基于改进灰狼优化算法的地面目标最优瞄准点选择方法

针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法（improved grey wolf op timization,IGWO）选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略（dimension learning-based hunting,DLH）,为每个瞄准点构建相邻的瞄准点集合,集合中的瞄准点可以互相共享信息,增强局部搜索和全局搜索之间的平衡,并保持多样性。在仿真实验中,将毁伤评估模型的评估函数作为瞄准点选取好坏的评估函数,并且设计导弹打击地面目标的实例对瞄准点选择方法进行验证,实验结果表明,该方法求得的瞄准点具有较高的可信度,为火力筹划中瞄准点的寻优提供了新方法。     

对潜信息保障与潜艇控制海域

给出了潜艇在有、无信息保障时可搜索海域和可攻击海域数学模型.计算了潜艇在有信息保障和无信息保障两种情况下的控制海域,以期定量分析信息保障对潜艇作战能力的影响.     

基于DCSP的编队武器兼容性约束协调

编队武器兼容性约束协调,是一个典型的求解分布式约束满足问题的过程。针对这一特点,建立了编队武器兼容性约束满足问题模型,提出了一种基于异步回溯的分布式约束满足算法。该算法运用异步回溯获得一个初始可行解,然后以作战效能最优为原则增添新的方案,并进行约束一致性检查,最终得到满意的编队武器运用方案。仿真验证了算法的可行性。     

动态威胁环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在动态战场环境下的测向定位问题,提出了一种基于动态窗口法的单机测向定位航迹优化算法。以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,在由动态探测雷达和静/动障碍构成的动态战场环境中,基于动态窗口法思想,将测向定位航迹优化评价准则由传统的单步最优原则扩展到对多步预测航迹的评价,同时考虑雷达探测和静/动障碍环境对预测航迹的影响,通过滚动时域方法控制无人机最优航向。仿真结果表明,所提方法能够使无人机在有效逃避雷达探测威胁以及规避环境中静/动障碍的条件下保证对目标的高精度测向定位,为解决动态战场环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

基于航迹消除与策略迭代的无人机集群区域目标搜索方法

无人机集群区域搜索在军事领域以及民用领域的搜救、巡逻、监测、环境勘测等方面有着广泛的应用,但如何保证不同场景下无人机集群搜索方法的效率问题依然是个难题。为了更好地解决搜索目标先验信息已知的无障碍区域内多无人机集群搜索航迹规划问题,提高无人机集群搜索效率,本文根据目标区域热度以及传感器探测概率等先验信息,提出了一种基于无人机航迹消除策略的概率计算方法,并在此基础上结合策略迭代算法动态规划无人机航迹,找到单个无人机航迹覆盖率最优策略;进而通过适当组合顺序实现无人机集群区域目标搜索整体覆盖率最优;最后,通过仿真计算验证了算法的有效性。     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

一类对固定目标的集群搜寻对策问题及求解

利用集群搜索对策的理论与方法 ,建立了集群对固定目标的一类搜索对策模型 ,给出了集群的ε -最优搜寻策略 ,并考虑了其在搜索过程中的应用     

航空综合体大区域限时搜索效能

大区域限时搜索是航空综合体执行作战任务时的一个重要阶段,如何有效地进行大区域搜索对飞行员顺利完成作战任务具有重要的作用。对航空综合体在大区域限时搜索条件下的飞行轨迹进行了分析和研究,推导了大区域搜索的最优化数学模型,并建立了限时搜索的效能模型,最后进行了仿真计算,对搜索效能的主要影响因素进行了系统分析。     

基于XGBoost的装备体系效能预测方法

针对装备体系效能预测问题,提出了基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的装备体系效能预测方法.首先给出了基于XGBoost的效能预测流程;然后利用XGBoost建立评估指标与效能之间的非线性映射模型,实现对装备体系效能的预测.模型构建过程中采用了格栅搜索确定模型最优参...