反潜直升机吊放声纳应召搜潜仿真研究

反潜直升机使用吊放声纳应召搜潜是其搜潜的主要方式之一.本文在分析吊放声纳应召搜潜过程的基础上,对仿真环境进行假设,并建立吊放声纳搜潜蒙特卡洛法模型,通过仿真试验对反潜直升机在一定条件下应召搜潜时吊放声纳间隔系数、螺旋系数、探测点数和搜索阵型进行研究.通过研究发现, 无论单机或双机,采用螺旋线阵搜潜效果都是比较好的,且螺旋阵螺旋系数分别取0.6和0.7.     

应召搜潜中多机吊放声纳螺线路径规划问题研究

从缩短应召搜潜的延误时间出发,对多机吊放声纳螺线路径规划问题进行了分析,提出了基准兵力、飞行路径的选择方法,建立了反潜直升机起始吊放位置角模型、反潜直升机到起始吊放位置的飞行路径模型、螺线路径搜潜吊放位置模型,给出了理论推导和计算公式,并仿真验证了模型的可行性。研究结果可为多机吊放声纳螺线路径搜潜提供理论参考。     

反潜直升机吊放声纳搜潜效能

吊放声纳是反潜直升机搜潜的主要武备之一。在分析吊放声纳搜潜过程的基础上,对仿真环境进行假设,并建立吊放声纳搜潜蒙特卡洛法模型,通过仿真试验对反潜直升机在一定条件下搜潜时吊放声纳间隔系数、螺旋系数、探测点数和搜索阵型进行研究,得出的相关结论对提高反潜直升机作战运用水平具有较大的实际应用价值。     

直升机吊放声纳搜索方法效能研究

利用直升机吊放声纳对潜艇目标进行搜索,是航空反潜作战的重要环节.引入蒙特卡罗法对吊放声纳搜潜方法进行效能评估,以概率和统计理论方法得出其搜索概率作为评定吊放声纳搜潜方法效能的指标.对三种吊放声纳搜潜方法进行了效能仿真.通过计算机模拟对三种方法对潜艇目标的搜索概率进行比较,结果表明采用蒙特卡罗法对吊放声纳搜潜方法进行效能评估是可行有效的.     

吊放声纳主动工作方式探测域建模与仿真

水声环境对于吊放声纳搜潜效果影响很大,以往的水声环境对吊放声纳探测影响建模尚未涉及吊放声纳立体探测域,不能为吊放声纳搜潜战术研究提供有效支撑.在对声传播损失、海洋环境噪声和混响进行深入分析和建模的基础上,根据吊放声纳探测机理建立了主动探测概率模型,仿真分析了吊放声纳主动探测概率的三维空间分布,并提出了吊放声纳搜潜战术应以三维非连续探测域为基础,结合战法实验等新手段进行不确定性研究的建议.     

一种直升机吊放声纳搜潜效能的仿真建模方法

为在航空反潜作战仿真系统中实现反潜直升机搜潜的计算机生成兵力,研究了反潜直升机吊放声纳的搜潜方法,建立了吊放声纳采用扇形、方形扩展、等角螺旋线等搜潜阵形的数学模型。将搜潜阵形与搜潜行动相结合,设计并实现了搜潜要素数据库,通过运用Monte Carlo法实现了反潜直升机搜潜效能的自动仿真推演方法。该方法可为研究不同作战背景下反潜直升机如何更有效地进行搜潜行动提供参考。     

航空吊放声纳主动方式暴露距离研究

航空吊放声纳是反潜作战主要搜潜设备之一,其主动工作方式暴露范围也是搜潜战术运用的重要参数。基于均方声压声纳方程修正了相关参数,得到了声能声纳方程各项参数定义,结合高斯束射线Bellhop模型,研究了吊放声纳主动方式暴露距离估算方法,针对潜艇两种声纳类型工作特性,进行了仿真和分析。仿真结果表明,在潜艇侦察声纳工作时,吊放声纳主动方式暴露距离明显加大。     

声纳浮标搜潜优化布放技术研究

在航空搜潜中为了提高搜索概率,需要优化声纳浮标群的布放位置。首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后采用多点随机搜索、分区&分支界定和遗传算法对规则阵形和不规则阵形的声纳浮标群的布放位置进行优化,相应地建构了三种声纳浮标搜潜优化布放方法。仿真结果表明：在简单环境下搜潜,用前两种方法优化规则浮标阵的阵形参数,其搜索概率高而且运算时间短;在复杂环境下搜潜,利用遗传算法优化不规则浮标阵的布放位置,具有最高的搜索概率但运算时间较长。     

多机吊放声纳前置搜索发现概率计算方法

针对舰载反潜直升机协同实施前置搜索的发现概率计算问题,在分析多机吊放声纳前置搜索方法特点的基础上,采用解析的方法,从前置搜索任务参数、兵力数量、搜索时间、吊放声纳平均搜索周期与搜索速度等方面,建立了舰载反潜直升机前置搜索发现概率计算模型,给出了吊放声纳探测区域重叠下的有效搜索面积计算方法。仿真计算了前置搜潜区宽度、兵力数量、间距系数、搜潜转向角等因素影响下的发现概率,并得出:搜潜区宽度一定时,存在最佳间距系数和最佳搜潜转向角使得发现概率最大;双机协同前置搜索效能显著高于单机等。     

直升机吊放声纳搜潜机动建模仿真

为在航空反潜作战仿真系统中模拟直升机运用吊放声纳搜潜作战过程,提高过程仿真的逼真度,建立了直升机运用吊放声纳在两个定测点间运动转移的数学模型,仿真实现了直升机吊放声纳实际搜潜过程的计算机生成兵力,得到了与实际基本相符的作战仿真效果.该机动模型在一定程度上解决了航空反潜作战仿真系统中,潜艇与直升机对抗仿真推演与实战情况存在的差异,保证了作战仿真的可信度.     

一个基于引用的高效连接算法

针对对象关系数据模型和查询语言的新特点 ,提出了一个基于引用的高效连接算法Sort Loop。引用既是对象关系数据模型中一种重要的建模设施 ,同时它也有利于连接算法的设计和高效实现 ,如Hash Loops就是基于指针、面向集合属性的连接算法。Sort Loop克服了Hash Loops算法在数据访问方式和内存使用上存在的不足 ,性能分析表明 ,其性能优于Hash Loops。     

基于正切算法的轴角数字转换器设计

提出了一种基于正切算法的轴角数字转换器设计方案,并给出了软硬件实现方法。该方案利用峰值采样和查表求角,解决了正切算法的不连续和溢出问题,比传统跟踪式算法的轴角转换器结构简单,使用方便。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

四种智能算法的比较研究

随着智能算法的研究深入,一些新的智能优化算法不断被提出,包括从遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。这些算法都是从自然界的自然生物的特性启发而研究出来的,由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。通过这些算法的介绍和分析,并通过测试函数测试了四种算法的收敛性、收敛速度和精度,评价了这些智能算法在求解函数优化问题的能力。最后对优化算法今后的发展方向进行了评述与展望。     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

超启发式传感器选择算法

在传感器管理中,传感器的选择算法计算是目前需求量最大的问题,采用超启发式算法降低传感器选择算法的复杂度计算.依据协方差控制提出的传感器选择目标,从启发式的贪婪算法入手,研究贪婪/均匀和贪婪/次序两种超启发式算法在传感器选择算法中的应用,以提高传感器管理的运算效率,降低其计算复杂度.最后对这两种方法进行了仿真比较.     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.     

一种改进的连续域蚁群算法

简要介绍了蚁群算法,并从解决连续域问题的角度分析了段海滨等提出的基于网格划分策略的连续域蚁群算法的基本原理,针对该算法的特点和存在的缺陷,提出了改进的办法:在前期用遗传算法快速生成初始信息素,再利用蚁群算法寻求精确解。最后通过对一个二维连续域函数优化仿真实验,证明了改进后蚁群算法的有效性。仿真实验结果证明:改进后的蚁群算法无论是时间性能还是优化性能都明显优于改进前的蚁群算法,克服了蚁群算法的缺陷,大大提高了算法的速度和求解效率,达到了时间性能和优化性能的双赢。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果     

武器-目标分配问题的贪心模拟退火算法

针对已有算法解决WTA问题时存在的缺点,提出将贪心机制应用于模拟退火算法解决该问题的思路,即贪心模拟退火算法;通过合理设置模拟退火算法中冷却进度表的各项参数,提高最优解的质量和求解效率。通过在计算机上仿真运行多个战例取得了良好的分配效果,结果表明该算法运算速度较快,结果精度较高,可为作战指挥自动化决策提供科学、有效的支持。