机间自组织网络多模式传输保障方法

拓扑动态变化、带宽受限、链路不稳定是机间自组织网络的基本特征,传输服务能否适应业务需求是航空平台基于IP支撑上层应用必须面对的重大挑战之一.分析了机间自组织网络传输方法研究现状,提出了基于业务分类的机间自组织网络多传输模式及其适应方法.仿真结果表明,与传统的TCP改进方案相比,该方法在满足小容量低时延、大容量低抖动、高可靠业务信息传输需求的同时,提升了机间自组织网络的整体传输能力.     

自适应二阶滑模的有限时间收敛角度约束制导律

针对终端角度约束制导问题,提出了一种新型基于自适应二阶滑模的有限时间收敛角度约束制导律.构建非奇异有限时间收敛滑模面,保证了滑模面上角度及角速率误差有限时间快速收敛.采用参数自适应二阶滑模算法构建角度约束制导律,所设计的制导律不仅可抑制目标机动加速度等未知干扰,而且可确保滑模面的有限时间可达.相比采用传统二阶滑模或者含有切换项的滑模制导律,所提出的制导律参数可自适应变化,从而无需提前已知目标加速度等不确定项的上界信息.在各种目标机动情况下仿真,结果表明所设计的制导律具有强自适应以及快速收敛的制导性能.     

基于启发式遗传算法的岛礁物资补给任务规划

如何适时适量地为岛礁补给物资,是一个亟待解决的重要现实问题.针对岛礁物资补给任务规划问题的主要特点,以补给时间窗、岛礁存储量、补给船载重量等为约束条件建立了约束规划模型,并采用精英保留策略和动态罚函数的约束处理方法,基于5种生成初始种群的启发式规则,设计了一种基于混合启发式规则的遗传算法.根据仿真算例多算法结果对比分析,表明该算法具有较高的求解效率和良好的稳定性,能够有效地求解岛礁物资补给任务规划问题.     

基于改进RCPSP的军队建设项目中长期规划问题建模与求解

针对军队建设项目中长期规划编制中的任务安排问题,探索运用项目调度理论和方法提供一种辅助的定量分析手段.以传统资源受限项目调度问题模型为基础,考虑军费预算定期划拨的特点,增加资源可用时间区间作为约束条件,构建了带资源时间约束的多项目调度模型,提出了一种集成动态遗传算法和启发式算法的逐阶段迭代多项目调度算法.该模型和求解算法能够在有限时间和预算条件下,充分利用各年度预算并达成项目规划预期收益.仿真实验表明,本文提出的逐阶段迭代多项目调度算法能够快速求解大规模算例,避免早熟并获得满意解,在求解速度和质量方面具有一定优势.     

数字化扩频接收机的自适应抗干扰滤波方案研究

讨论了自适应抗干扰滤波在最小频移键控的直接序列扩频(DS-MSK)数字化接收机中的应用问题,对非线性滤波加以改进,提出了部分解扩非线性滤波(PDNF)结构,将快速更新子带自适应滤波(FRSAF)算法用于PDNF结构以提高收敛速度。结合FRSAF算法的PDNF自适应抗干扰滤波方案在收敛速度、稳健性和输出信噪比等方面明显优于结合LMS算法的传统非线性抗干扰滤波方案,仿真结果验证了上述结论。     

基于遗传算法的弹炮混编防空群火力分配

近期局部战争中的防空作战经验表明:实施弹炮混编可以大大提高防空武器系统的作战效能,而如何实施有效的火力分配又是其中的一个重要环节.针对陆军弹炮混编防空群射击指挥中的火力分配问题,简要分析了防空导弹和高炮武器系统射击的不同特点,提出了弹炮混编防空群的火力分配方法,并建立了优化火力分配方案的数学模型.在此基础上,采用遗传算法对此模型求解.结果表明,遗传算法为弹炮混编防空群的火力优化分配问题提供了一条有效途径.     

智能天线在伪卫星增强系统中的抗干扰作用

过去的十年中,卫星导航技术在武器系统的导航和制导领域得到了很好的应用.但是,系统的应用过程中无线电射频干扰对其通信链路的性能会产生极大的影响,智能天线技术是一种比较有效的抗干扰措施.对伪卫星增强系统多种智能天线的自适应算法进行了比较分析.结果表明SMI算法相对其他算法而言在收敛速率和天线方向图的效果上皆有相当的优越性.适合于伪卫星增强系统的干扰抑制应用.     

短波跳频电台组网研究

短波跳频电台组网在军事通信中占有重要地位,组网应用可以提高跳频电台的抗干扰性能.介绍了跳频通信的特点及抗干扰性能,分析了短波跳频通信技术的发展趋势.短波跳频电台组网可以提高通信的可通概率与战术应用的灵活性,为此着重研究了短波跳频电台组网的原理与方法以及组网的注意事项,为军事短波跳频电台的组网应用奠定基础.     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

新型多目标遗传算法及其在导弹射击效能优化中的应用

多目标规划是一类重要的优化模型,有着广泛的实际应用,但其求解至今仍是运筹学的一个难点.针对一般约束多目标优化问题,在设计了新的适应度函数和选择算子的基础上,提出一种新型多目标遗传算法.将其应用于导弹对集群目标射击效能优化问题,验证了算法的有效性.