基于蚁群算法的火力分配寻优方法研究

火力分配的优化是最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果的基础和前提,将蚁群算法应用于火力分配的优化.研究了蚁群算法用于火力分配寻优的相关条件,给出了火力分配寻优的模型和算法.最后,结合一个应用实例,说明了蚁群算法用于解决火力分配问题有很好的应用价值.     

基于最大故障特征信息熵的测试点优化设计

为解决故障诊断和可测试性设计中普遍存在的测试点优化问题,以相关性矩阵模型为基础,建立了最大故障特征信息熵的优化准则,给出了相应的测试点优化设计方法。应用实例表明：该方法是可行的、正确的,能为武器装备的故障诊断和可测试性设计提供有力的支持。     

基于空间几何关系的反交会规避机动方法研究

针对具有自主接近能力的航天器开展了反交会规避机动方法研究。首先，建立了仅测角相对导航模型，对完全不可观测机动进行定义，基于空间几何关系推导并证明了完全不可观测机动是不存在的。随后，以施加规避机动后追踪器对逃逸器的测量值与未机动时的差异为优化目标，利用矢量乘积原理设计目标函数，建立优化模型并对变量约束进行分析，随后采用遗传算法对最优规避机动方向进行优化。给出的仿真算例结果表明，提出的规避机动方向计算方法能够使目标函数值达到最小，从而提升追踪器对逃逸器的状态估计难度，降低其估计精度。本文方法为规避机动问题研究提供了一种新的视角，可为以主动接近航天器这类新对象进行的规避研究提供有益借鉴。     

舰炮对岸应召射击最优火力分配

针对舰炮射击特点,分析了海上射击误差,探讨了集群目标的简化处理方法,给出了最优火力分配时表尺差和弹药消耗量计算模型,并进行了举例分析。利用最优火力分配方法来计算舰炮效力射表尺差和弹药消耗量,避免了指挥员战场射击指挥的盲目性,可以在相同弹药消耗量情况下取得最佳射击效果。     

弹着时间可控的机动目标多弹协同制导律

针对机动目标的多导弹齐射攻击，运用最优控制和卡尔曼滤波理论探索机动目标下弹着时间可控制导律问题。设计了一种最优弹着时间可控的制导律，它由指定弹着时间和预计弹着时间的误差作为反馈信号与传统比例制导律结合推导得出，称之为弹着时间可控制导律（Impact-time-control Guidance Law，简称ITCG），同时利用卡尔曼滤波估计了目标加速度。通过对作战模型情况的仿真，可以看出这种新型的制导律应用于引导多发导弹以指定时间同时攻击目标时的有效性和可行性。     

鱼雷装备备件隶属关系的两级库存系统配置优化研究

备件库存系统配置优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径,但在装备组成结构中,由于部件之间存在一定的隶属关系,并不是所有的项目都能够进行串件。针对现有两级库存系统备件配置优化研究的不完善之处,根据装备结构层次特点,通过分析鱼雷装备LRU和SRU备件两级库存系统,提出了备件初始配置方案下的备件库存缺货数模型,并在此基础上建立了基于备件隶属关系的两级库存系统配置优化模型。该模型以鱼雷装备使用度和库存费用为优化目标,通过优化备件库存配置结构,生成较好的备件库存配置方案,从而节约备件配置费用,避免造成资源浪费。     

基于全站仪最佳布站的调炮精度检测方法

针对目前缺少火炮调炮精度检测方法的现状,提出了一种基于全站仪最佳布站的调炮精度检测方法,建立了全站仪测量系统的数学模型,推导了调炮精度检测方法的解算公式,根据火炮调炮范围确定了调炮精度检测中的测量区域,得出全站仪测量系统对于整个测量区域的测量不确定度,结合某型火炮设计了画图法优化过程,得到全站仪测量系统的最佳测量布站位置。精度仿真试验表明,该方法可对调炮精度进行检测,使最佳布站测量系统的精度高于随机布站的精度。     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

基于云遗传算法的防空导弹目标分配问题

针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷，提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解，得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析，云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快，搜索效率高出一倍左右，对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制，可操作性、优越性更强。