基于兹-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法（兹-QPSO）实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

基于粒子群优化算法的空中目标定位

受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。     

基于速度可控粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

航天测控系统是一个典型的多阶段任务系统,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,构建了其任务可靠性分配模型,针对任务可靠性分配这类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度可控的粒子群优化算法.为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度更新策略.通过算例仿真,表明算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

一种改进的SIR粒子滤波方法

SIR粒子滤波算法在重采样无法进行时可能失效,详细分析了算法失效的原因,并针对此问题提出了基于PSO的改进方法,该方法利用PSO的智能寻优机制引导重要性抽样的粒子移向高似然区,从而确保重采样过程的顺利进行。仿真试验表明,提出的改进方法可以有效解决SIR算法因重采样无法进行而导致的失效问题。     

声自导鱼雷一次转角射击参数的优化

为了提高声自导鱼雷一次转角射击的发现概率,建立了一次转角射击的解析模型,并将射击参数的优化归结为一个带约束的优化问题。使用了一种改进的粒子群算法解决了上述问题,优化了自导扇面相遇点系数和出管直航距离两个射击参数。实验结果表明,使用优化后的射击参数显著提高了鱼雷的发现概率。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。