天基支援下区域反导组网作战链路规划

天基信息支援下区域反导组网作战各系统实现互连、互通、互操作的关键是战术信息分发系统,而该系统中存在着多种类型的数据链路,这些链路之间又存在着各种约束条件,因此科学合理的对这些链路进行规划是系统实现的重要工作之一.建立并提出了天基信息支援下区域反导组网作战战术信息分发系统数据链路的规划模型和一种新的解算方法,为该系统数据链路的规划提供了理论依据.     

The minmax multidimensional knapsack problem with application to a chance‐constrained problem

In this paper we present a new combinatorial problem, called minmax multidimensional knapsack problem (MKP), motivated by a military logistics problem. The logistics problem is a two‐period, two‐level, chance‐constrained problem with recourse. We show that the MKP is NP‐hard and develop a practically efficient combinatorial algorithm for solving it. We also show that under some reasonable assumptions regarding the operational setting of the logistics problem, the chance‐constrained optimization problem is decomposable into a series of MKPs that are solved separately. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

球约束凸二次规划的一个算法

针对球约束凸二次规划问题,利用Lagrange对偶将其转化为无约束优化问题,然后运用单纯形法对其求解,获得原问题的最优解。最后,对文中给出的算法给出了论证。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

一种稳健的循环平稳信号时延估计算法

基于信号循环平稳特性的时延估计算法具有较强的抗干扰和抗噪声能力,但循环频率误差时性能下降严重。针对这一问题,首先分析了循环频率误差对循环时延估计算法中,循环互相关函数相关法估计性能的影响,进而提出了一种对循环频率误差稳健的改进循环时延估计算法。改进算法通过两次搜索确定循环频率的真实值。仿真实验结果表明,改进算法可以有效地校正循环频率误差,最终使时延估计误差与无循环频率误差时基本相同。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

面向工业物流服务的智能车及循迹算法的研究

将工业物流服务的智能循迹小车作为研究对象,并结合循迹算法原理,采用混合遗传算法,设计了智能循迹小车。经测试验证,小车能准确接收配送任务,按需求将物件运送到指定工位并语音播报提示,在行驶过程中能够自动避障,并在执行任务过程中能够将输运信息上传至上位机进行实时数据处理。最后,搭建了工业物流模拟服务平台,实现了对运送全程的追踪记录,进而提高工业生产自动化的程度,降低制造企业的生产成本,促进企业信息化建设。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。