图形模型在航迹规划中的应用

对几种图形模型航迹规划的基本原理和方法进行了介绍,并进行了仿真验证。针对图形模型航迹规划中可行点选取的随意性,提出利用遗传算法寻找初始可飞区域内的可行点,将可行点连接起来就组成了初始可行航迹,此时便可用dijkstra算法进行航迹规划。由于标准传统遗传算法航迹规划的不足,提出运用实数编码的贝叶斯优化算法进行航迹规划,通过仿真验证了算法的有效性。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征；为了降低人体行为特征维数，利用信息瓶颈算法进行词表压缩；利用生成模型，结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法，解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验，结果表明该方法具有更高的识别精度。     

异构资源类型下多无人机任务分配

针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(consensus-based bundle algorithm, CBBA)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用K-medoids聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的CBBA求解所建立的任务分配模型,通过对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于MA的自适应多载波并行组合扩频通信技术

为了提升多载波并行组合扩频的通信性能,将自适应技术应用于多载波并行组合扩频通信系统中,并基于边缘自适应准则（MA）,针对多载波并行组合扩频（PCSS-OFDM）通信系统和多载波差分多相并行组合扩频（DMP-PCSS-OFDM）通信系统,分别提出两种自适应通信方式。在多种多径信道环境中的仿真结果显示：在多径信道中,自适应PCSS-OFDM系统的误码率相比PCSS-OFDM系统有显著降低;自适应DMP-PCSS-OFDM系统则更适用于相干带宽较窄且衰落较深的信道中。     

军事通信中基于UFMC信号的峰均比抑制算法

针对5G移动通信中的通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier,UFMC）系统中信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）较高的问题,提出了一种改进二进制离散粒子群优化的免疫规划的部分传输序列算法（IPA-IBPSO-PTS）。该算法在IBPSO-PTS算法的基础上,采用差分算法中的变异来避免其在迭代搜索后期出现种群多样性丢失的问题,同时引入了新型免疫规划算法中的疫苗接种和免疫选择操作,进一步提升算法的全局收敛速度。理论分析和仿真表明,提出的IPA-IBPSO-PTS算法能够获得更好的PAPR抑制性能,有效地降低了军事移动通信系统的复杂度和误码率。     

基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

轮式突击炮行进间射击炮口振动分析及稳定控制

为了研究不同因素对炮口振动的影响规律,建立了轮式突击炮行进间射击多体动力学模型,并与试验结果对比验证了合理性。路面谱采用谐波叠加法建模,在不同路面条件和火线高情况下进行了仿真计算,获得了两种因素对行进间射击炮口振动的影响规律。构建了垂向稳定器模型,进行了联合仿真,对比了有、无稳定器两种情况下的炮口振动。结果表明:炮口振动幅值随路面粗糙度增大而增大;火线高对炮口振动的影响是非线性的;垂向稳定器能有效控制炮口振动,相较于无稳定器情况,开炮前炮口最大高低角和高低角速度幅值分别降低了94.1%和97.4%,开炮后炮口最大高低角振动幅值降低了16.2%。该研究对轮式突击炮的总体设计起到了一定理论支撑,具有重要工程应用价值。     

海量公交数据的人群画像算法

面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3 000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。