基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法

传感器管理是信息融合技术的重要研究方向,以往的传感器管理算法主要是针对线性融合系统,现实中非线性系统更为普遍,而针对非线性融合系统的传感器管理算法研究较少。粒子滤波是目前非线性领域中应用最广的滤波算法,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。Unscented粒子滤波采用Unscented卡尔曼滤波计算提议概率密度分布,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。针对非线性系统,提出了一种基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法。首先利用Unscented粒子滤波对目标进行状态估计,求出目标的协方差;然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量最大对传感器资源进行分配,并对该算法进行了仿真。     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

基于优化神经网络的雷达波束分配方法研究

在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率.为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型.该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经网络的输入和输出,建立了目标威胁度评估模型;算法根据威胁度的大小进行波束调度,并采用执行威胁率衡量波束调度的效果.仿真结果表明,该模型具有更高的预测精度,能够准确地实现目标威胁评估,在此基础上具有较好的波束调度效果.     

海上多无人机协同交叉定位的优化配置方法

针对多部无人机协同交叉定位,考虑无人机安全距离、通信距离和动力学约束条件下,解决多部无人机自动实现对飞行速度和角度的优化配置问题.提出了多机协同测向交叉定位方法,该方法先根据几何稀释度精度建立了不等式约束下的无人机运动参数单目标优化模型,再利用惩罚函数法将优化模型转换为无约束条件的极小值求解问题,最后利用粒子群优化算法获得各无人机飞行速度和角度估计值.仿真试验表明,该方法对不同无人机阵型和辐射源运动状态具有较强的适应性,相比直线飞行配置方法,其定位精度有较大的提高.     

航天器软件的研发路线

航天器自主能力构建面临着需求不断增多、多变、复杂化、未知的发展趋势,需要在软件研发方式和架构设计上做出改变。在分析已有的4种研发路线的基础上,提出第5条路线,即基于模型化、数据化设计思想的研发路线;提出具有即插即用能力的业务模型,采用电子数据单技术自底向上构建设备级和功能业务级的即插即用能力;以智能规划业务为例说明了业务模型的设计应用。路线5的目标是为构建航天器自主能力和星地之间智能管控能力提供可持续发展的基础。     

基于模糊均值聚类算法的图像分割

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中,用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解,提高了图像分割的运算速度。     

带空气室脉冲水射流系统通用分析法

针对所提出的用空气室引发水力共振以增强脉冲水射流的设想,应用水力瞬变特征线解法,建立系统的数学模型,差分网格只取脉冲源、空气室和喷嘴3个边界点,采用变时步法解算。这种方法具有灵活性大、受限制小、便于使用的突出优点。     

改进的接触算法及其在光滑粒子流体动力学中的应用

采用以黎曼解描述粒子间相互作用的接触算法,模拟一维情况下包含间断的流场。在弱间断的条件下,采用弱波近似的黎曼解来描述粒子间的相互作用;在强间断的条件下,则引入非迭代黎曼解来描述粒子间的相互作用。并引入Taylor展开思想,提高了接触算法在自由边界的计算精度。该算法无需引入人为粘性,程序结构简洁。数值计算表明,改进后的接触算法能很好地描述强间断,并有效改善了原始接触算法在自由面的计算缺陷。