合成化装备体系火力协同关键技术

多军兵种合成是现代军事大国部队编成的基本形态,体系化对抗是现代战争的基本方式。火力协同技术对充分发挥装备体系作战效能、提升合成部队作战能力具有重大推动作用。在简单介绍装备体系火力协同技术实现流程的基础上,重点介绍装备体系火力协同所涉几种关键技术的发展过程与应用领域,并对其发展进行了展望,期望能对有兴趣投身相关领域研究的学者给予借鉴与启迪。     

一种基于混合算法的火力规划方法

针对战场上火力单元与目标数量较多的具有多约束的火力规划问题,提出一种采用贪心策略和改进遗传算法的混合算法求解不同复杂程度的火力规划方法。贪心策略用于优化初始种群以加快遗传算法收敛及在短时间内求解较复杂的火力规划问题。采用改进编码方式、杂交与变异算子的遗传算法处理约束条件,提高搜索效率,加快算法运行速度。仿真实验结果表明,混合算法可以在平衡求解时间与结果满意度的情况下求解不同复杂程度的火力规划问题。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。     

潜艇TMP问题透析与展望

针对潜艇指控系统目标运动要素解算(TMP)存在的主要问题,从算法理论和作战使用要求等方面进行了系统分析.探讨了潜艇目标运动要素解算的合理结构,肯定了理论模型整个TMP过程中所起的主导地位,并对未来研究所具有的潜力进行了挖掘.强调TMP过程人机交互和多条件综合控制的重要性,指出了TMP今后的研究发展方向.     

基于算法估计的网络端到端时延测量方法

在网络端到端延迟的测量中,常用的方法大多是通过发送探测包来直接得到端到端的时延值.由于存在时钟不同步的问题,所以测量结果的误差较大.针对此问题,在Sue B.Moon提出方法的基础上进一步改进,提出了一种基于算法估计的软件方法,该方法更好地解决了收发时钟不同步的问题,提高了测量的精度.     

关联规则挖掘算法的改进和实现

关联规则挖掘算法作为数据挖掘的重要算法,非常适合于发现数据表中数据项之间的关联关系、潜在规律和知识.分析了传统关联规则挖掘算法的不足,并从冗余规则和虚假规则两个方面改进了关联规则的挖掘算法.针对冗余规则提出了修改ap_genrules函数或采用"向下挖"两种方法;针对虚假规则引入"相关度"概念,弥补了仅仅依赖最小支持度和最小信任度的不足.最后对两种改进挖掘算法的运行状况进行了比较和分析.     

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。     

新算法在划船和伪划船效应中的应用

划船效应补偿是高精度捷联惯导系统解算的重要环节。通过研究其误差特性,推导了新的通用划船效应补偿公式。同时提出了角振动环境中伪划船效应的存在,对伪划船效应的产生原因、表达方式以及对捷联惯导系统的影响进行了分析。对新的补偿算法在划船效应和伪划船效应下进行了仿真试验。