探测高超声速飞行器的飞艇优化部署方法北大核心

为提高临近空间飞艇组网探测系统对高超声速飞行器的探测能力,探讨了一种实用高效的飞艇组网探测系统优化部署方法。对三维空间中飞艇组网探测系统的优化部署问题进行了深入分析,综合考虑地球曲率、浮空飞艇放置高度、探测面海拔高度、飞艇最大探测半径、探测器视场角等因素,提出了飞艇组网探测系统探测高超声速飞行器的三维空间优化部署指标,构建了飞艇组网探测系统的优化部署模型,利用遗传算法得到了最优部署方案,通过satellite tool kit(STK)仿真平台验证了该部署方法的有效性,各项探测性能指标的理论计算值与真实值之间的误差均小于1%。部署方法可给实际阵地环境下飞艇组网探测系统的优化部署提供一定的参考。     

探测高超声速飞行器的飞艇优化部署方法

为提高临近空间飞艇组网探测系统对高超声速飞行器的探测能力,探讨了一种实用高效的飞艇组网探测系统优化部署方法。对三维空间中飞艇组网探测系统的优化部署问题进行了深入分析,综合考虑地球曲率、浮空飞艇放置高度、探测面海拔高度、飞艇最大探测半径、探测器视场角等因素,提出了飞艇组网探测系统探测高超声速飞行器的三维空间优化部署指标,构建了飞艇组网探测系统的优化部署模型,利用遗传算法得到了最优部署方案,通过satellite tool kit(STK)仿真平台验证了该部署方法的有效性,各项探测性能指标的理论计算值与真实值之间的误差均小于1%。部署方法可给实际阵地环境下飞艇组网探测系统的优化部署提供一定的参考。     

多约束条件的雷达组网系统部署决策问题

分层次地建立了雷达组网系统的整体探测能力指标及雷达单元间的威力衔接指标模型.并对区域雷达组网系统的优化部署方法进行了深入研究和仿真验证.仿真表明,在部署决策过程中,基于所述模型,可建立科学有效的约束条件,从而大大缩小部署寻优的解空间,提高了优化部署实施的效率和可操作性.     

对抗条件下雷达部署优化方法研究

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。     

探测临近空间高声速目标的飞艇组网方法研究北大核心

为了提高对临近空间高声速目标的探测能力,探讨了一种飞艇红外组网探测系统的设计方法。提出了基于性能和基于效益的2种组网部署原则,设计了飞艇红外探测系统的组网量化指标,建立了飞艇组网系统部署模型,在此基础上设计了基于遗传算法的组网优化算法。仿真结果表明,该方法能够实现满足多种性能指标要求的飞艇红外组网探测系统的优化部署,为临近空间高超声速目标的探测提供了新的思路。     

雷达组网系统抗压制干扰部署优化算法研究

针对雷达组网系统抗压制干扰部署优化问题,讨论了雷达及其组网系统的残剩可探测区动态定量评估模型,定义了雷达及其组网系统的探测能力下降指数、雷达装备利用率及其抗干扰效能指数,给出了一套完整的组网系统抗压制干扰综合效能动态定量评估模型、优化布站决策模型及相应的实用算法。3部雷达组网的仿真试验证明了其有效性。     

探测临近空间高声速目标的飞艇组网方法研究

为了提高对临近空间高声速目标的探测能力,探讨了一种飞艇红外组网探测系统的设计方法。提出了基于性能和基于效益的2种组网部署原则,设计了飞艇红外探测系统的组网量化指标,建立了飞艇组网系统部署模型,在此基础上设计了基于遗传算法的组网优化算法。仿真结果表明,该方法能够实现满足多种性能指标要求的飞艇红外组网探测系统的优化部署,为临近空间高超声速目标的探测提供了新的思路。     

复杂电磁环境下组网雷达探测能力仿真评估研究

为研究复杂电磁环境与组网方式对组网雷达探测能力的影响,构建了复杂电磁环境下雷达探测能力云规则算法模型和探测能力评估模型,然后利用Netlogo仿真平台实现了对3组复杂电磁环境下雷达组网方案探测能力的仿真和评估．仿真结果表明复杂电磁环境对组网雷达探测能力影响明显,通过调整组网方式可以有效提高组网雷达探测能力．     

雷达组网系统目标定位精度评估模型

以地基分布式有源雷达组网系统为讨论对象,在具体分析了4种系统定位误差的相互关系的基础上,给出了一种基于ECEF转换法的系统目标综合定位精度评估模型,并利用典型的雷达参数,对2D与3D混合的雷达组网系统的实际目标综合定位精度进行了仿真和对比分析,得到了一些对雷达组网系统的实际部署优化处理有参考价值的结论.     

有源雷达与无源雷达协同抗干扰部署优化模型研究

有源雷达与无源雷达组网探测可大大提高防空预警体系的信息对抗能力,优化部署是充分挖掘其预警潜能的重要手段.在分析协同抗干扰部署机理的基础上,建立了有源无源雷达协同定位精度模型、多站系统探测空间模型和基于圆径图的协同预警系统覆盖面积计算模型;分别针对全向任务区域和有向任务区域,建立了有源无源雷达协同抗干扰部署优化模型;最后给出仿真实例.仿真结果验证了算法及模型的有效性.     

一种基于遗传算法的多传感器管理算法

分析了针对多传感器多目标分配的传感器管理算法的特点以及存在的问题,结合遗传算法的思想,给出了一种以目标联合信息增量为效能的传感器管理算法,并进行了算法的仿真.仿真结果表明,基于遗传算法的传感器管理算法是有效的,特别是问题规模较大时更比规划方法具有实用性.     

一个实时调度仿真模型算法的算法

提出了一个在仿真支撑系统中所采用的实时调度仿真模型算法的算法,并且成功地应用在“RDFI—50MW热电厂训练仿真机”中.     

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。     

一种改进的RCP算法

RCP算法是一种基于速率的显式拥塞控制算法,具有较好的效率和公平收敛性,在多瓶颈网络拓扑环境下也有很好的性能。但是研究表明,当一个新流加入网络时,RCP算法存在严重的瞬态过载现象,从而导致丢包的发生。文中通过在原有RCP算法基础上调整了源端控制的方式,提出了S-RCP算法。理论分析和仿真结果表明,S-RCP算法一定程度上解决了瞬态过载现象,基本消除了丢包现象。     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。     

基于属性信息融合的概率多假设跟踪算法

通过引入辅助的属性信息与属性数据来弥补目标跟踪信息量的缺失,提出了一种适用于目标近距离环境下的基于属性信息Homothetic-PMHT目标跟踪算法。该算法将传感器获得的目标属性信息与目标状态信息之间的关联以概率的形式给出,从而实现了运动状态信息、属性信息联合应用。仿真结果表明,所提算法在航迹关联成功率上与Homothetic-PMHT算法相比有明显的提升,同时在跟踪精度上也有所提高,证明该算法是有效的。     

基于蚁群算法的被动目标定位算法

通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题.并通过Matlab 仿真实验证明了该算法的有效性.同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点.     

基于遗传算法的多功能电子系统任务调度

雷达、通信、电子战等多功能一体化是未来作战平台电子系统的发展方向之一,任务优化调度技术是多功能电子系统的关键技术。针对多功能电子系统射频任务调度问题,在建立任务调度数学模型的基础上,采用了改进的遗传算法对模型进行了求解,提出了任务列表和随机键结合的编码方式,设计了以执行时间最短和任务丢失率最小为目标的多目标适应度函数,采用轮盘赌选择、改进型双点交叉和对称交换变异方式设计遗传操作。通过仿真实验,验证了所设计任务调度方法的有效性和优越性。     

基于禁忌算法的无线传感器网络PEGASIS算法改进

为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。