴影区域的数学模型,给出了卫星是否处于阴影区域的判据;利用黄金分割法搜索出了阴影区域的边界值。将禁忌搜索算法嵌入遗传算法中并结合具体案例,搜索出了阴影时长最短的最优目标轨道。所给出的绕月轨道阴影区域模型简单且能够满足工程精度需求,可用于星上自主预报算法;所给出的嵌入式遗传算法能有效避免陷入局部最优并快速收敛。     

基于微分对策的潜艇鱼雷攻击占位问题研究

针对潜艇鱼雷攻击占位问题,建立占位方案分析和优化的微分对策模型,采用影子目标法对问题进行简化。证明了在给定规避速度大小的条件下,潜艇最佳规避策略为直线运动。于是利用定性微分对策理论,给出潜艇可占领攻击阵位条件。以占位时间最短为优化目标,建立可占位情形下的占位方案优化模型,即可占位情形下的最短时间占位方案计算模型,给出最短时间占位方案解析计算公式。     

蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

直达波和杂波干扰下目标阴影逆合成孔径成像

对直达波和杂波条件下的阴影逆合成孔径雷达(SISAR)目标成像问题进行了研究。分析了直达波和杂波对侧影像畸变和运动补偿的影响,提出了一种新的直达波和杂波干扰下目标SI-SAR成像方法,即将回波信号与参考信号进行模拟对消,并利用目标回波的频谱特性剔除残留直达波,再对目标运动参数进行粗估计,采用粗搜索和精搜索2步实施准确的运动补偿,最终获得失真度较小的目标侧影像。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于气动-弹道一体化模型的飞行器外形优化设计

为提升飞行器气动外形优化设计效果,研究了新型飞行器在大空域、宽速域范围的气动适应性问题,提出一种基于气动-弹道一体化模型的外形优化设计方法。通过考虑气动和弹道的耦合作用,综合利用类型函数/形状函数转换技术、气动工程估算方法和Radau伪谱法,建立飞行器气动-弹道一体化模型。基于该模型,通过明确优化目标和约束条件,给出基于Kriging的气动外形优化方法,实现在多参数约束条件下的飞行器气动外形高效全局优化。以升力体构型飞行器为例,开展气动外形优化设计,结果表明该方法能较好地描述大空域、宽速域的气动和弹道特征,有效提升飞行器气动外形设计精度和水平,可为新型飞行器总体设计提供技术支撑。     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

双通道短时互谱法的潜艇目标尺度识别

阐述了双通道短时互谱法的基本理论,分析了目标方位走向,提出了利用体目标回波的空间方位分布信息识别水下目标尺度的方法。最后采用潜艇目标亮点模型,通过计算机仿真给出了目标方位走向拟合示意图,给出了在不同攻击阵位的条件下,鱼雷对潜艇目标进行尺度识别的估计值和估计方差并进行了相应的分析,确定了最有利于目标识别的攻击弦角。     

基于工程设计法的射程优化

射程是弹道导弹的重要性能指标,飞行程序选择对充分发挥导弹运载能力,提高射程具有重要影响。针对此问题,利用工程设计法的实现容易、计算量少的优点,将以飞行程序为设计对象的最优控制泛函问题转化为参数优化问题。在此基础上,建立弹道运动模型和优化模型,并应用粒子群算法进行参数优化,求解最大射程弹道。结果表明,基于工程设计法的射程优化简单可行,利用粒子群算法得到的优化参数对改善射程有显著效果,充分发挥了导弹的运载能力。而运载能力的提高对提高导弹武器的目标覆盖范围起到重要作用。