基于量子粒子群优化的无人飞行器路径规划

根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,引入最小威胁面的概念,利用B-Sp line插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题。采用量子粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题,简化了问题复杂度、提高了计算效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、障碍回避和威胁回避等功能。     

船舶静态电场跟踪的渐进更新扩展卡尔曼滤波器

为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。     

卫星活动部件的干扰辨识与抑制

采用干扰辨识的方法实现带活动部件三轴稳定卫星的高精度姿态控制问题.首先以扫描镜为例进行,分析扫描镜运动对卫星产生的等效干扰力矩;然后根据卫星控制系统的稳态输出数据,采用特征系统实现算法对扫描运动产生的干扰频率进行闭环辨识;最后在所辨识干扰频率的基础上,采用偶极子干扰抑制滤波器消除扫描镜运动干扰对卫星姿态的影响.仿真结果表明,所提出的方法能有效地克服活动部件运动产生的未知干扰对卫星姿态稳定度的影响,提高在轨运行卫星的姿态控制精度.     

合成分队双层主从决策模型研究

针对合成分队不同指挥层级之间的决策交互优化问题,提出了基于主从决策的双层武器目标分配模型。该模型能够体现上下指挥层级之间交互式决策协调优化的特点:上层目标为主攻方向我方遭受威胁最小,下层目标为对敌打击最大。结合合成分队作战决策的特点和要求,提出了一种求解该模型的改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,该模型合理有效,改进的求解算法能够获得满意解。