基于Lyapunov法和势场法的对峙跟踪研究

现有的基于Lyapunov导航向量场算法的对峙跟踪研究中尚未有考虑避障要求的。针对单架无人机对峙跟踪单个移动目标,通过Lyapunov导航向量场法使无人机对目标对峙跟踪。在遇到障碍时,通过距离控制,切换为使用势场法避开障碍区域。在满足一定的距离条件后,通过角度控制,恢复对峙跟踪方式,从而使无人机在对峙跟踪时可以避开障碍区域。仿真结果表明,不管是在单障碍的条件下还是多障碍的条件下,该方法能使无人机有效地避开障碍区域完成跟踪任务。     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

基于粒子群优化的稀疏分解最优匹配原子搜索算法

信号的稀疏分解能得到信号的稀疏表示形式,便于进一步处理,但其计算非常复杂,是一个NP问题.粒子群优化是群体智能优化算法,算法简单,易于实现,且搜索效果好.把粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求.实验证明,此方法切实可行.     

基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导反演算法

针对水平非均匀蒸发波导反演中大气折射率剖面水平分布规律不确知和大范围海域气象参数观测难的问题,提出一种基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导折射率剖面参数反演算法,该算法采用粒子群优化估计折射率剖面参数初始状态和描述剖面参数水平分布规律的状态转移函数,结合GPS海面散射信号波导传播的DMFT步进计算正演模型和实测GPS散射信号功率建立系统方程和观测方程,并采用粒子滤波迭代估计水平步进上的非均匀折射率剖面参数。该算法的精估计环节有效修正了粒子群估计误差在后续反演过程中导致的误差积累,保证了反演精度,并使得算法具备距离分段条件下逐段反演的能力,为远距离海域蒸发波导折射率剖面参数的反演提供了可行的方法。     

多站多目标雷达数据融合

多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。     

Capacitated warehouse location model with risk pooling

In this article, we introduce the capacitated warehouse location model with risk pooling (CLMRP), which captures the interdependence between capacity issues and the inventory management at the warehouses. The CLMRP models a logistics system in which a single plant ships one type of product to a set of retailers, each with an uncertain demand. Warehouses serve as the direct intermediary between the plant and the retailers for the shipment of the product and also retain safety stock to provide appropriate service levels to the retailers. The CLMRP minimizes the sum of the fixed facility location, transportation, and inventory carrying costs. The model simultaneously determines warehouse locations, shipment sizes from the plant to the warehouses, the working inventory, and safety stock levels at the warehouses and the assignment of retailers to the warehouses. The costs at each warehouse exhibit initially economies of scale and then an exponential increase due to the capacity limitations. We show that this problem can be formulated as a nonlinear integer program in which the objective function is neither concave nor convex. A Lagrangian relaxation solution algorithm is proposed. The Lagrangian subproblem is also a nonlinear integer program. An efficient algorithm is developed for the linear relaxation of this subproblem. The Lagrangian relaxation algorithm provides near‐optimal solutions with reasonable computational requirements for large problem instances. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。