飞行器低空突防威胁建模与航迹优化算法

提出了一种飞行器在给定地形和威胁分布的威胁场进行低空突防的航迹优化算法。该方法首先对地形的高程栅格数据进行了图形简化预处理,将各种威胁叠加到地形图上,构成一个包含各种威胁的特定威胁场,再对其建立合理的有向图数学建模,用Dijkstra最短路算法进行航迹优化。航迹优化的过程中考虑了飞行器的过载限制,使优化航迹能够较好地满足飞行器各项性能指标及任务规划的要求,仿真结果显示,该算法简单快速,能很好地进行地形、威胁、障碍物的回避。     

BP人工神经网络的应用及其实现技术

简述了BP人工神经网络的算法原理 ,利用Batchnet程序对一个三层BP人工神经网络进行了设计 ,应用Matlab中人工神经网络工具箱设计了一个用于函数逼近的BP人工神经网络 ,最后 ,运用Matlab中可视化工具Simulink对一个BP人工神经网络例子进行了仿真 ,通过例子 ,探讨了BP人工神经网络的应用并介绍目前几种实用的BP人工神经网络实现技术 .     

教学范畴的心理学诠释与三种基本的教学范式

在国际化的教改语境中,“学生主体意识”越来越成为教学现代意识的代名词。因此,“学”的心理学意蕴,应成为教学范式的基本诠释,每一种学习心理学中都蕴涵着相应的作为主体间双边活动的教学范畴和操作范式。传授-接受式、问答式、启发式教学,是与学习心理学从行为主义到现代认知理论的演进逻辑上对应的三种基本教学范式。一方面,每种教学范式,一如相应的心理学蕴涵那样,均有其适应的对象、范围和领域;另一方面,其发展序列,也如心理学的发展那样,表现为从抽象到具体的演进,或后一序列对前一序列的扬弃。     

一种改进的概率霍夫直线检测算法

针对概率霍夫直线检测算法检测速率不高、检测精度易受其他特征和连续间断线干扰的缺点,提出了一种改进的概率霍夫直线检测算法。改进后的算法将注意力集中在直线可能存在的若干个区间,提升了检测速率与精度,在直线检测全过程监控并剔除连续间断线,提升了算法的抗干扰能力。经过100组铝锭边缘线检测的实验验证,改进后算法相较原算法平均检测速率提升至1.77倍,查准率提升至1.45倍,且改进后算法在其他图片上的检测速率和检测效果相较原算法也有明显提升。     

时变道路网最短路径算法的研究

道路或区域通行限制在日常交通和部队兵力机动过程中普遍存在。通行限制情况下的最短路径问题属于时变道路网最短路径研究的范畴,对时变道路网最短路径算法及算法效率的研究有着广泛而现实的意义。重点讨论了道路网的模型描述、时变道路网拓扑结构的构建技术,最短路径算法的高效实现等内容,并给出了该算法的应用实例。试验结果显示,该算法有效可行。     

惯导系统动基座对准精度评估方法

弹载惯性制导系统空中对准是机载战术导弹发射前必须完成的任务,其对准精度直接影响导弹系统的制导精度。利用最优平滑技术对弹载惯导系统传递对准效果进行评估,是分析导弹系统的战术性能和惯导系统自身器件性能的有效方法。Rauch-Tung-Striebel(1965)提出了固定区间平滑算法,Meditch(1967)提出了固定点平滑算法;Bierman(1983)、Watamabe(1989)等许多学者对RTS算法提出了改进方法,这些方法在保证平滑算法中数值的稳定性和提高计算效率方面有了明显改善。针对固定区间平滑算法所适应的对象,分析了这类平滑算法的特点,提出了RTS固定区间平滑算法的改进方法;结合弹载惯性制导系统传递对准效果评估,进一步证明了分析的正确性。     

基于深度强化学习的无人机实时航迹规划

随着无人机技术的应用和发展,无人机执行任务的飞行环境愈发复杂多变,对无人机机动避障能力和航迹规划的实时性提出了更高的要求。基于泛化性较好、对环境依赖弱的深度强化学习算法,以雷达实时获取的障碍物地图信息为基础进行实时路径规划,针对二维航迹规划问题特点设计了连续奖励函数,解决了强化学习算法在二维平面航迹规划中奖励稀疏的问题;基于迁移学习的思想设计多个训练环境,并按任务的难易程度进行分步训练,降低了算法的训练难度,提高了训练效果,并使算法的收敛效果更加稳定。在实验中将SAC算法与目前主流的PPO和TD3算法进行对比,实验结果表明：SAC算法收敛速度快,实时性好,航迹平滑度更好。     

基于排挤机制改进的多目标进化算法

进化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法。为加快收敛速度,提高收敛精度,在已有算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,引进小生境思想,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。     

基于丘陵地区的无线宽带基站选址算法研究

无线宽带通信系统是区域无线通信的主用手段,站址规划需要研究。针对车载基站选址需要考虑地形地物环境,结果直接决定无线宽带通信系统骨干网络的信号覆盖范围,影响地面终端随遇接入成功率的问题,提出了丘陵环境下一种基于改进K-means算法的基站选址规划方法;通过建立丘陵环境场景下基站选址的数学模型,设计了基于改进K-means算法的基站选址方法并采用规划区域最大覆盖率作为基站选址结果的评判指标,得到无线宽带通信系统基站布设方案指导基站布设运用的思路进行研究;仿真实验表明：所提改进算法与K-means算法相比较,相同条件下区域覆盖率从92.120 7%提高到了96.863 2%,收敛速度提高了近33.3%。     

基于改进模糊逻辑的VAV系统GPC控制策略研究

为了提高多输入多输出变风量(VAV)空调广义预测控制(GPC)系统控制性能,提出一种新型GPC控制策略。该方法通过考虑系统的输出绝对误差和基于误差变化率获得输出初次达到设定值的时间等指标,建立了一个新型二型模糊逻辑模型来在线整定GPC控制器中的加权系数。同时,采用天牛群算法(BSO)来明确二型模糊逻辑输出区间范围,使其可以更贴切地反应系统当前时刻的输出状态。此外,在前述BSO的基础上,提出通过线性以及事件触发地衰减种群规模的方法,缩短BSO的收敛周期,以进一步提升GPC控制策略的性能。实验结果表明：基于二型模糊逻辑整定的GPC控制器性能显著优于已有GPC控制器。