基于相位序列降低多载波信号峰均比的研究

为了解决多载波信号峰值平均功率比(PAPR)较高的问题,从多载波信号的初始相位出发,结合预留子载波(TR)降低PAPR的方法,提出了Newman-TR联合算法,经理论分析和仿真表明,该算法能有效降低系统的PAPR,且不会产生误码率。针对所提算法复杂度较高的问题,提出一种次优搜索来代替全局搜索,降低了计算的复杂度,提高了该算法的实际可行性。     

基于AIS反面选择算法的炮射导弹故障诊断方法

提出将人工免疫系统（Artificial Immunity System,AIS）中的反面选择原理应用到炮射导弹故障诊断中,依据免疫算法实现故障诊断的基本原理,构建了基于反面选择算法的故障诊断数学模型,解决了在故障先验知识和故障特征信息缺乏等情况下的故障诊断问题,并通过对炮射导弹制导仪系统中的故障进行实例分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

一种降低多载波干扰信号峰均功率比的改进算法

从相位优化法的角度出发,仿真分析验证了经PCM、BPSK调制的多载波干扰信号,运用Newman相位优化法可以很好地降低信号的PAPR,而对于MPSK(M2)、QAM等调制的信号,Newman相位优化法PAPR降低效果欠佳。针对这一问题,提出了一种Newman相位法级联峰值对消算法的PAPR抑制技术,仿真结果表明,该方法可以很好地降低多载波干扰信号PAPR的同时降低系统的复杂度。     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型（MIMM）的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。     

基于分组优化改进粒子群算法的无人机三维路径规划

针对粒子群算法在解决三维路径规划问题中遇到的过早成熟、陷入局部最优等问题,借鉴鸡群算法中的分组优化策略,对粒子群算法中的粒子进行分组处理,并在小组粒子更新时采取模拟退火操作,提高了粒子群算法的局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优和早熟的现象。利用MATLAB进行实验仿真,验证了使用鸡群分组优化策略和模拟退火操作改进后的粒子群算法在解决无人机三维路径规划问题上的可行性和有效性,实验结果表明,改进后的算法具有更强的局部搜索能力且规划的航迹稳定性更好。     

OQAM/OFDM系统峰均比影响因素研究

针对OQAM/OFDM系统存在较高的峰均比的问题,从使用的原型滤波器类型和插入的导频方法两个方面进行了仿真分析。经研究,插入导频会使系统PAPR性能降低,而不同的原型滤波器对系统PAPR性能没有影响。格状导频中,AP法、预编码法和置零法分别对系统PAPR性能有不同程度的影响;增大预编码法的导频间隔会提高系统PAPR性能,但会降低系统的BER性能。块状导频中,系统PAPR性能随着导频列数的增加而降低;导频列数相同时,改变导频的数值不会影响系统PAPR性能。研究结果为OQAM/OFDM峰均比算法研究和导频设计提供参考。     

基于改进精英蚁群算法的无人机三维航迹规划

针对三维地图中的无人机航迹规划问题,提出了一种基于改进精英蚁群算法的航迹规划算法.将算法中的状态转移策略与人工势场法进行融合设计,为障碍物和目标点分别设置斥力场和引力场,指导航迹搜索方向.添加约束条件限制,使航迹能实际可飞.随后当信息素更新时,设置双精英蚂蚁策略和混沌扰动,提高算法的全局搜索能力.引入视线算法减少航迹节...     

网络图论和蜂窝移动通信

移动通信服务的需求正在迅速增长。因为移动通信服务是在任何时间、任何地点同任何人实现通信的理想通信方式。经济和社会活动的发展是移动通信需求增长的主要因素,该需求刺激了包括个人通信服务的移动通信技术的发展。因此移动通信是近几年来通信领域中最活跃的一个研究方向。在移动通信服务中有许多问题可以应用图论和网络理论。例如,蜂窝系统中的信道分配算法,移动通信网络协议和移动通信中的业务量控制。蜂窝系统的模型是图,     

基于CBBA的多域作战无人系统任务规划方法研究

针对多域作战任务中异构无人系统的分布式任务规划问题,建立考虑时间窗约束、路径受限等情况下的多域作战任务分配模型;基于一致性束算法求解异构无人系统的任务分配问题;采用Bezier曲线和粒子群算法对一致性束算法进行了扩展,将路径规划耦合到任务分配过程中。仿真结果表明,扩展后的一致性束算法可以同步得到无冲突的多域作战无人系统任务分配解和路径规划结果,验证了其在多域作战无人系统任务规划方面的适用性。     

基于改进A星算法对自动导引小车路径规划研究

路径规划是自动导引小车应用的关键环节和研究热点,为了适应更加复杂多变的环境,提出了一种改进A星算法的自动导引小车动态路径规划算法.针对地图建模繁琐复杂的问题,在A星算法基础上增加了自动识别地图功能,极大减轻了地图建模难度;针对运算速度与精度受地图类型及大小影响较大的问题,增加了固化栅格数的方法,使算法在不影响精确度的前提下,极大地提高了算法运算速度;针对A星算法本身会出现多余拐点的问题,提出了拉直消除多余拐点的方法;为了提高路径的平滑程度,引入3次样条插值函数和膨胀函数的平滑处理算法,使路径更加平滑;针对A星算法无法处理动态规划问题,结合了D星算法搜索路径模式,使算法可以实时规划路径以避免碰撞动态障碍物.针对上述改进,利用MATLAB GUI开发工具开发出自动导引小车路径规划仿真平台,并通过对比分析,验证了算法的有效性与优越性,可应用于较复杂环境的自动导引小车动态路径规划问题.     

蚁群算法的路径规划改进策略

研究了潜艇路径规划问题,基于遗传算法变异策略,提出了针对蚁群算法路径规划问题的改进策略,分别以威胁概率和路径长度作为代价指标构建了仿真分析。仿真结果表明,改进的算法从算法收敛速度和收敛性较改进之前更具优势,研究成果可为潜艇路径规划问题提供解决方法和途径。     

联合作战中航空兵作战规划研究

提出一种联合作战中航空兵作战规划方法。分析联合作战中航空兵肩负的主要作战任务及各任务间的逻辑时序,以此构建了作战任务网络;在作战任务网络的基础上,建立关于目标函数、约束条件以及到达时间的作战规划模型;在编码方式、搜索策略等方面对粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）作出了改进,用以求解规划模型;最后使用具体算例进行了仿真分析,结果证明,所提方法能够对联合作战中的航空兵使用进行合理规划。     

一种改进的跳频信号频率估计算法

信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术（Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT）算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制（Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT）算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。     

基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

基于多群体改进萤火虫算法的装配序列规划

为了解决机械产品装配序列优化问题,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的装配序列规划方法。建立了装配序列规划的数学模型,针对萤火虫算法收敛效率低的不足,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想对萤火虫算法进行了改进,引用局部搜索与全局信息交换机制提升了算法性能;根据装配序列规划问题离散型的特点,定义了新的离散编码方式和粒子更新策略。通过实例仿真结果表明,改进后的萤火虫优化算法简单有效、稳定性好、求解精度高,能够稳定快速地给出装配序列最优方案。     

数据链规划问题的贪心算法

数据链是一种汇集通信、导航和识别的综合化战场信息系统。为了保证在960～1215MHz频段工作的各类设备的电磁兼容,数据链的使用必须符合操作约束和协调约束,必须在满足各类约束条件下,根据数据链的作战需求实现网络规划。首先分析了数据链存在的典型约束,在此基础上对数据链规划问题建模并提出了一种数据链规划的贪心算法,算法较好地解决了数据链规划问题。     

基于几何算法的水下航行器路径规划

在分析水下航行器路径规划影响因素及主要障碍物特点的基础上,提出了一种基于几何算法的水下航行器路径规划算法,并采用该算法对障碍物进行建模和路径规划研究,解决了水下航行器航经多障碍物海区的路径规划问题.最后,通过仿真试验验证了该算法的准确性与可行性.     

成像卫星任务周规划模型与算法

作为卫星运控系统中的一个重要模块,卫星任务短期规划对充分发挥卫星系统效能有着重要影响。与卫星任务的日规划的作用和特点不同,它既涉及到任务规划的技术问题又涉及到卫星管理问题。针对周规划任务,本文分析周规划的需求和特点,兼顾周规划的四项主要作用,构造周规划的分层框架;分析周规划优化目标及约束条件,建立卫星任务的负载度周规划模型;针对模型求解属于高维离散组合优化问题,仿真实验评价了几种基本智能优化求解算法,并应用引入分布式并行技术的遗传模拟退火算法求解。     

基于改进蚁群算法的战时不确定性路径规划模型求解

战时路径规划的不确定性包括参数、约束条件和决策目标等的不确定性。以基本蚁群算法为基础，结合随机模拟和模糊模拟技术，提出了一种改进蚁群算法来求解战时不确定性路径规划问题，并通过仿真示例与其他算法进行了比较。结果表明：该算法求解效率更高，求解过程更为直观，能够满足战时不确定性路径规划问题的研究。     

蚁群算法在车辆巡回保障中的应用研究

应用蚁群算法（ACA）解决车辆巡回保障问题，建立了车辆巡回保障优化数学模型，对轨迹更新规则进行了重新设定，给出了算法的实现步骤。通过算例分析，将计算结果与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）作了比较，对模型和算法的正确性、高效性和适用性进行了验证。实验结果表明，该算法可以快速、有效求得车辆巡回保障的优化解，得到车辆巡回保障过程中的较优方案。