基于蚁群算法的舰艇编队海上补给路径规划方法

将海上补给路径规划问题(URRP)与传统的旅行商问题(TSP)进行比较,分析了它们之间的联系与区别。在此基础之上,应用一种改进的TSP问题,对海上补给路径规划进行了数学描述。针对平时和战时对编队海上补给的不同要求,分别建立了海上补给路径规划模型,确定了规划问题的目标函数。构造了蚁群算法,对URRP问题进行求解,并以平时的海上补给路径规划问题为例,得出了海上补给的最优路径。计算结果验证了该模型和算法的可行性。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

威胁环境生存突防优化策略分析

讨论了影响飞机作战生存性的主要因素,建立了生存概率模型。根据生存概率模型确立了威胁环境生存突防优化策略。最后,为了简化计算推导了实用危险性模型     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

GNSS多波束抗干扰接收机的反欺骗性能分析

为分析存在欺骗干扰的场景下GNSS多波束抗干扰接收机的反欺骗性能,提出欺骗抑制比这一性能指标。推导了在快拍数有限的情况下,多波束抗干扰接收机采用最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)算法处理后输出真实信号和欺骗信号功率的理论公式。详细分析了欺骗信号到达天线阵口面的功率对真实信号和欺骗信号输出功率的影响。分析得出:即使欺骗信号功率在噪声水平之下,使用MVDR算法的多波束抗干扰接收机依然能对欺骗干扰进行抑制,且在欺骗信噪比高时,抑制效果更加显著。通过仿真和硬件平台实测验证了结论的正确性。     

连续求解样本协方差矩阵迹的快速递推算法

为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。     

基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.     

基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。     

系统误差下的模糊航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,采用归一化的方法,构造了一种新的隶属度函数,采用模糊方法进行航迹关联,该算法简单易于实现,可以准确地实现密集目标的航迹关联。仿真结果显示了该算法的有效性。     

逆边界无网格法声源识别的理论与实验

针对逆向求解声源识别中的声辐射传输建模问题,采用无网格法将Kirchhoff- Helmholtz边界积分方程离散为受边界条件约束的有限维线性方程组,通过分块矩阵法对该约束方程组进行求解,得到了离散后声辐射传输模型的数值表达式.在此基础上,进一步研究了逆向求解声源识别问题的基本原理及其不适定性.为克服其不适定性,采用Tikhonov正则化和L曲线正则化参数选取方法,从而确立了有效的逆向求解方法.此外,还进行了扬声器阵列声源识别实验,实验结果验证了逆边界无网格声源识别理论和方法的可行性及可靠性.