直接耦合干扰的自适应两级补偿方法

针对水下电磁探测系统对直接耦合干扰的补偿精度受限于硬件采样分辨率的问题,研究了基于自适应技术的直接耦合干扰两级补偿方法。采用高速 DSP 芯片实现直接耦合干扰补偿电路,完成直接耦合干扰的粗调补偿;提出了基于可变遗忘因子的 QRD-LS 算法,并采用基于该算法的自适应陷波器实现了直接耦合干扰的微调补偿。实验研究验证了两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿性能。结果表明：基于可变遗忘因子的QRD-LS 算法稳定性好,收敛速度快;基于该算法的自适应两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿精度达到10－4倍。     

基于蚁群算法的舰艇编队海上补给路径规划方法

将海上补给路径规划问题(URRP)与传统的旅行商问题(TSP)进行比较,分析了它们之间的联系与区别。在此基础之上,应用一种改进的TSP问题,对海上补给路径规划进行了数学描述。针对平时和战时对编队海上补给的不同要求,分别建立了海上补给路径规划模型,确定了规划问题的目标函数。构造了蚁群算法,对URRP问题进行求解,并以平时的海上补给路径规划问题为例,得出了海上补给的最优路径。计算结果验证了该模型和算法的可行性。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

威胁环境生存突防优化策略分析

讨论了影响飞机作战生存性的主要因素,建立了生存概率模型。根据生存概率模型确立了威胁环境生存突防优化策略。最后,为了简化计算推导了实用危险性模型     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

一种基于极坐标模型的多AUV协同导航与定位算法

为了解决多个自主式水下无人航行器(AUV)在作曲线轨迹的航行时常规协同导航算法精度较低的难题,提出了一种基于极坐标的多AUV协同导航与定位算法.首先,将本算法的模型、可观测性与常规的直角坐标系算法进行了分析与对比.接着,进行了基于实航数据的数值仿真.针对解决各种传感器受异常噪声干扰导致多AUV协同定位误差变大的问题,本...     

连续求解样本协方差矩阵迹的快速递推算法

为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。     

编队对岸打击作战中舰机协同研究

针对编队对岸上目标进行巡航导弹攻击时的舰机协同问题,根据巡航导弹航路区域和目标的方位、距离以及编队队形,建立了反潜直升机安全警戒扇面角模型.以此为基础,分析了不同威胁条件下舰机协同的问题,运用仿真计算,得到了安全警戒扇面角与警戒半径的关系,给出了切实可行的舰机协同方法,可辅助指挥员进行战术决策.     

基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.     

基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。