面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

联合防空目标分配方案优化研究

目标分配是联合防空作战指挥决策的核心内容,是各级联合防空指挥中心的重要工作,其模型的合理性与可信性会对作战结局产生重大影响。为提高目标分配的合理性与可信性,对联合防空作战混合部署下的目标优化分配问题进行了详细分析,建立了相应的数学规划决策模型。为了有效获得问题的全局最优解,将改进遗传算法(GA)应用于数学规划决策模型的求解过程中,并给出了模型求解的方法和步骤,经实例应用,取得了满意的结果。     

一种智能的大规模MIMO部分导频复用调度方案

导频污染被认为是多小区大规模MIMO通信系统的主要技术瓶颈,与以小区为单位进行导频复用方案不同,提出了一种减轻导频污染影响的优化的部分导频调度方案。该调度方案先将全部可用的正交导频序列划分为若干子集,把其中的一个导频子集设为导频复用子集,该导频子集在系统中每个小区复用,其余导频子集则在不相邻小区间复用;之后在目标小区基站对导频复用子集中的导频序列引起的小区间干扰进行测量,依次将导频复用子集中具有最小小区间干扰的导频序列分配给上行链路信道质量最差的用户,改善系统频谱利用率。分析和仿真结果显示该导频调度方案可以有效抑制导频污染,并且相比于目前已有的导频调度方案性能有所改进。     

基于遗传算法的目标分配优化模型研究

结合现代防空作战的特点,给出了现代防空作战的目标分配模型,利用遗传算法给出了模型求解的方法及步骤;实践证明该方法解题速度快,结果的精度高,可以为决策者作出科学、准确的决策提供有力支持。