无人机协同攻击的混合粒子群算法

针对协同空战中多目标的攻击问题,综合考虑杀伤概率、毁伤率、战役价值3个因素,分别制定评价函数.采用线型加权的方法,确定总的代价函数.使用混合粒子群算法(Heuristic Particle Swarm Optimization, HPSO)优化攻击分配方案,找到使我方以最小代价获得胜利的分配方案.最后仿真,3架我机对阵8架敌机,分析了8种不同的交叉变异策略对攻击分配结果的影响,并与蚁群算法进行比较,在代价函数基本不变的前提下,速度提高了近10倍,表明了采用HPSO算法优化攻击分配方案的快速性和正确性.     

粒子群算法的弹道参数辨识方法

提出一种基于粒子群算法的航空武器气动参数辨识算法,该算法采用粒子群算法计算航空武器气动参数分段函数的分段边界点马赫数值,在此基础上采用实数编码遗传算法计算分段函数的多项式系数.采用该算法进行某型炸弹阻力系数辨识计算,计算结果表明:该算法可行,且计算的阻力系数精度高.计算结果已成功应用于某型航电火控系统的设计中.     

基于粒子滤波的红外小目标跟踪方法

提出了一种基于粒子滤波的红外小目标自适应跟踪方法.首先根据红外小目标的特点,建立灰度统计直方图分布模型对目标进行描述,采用基于Bhattacharyya系数定义的距离进行相似性度量,建立目标观测模型,然后通过这个模型将粒子滤波和均值位移方法结合起来,实现对红外小目标的跟踪.实验证明,该方法能够较好地处理图像序列中由于局部遮挡所带来的影响,准确地对红外小目标进行跟踪.     

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。     

基于混合离散粒子群算法的正交多相码设计

提出一种混合离散粒子群算法,并应用于正交相位编码波形设计.该算法以归一化自相关旁瓣峰值能量与互相关峰值能量的加权和为代价函数,将遗传算法、模拟退火算法思想引入离散粒子群算法,加入了粒子间信息交流策略和扰动策略,提高了算法的效率,增强了算法的全局搜索能力.仿真结果表明,提出的算法可行、高效.     

基于多模型组合的模拟电路故障诊断方法

针对传统模拟电路故障诊断方法识别准确率低及耗时较长的问题,提出一种基于改进的二进制粒子群优化算法(IBPSO)与隐马尔科夫模型(HMM)的综合诊断方法。该方法利用IBPSO对故障特征进行提取优化,降低故障特征维度,进一步利用HMM对提取的故障特征进行预处理,排除不可能类故障特征,提高了LSSVM的分类准确率。经过仿真结果分析验证,该方法较现有的BP神经网络诊断方法,能够在确保正确率得到提升的基础上,进一步提高故障诊断速度,具有更强的战场环境适用性。     

导弹防御系统信息移交研究

拦截弹单纯依靠弹载红外传感器进行目标识别难度很大,将地基雷达的目标识别结果上传给拦截弹必将提高拦截性能并减轻红外识别负担,有利于降低弹载传感器的配置要求.提出了信息移交的概念,分析了国内外的研究现状,指出了需要解决的问题,然后建立了单目标、多目标和目标群信息移交模型,最后指出了需要进一步研究的问题.     

一种GPS定向滤波算法及其数据分析

在单频单历元GPS短基线定向中,由于模糊度解的不可靠性,导致部分定向结果不可靠.在基线约束GPS短基线定向算法的基础上,提出一种动态准实时定向滤波算法.该算法根据载体的运动特性,判断并剔除解算错误的值,并在解算错误或解算失败的历元进行插值.实测数据处理表明,该方法能够将基线约束算法的定向正确率提高5～10%左右,使基线约束GPS短基线定向算法的稳定性得到进一步提高.