头盔光电目标指示器

头盔光电目标指示器解决对空中目标的搜索及自动快速指示,达到抑制电子干扰,缩短火控系统反应时间,提高发现敌机低空超低空入侵的概率.头盔光电目标指示器利用两个加速度计探测人头的俯仰信息,磁强计测量人头转动的信息,通过解算后得到人头运动的方位角和俯仰角并提供给火控系统.介绍了该指示器的组成和样机的技术指标.试验结果表明:研制的样机精度高、工作可靠、使用方便.     

三维多目标纯测向无源定位方法

针对多传感器测向定位中方位配对的困难,提出分两步的三维多目标纯测向定位方法.该方法先利用方位信息,粗略估计目标二维位置,并采用方位角误差进行粗略的目标真伪判别,再采用蛙跳式梯度法精确求解目标的三维位置,并利用方位角与俯仰角偏差对目标真伪进行判别.仿真结果表明,该方法能快速地以较高概率、较高精度对多目标进行定位.     

光电指向器水平度测量算法

通过对光电跟踪仪安装时水平度调整方法的研究,提出了利用坐标变换算法,用以实现光电跟踪仪安装时水平度的快速调整.利用该算法不但可以减少安装时的测量次数,节约安装调整时间,而且提高了设备安装时的测量精度,具有广泛的推广应用价值.文中还对该方法的测量计算误差进行了分析.     

基于迭代误差补偿的发射点坐标精确求解方法

针对已知目标点坐标和射程射向情况下的发射点坐标精确计算问题,提出一种基于迭代误差补偿的非典型大地主题正解方法.该方法利用发射点方位角粗略计算目标点方位角,并调用大地主题正解方法,计算初始的发射点坐标和发射点方位角,将已知的发射点方位角和计算得到的发射点方位角之间的偏差作为负反馈,用于修正目标点方位角,通过迭代求解的方式得到发射点坐标.通过利用大地主题解算方式对非典型大地主题正解方法进行检验,得出发射点与目标点坐标之间的方位角偏差为10-7°,计算精度满足工程应用中的发射点坐标误差要求,能够用于军事指挥信息系统中发射点精确计算.     

利用波达角及变化率对固定辐射源的无源定位

提出了一种利用波达方向角(包括方位角与俯仰角)及其变化率信息对固定辐射源进行单站无源定位的算法,对可观测性条件与定位误差的影响因素进行了分析,并将融入波达方向角变化率信息的EKF算法用于载机在航迹上的多次测量定位,并通过仿真将该算法与只测角定位算法进行了比较.     

一种舰载作战系统系泊对准约定真值预估方法

针对舰载作战系统系泊对准中普遍的使用标定地标的大地测量数据进行真值计算的方法,提出了基于极坐标变换迭代算法,推导了二维的舰载探测器探测方位角和探测距离的对准计算算法.并分析了在不同标定地标条件下给定的大地测量目标真值转换到探测器回转中心所的角度、距离约定真值,建立一种约定真值的预估方法,在探测器精度允许的情况下可用该方...     

激光式头盔瞄准具瞄准线数学模型的建立

激光式头盔瞄准具具有结构简单、截获目标速度快、抗干扰能力强、便于实现光电转换的优点.为了进一步加深对激光式头盔瞄准/显示系统瞄准线解算技术的研究,建立了该系统瞄准线的数学模型,从而计算出头盔的方位角和俯仰角,并对相关的误差和系统的精度进行了分析估算,实践表明该模型对瞄准线的解算是完全满足要求的.     

舰炮武器试验中目标坐标真值修正方法

为保证舰炮武器系统动态精度解算结果的准确性,分析了舰炮武器系统动态精度试验中,GPS作为目标瞬时坐标真值测量设备时,因其安装位置与雷达跟踪测量中心不重合所引起的误差,并提出了一种简便、可行的误差修正方法。给出了误差修正示例,比较分析了GPS不同安装位置所引起的误差,为类似试验中目标瞬时坐标真值的处理提供参考。     

简化的UKF方法在多普勒雷达对目标跟踪中的应用

多普勒雷达对目标的观测数据是由距离、方位角、俯仰角和径向速度组成,而大多数雷达的观测数据仅由前三者组成.基于利用径向速度的扩展卡尔曼滤波方法,提出利用径向速度的一种简化的UKF方法对目标进行跟踪.此非线性方法对目标的跟踪有两大改进:①引入径向速度观测值时可以大大提高跟踪性能;②UKF方法比传统的EKF算法有更高的估计精度.     

杂波环境下红外传感器滤波算法

基于定向概率数据关联滤波(DPDAF)算法,根据红外传感器对目标方位角与俯仰角分辨率不同的特性修正了似然函数,并利用等效观测噪声协方差阵修正滤波增益的思想,构造了一种旨在提高红外传感器跟踪性能的修正定向概率数据关联滤波算法.蒙特卡洛仿真结果表明,新算法对红外目标的跟踪具有比DPDAF更好的跟踪性能.     

基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。     

基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题，采用栅格化方法建立海洋环境模型，为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标，提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法，利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径，算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失，但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题，是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能.     

预警机引导战斗机空战目标分配模型

从预警机引导战斗机空战的角度出发,通过对预警机引导战斗机空战过程的分析,确立了战斗机对敌攻击时应具有的优势函数,建立了基于蚁群算法的空战目标分配模型。最后通过具体仿真算例,证明文中给出的蚁群算法模型能够有效地解决预警机引导战斗机空战目标分配问题。     

融合遗传蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化算法

针对特定区域覆盖并密集重访的卫星星座优化设计问题,采用回归轨道和共星下点轨迹星座的设计方案,提出特定区域内重点地区权值排序覆盖并融合遗传蚁群算法优化求解卫星星座轨道参数的方法。分析区域覆盖星座的设计需求,建立回归轨道覆盖区域模型,利用遗传蚁群算法计算出最优轨道根数,使用共星下点轨迹星座求解算法求出所有星座参数。仿真实验结果表明优化设计的星座满足对于区域目标的覆盖时间和重访次数需求,并对重要地点按照权值排序进行了侧重性覆盖和重访,验证了算法的可行性。     

基于蚁群算法的无人机航迹规划及其动态仿真

为实现无人机航迹规划的实时性和交互性,建立了无人机动态仿真系统。以"捕食者"无人机模型为应用背景,结合MAK仿真技术的相关理论,利用蚁群算法计算了无人机航迹规划,并实现了Matlab平台下的实例仿真。基于构建的仿真系统,利用MAK软件实现了二维和三维飞行过程的显示,仿真效果理想,为无人机航迹规划结果的交互验证提供了一种有效的手段。     

基于蒙特卡洛法的无人机飞行冲突解脱安全评估

冲突解脱技术是无人机与有人机共域飞行的前提保障。针对目前缺少对冲突解脱技术安全评估的方法,提出运用蒙特卡洛法对飞行冲突进行仿真模拟,得出冲突解脱算法的安全效率。提出基于改进蚁群算法的冲突解脱技术,实现无人机的飞行冲突解脱;利用蒙特卡洛法,对飞行冲突过程进行大规模仿真,计算冲突解脱效率,与基本蚁群算法进行对比,并从安全角度对结果进行分析。提出的思路可为未来无人机空域运行安全评估体系的构建提供一种理论参考。     

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。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰，提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容，并以干扰度最低为目标函数，使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数，作为粒子群位置和速度参数进行初始化，将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素，利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。