基于改进遗传算法的油料调拨优化

为实现油料快速调拨运输，利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题，采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子，对比模拟退火算法等其他算法而言，具有较好的鲁棒性，能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。     

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。     

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。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

高超声速飞行器组合导航体系效能评估

集合当今世界高精尖端技术的高超声速飞行器,单一或简单的组合导航方式已经无法保障其高超声速全球到达的飞行任务。研究了一种INS\GNSS\CNS组合导航体系方案,与典型的INS\GNSS组合导航系统方案相比较,并采用改进的贝叶斯法融合算法对这两种导航方案进行综合效能评估。结果证明,该评估方法切实可行,便于计算应用,证实了INS\GNSS\CNS组合导航体系保障高超声速飞行器作战能力更强。     

北斗导航系统移动基准站差分定位算法

针对复杂测量环境无法建立固定基准站及进行精密定位的问题,提出一种基于北斗导航系统的移动基准站差分定位算法,即基准站与流动站同时运动并实现高精度差分定位的算法。基于载波相位测量值,在动态短基线条件下,对数据进行站间和星间双差处理,消除接收机钟差以及其他公共误差。对多频观测值进行线性组合,构造双差载波相位超宽巷、宽巷、中巷及窄巷观测量。对上述观测量进行窗口滑动均值滤波并采用逐级模糊度确定法固定整周模糊度,即沿着从超宽巷到窄巷的顺序依次求解整周模糊度。为验证算法有效性,设计基于北斗导航系统的轨道外部几何参数检测仪进行实验,实现毫米级静态相对定位精度和厘米级RTK相对定位精度。     

采用小弹性模量方法的空间飞网构型优化设计

飞网构型设计对提高空间飞网系统的展开抓捕性能具有重要意义。用小弹性模量分析方法对空间飞网构型优化设计问题进行研究。以绳网中内力分布均衡性为优化目标,选取飞网抛射过程中最大受力时刻为研究工况,赋予绳索单元极小弹性模量,进行静力学计算,并以变形后的结果为初始条件进行迭代分析。优化结果表明,绳网中的内力分布随迭代步数的增加而更趋于均匀。在不改变绳网拓扑结构的前提下,所建立的优化设计方法为空间飞网构型优化设计提供了一种参考途径。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。