基于混合智能算法的小型通信干扰装备分配优化

如何充分发挥小型通信干扰装备的作战效能是指挥员面临的棘手问题。本文将战术指标——干扰后的通信畅通区覆盖程度作为评估通信干扰装备分配优劣的指标,分别建立了单机和多部干扰时的通信干扰有效压制区和通信畅通区边界的计算模型,并给出了通信干扰有效压制区和通信畅通区面积的计算方法。构建了基于机会约束规划的空域频域通信干扰任务分配模型,并设计了混合蚁群算法和遗传算法的模型求解算法。最后进行了仿真实验,验证分析了模型和算法的合理性。研究成果为通信对抗战术计算和作战运用研究拓展了思路。     

基于间接互惠理论的合作生成算法研究

在快速变化的战场环境下,时间是制约作战效果的因素,能否尽快地寻找到最佳的合作伙伴是协同作战的关键。通过对现代战场时限的需求分析,建立了以时间为量化指标的战场作战单元合作模型。为了解决名誉值机制的合作生成算法产生的“马太效应”问题,运用合作博弈理论和间接互惠理论,提出了一种“好”“坏”直接评判机制的合作生成算法。仿真结果表明,“好”“坏”直接评判机制的合作生成算法比名誉值机制的合作生成算法稳定性更高。     

多维离散变换与小波的并行算法及其实现

讨论了多维 DCT和多维 DWT的并行行列算法和并行多项式变换算法 ,并用 Log P模型对算法进行了分析。在仔细分析一维和二维离散小波变换与小波包变换计算结构的基础上 ,提出了它们的并行算法。算法只需相对较少的通信时间 ;适合大规模并行机 ( MPP)和工作站或微机机群系统 ;方法也适合信号处理中的各种塔式分解过程。用 Fortran语言和 PVM编制了算法的程序。在机群系统和大规模并行机上的实验表明 ,算法是正确的且具有较高的加速比。     

双基地两坐标雷达空间目标定位算法

本文提出了双基地雷达单独使用发射／接收站（Ｔ／Ｒ站）的目标斜距和方位角信息或接收站（Ｒ站）的目标距离和方位角信息分别对空中目标的二维定位算法，并给出了定位精度的分析方法。最后，通过计算机仿真讨论了算法的定位性能。     

成像卫星任务周规划模型与算法

作为卫星运控系统中的一个重要模块,卫星任务短期规划对充分发挥卫星系统效能有着重要影响。与卫星任务的日规划的作用和特点不同,它既涉及到任务规划的技术问题又涉及到卫星管理问题。针对周规划任务,本文分析周规划的需求和特点,兼顾周规划的四项主要作用,构造周规划的分层框架;分析周规划优化目标及约束条件,建立卫星任务的负载度周规划模型;针对模型求解属于高维离散组合优化问题,仿真实验评价了几种基本智能优化求解算法,并应用引入分布式并行技术的遗传模拟退火算法求解。     

层次聚类算法和基于图的分割算法相融合的图像分割算法

基于图的分割算法（Graph-Based Segmentation,GBS）算法）是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类（Hierarchical Clustering,HC）算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。     

应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。     

基于遗传算法(GA)的通信抗干扰决策引擎

基于认知无线电思想设计了一种多参数联合自适应通信抗干扰决策引擎,并利用遗传算法(Genet-ic Algorithm)作为决策算法,实现了系统频率、功率、调制方式、信道编码方式等参数的自适应选择。文章给出了算法的流程和仿真分析,仿真结果表明,该引擎对单目标函数以及有偏好的多目标函数的参数选择与理论值相符,验证了抗干扰决策引擎实现参数自适应选择的可行性和有效性。     

复杂电磁环境下通信抗干扰的信息筛选算法

根据复杂电磁环境下通信联络的特点,基于大规模通信数据的涌现,采用一种能够在大量干扰和背景信号中筛选出有用信息的算法。通过对覆盖算法的研究,利用概率理论对其算法进行了优化和改进,为应用覆盖算法构建了一个实用的有限混合的概率模型,而后采用最大似然的原理进行优化计算,实现覆盖算法的优化实用化。将这种数据筛选算法应用到受到干扰条件下短波通信的海量信息的挖掘中,取得了良好的效果,验证了其有效性。     

海洋能驱动航行器的能源最优航迹规划研究

无人水面航行器在航行过程中受到尺寸限制,只能携带有限的能源,而海洋中蕴含大量的能源,如果无人水面航行器在航行过程中能利用广泛分布的海洋能源,那么其续航能力将会显著提升.研究一种海洋能驱动航行器的能源最优航迹规划方法,使海洋能驱动航行器在航行过程中尽可能少地消耗能源,并尽可能多地利用海洋能.首先,选取我国南海部分海域作为...