基于粒子群优化的稀疏分解最优匹配原子搜索算法

信号的稀疏分解能得到信号的稀疏表示形式,便于进一步处理,但其计算非常复杂,是一个NP问题.粒子群优化是群体智能优化算法,算法简单,易于实现,且搜索效果好.把粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求.实验证明,此方法切实可行.     

基于落点能量的舰炮制导炮弹对岸射击技术

针对新型舰炮采用制导炮弹对岸打击的作战需求,提出了一种基于落点能量最优的射击诸元解算方法,以提高制导炮弹末端动能,增加对目标的毁伤能力。建立制导炮弹外弹道模型,采用终端落角约束的制导律,并以落点能量最优为约束条件,优化选取制导炮弹初速与射角,解算射击诸元。经仿真分析,该方法可有效进行新型舰炮武器系统制导炮弹对岸打击的火控解算。     

空投鱼雷最优落水点分析

针对反潜机使用空投鱼雷对潜实施攻击时的最优落水点问题,建立了鱼雷弹道模型、声纳自导系统发现模型、潜艇机动模型、均方差模型,对空投鱼雷对潜攻击过程进行了模拟仿真,得出了相对于不同舷角、距离的鱼雷发现概率,并确定了鱼雷的最优落水点,以期为部队合理使用空投鱼雷提供决策依据.     

对加强军服管理工作的简要思考

自《军服管理条例》正式开始实施以来,我军在军服生产、监管方面已取得较大成绩,走上了法制化管理轨道,但在实际管理工作中还存在一些薄弱环节。一是制假销售仍未完全杜绝。有一部分军服承制企业出于盈利目的,利用生产制式军服的便利条件,私自生产高仿品进行销售;一些私人加工作坊对军用毛衣等军服私自进行仿制并售卖。二是收发监管仍然存在漏洞。如军服发放过程中,仍存在退出现役人员发放军服的现象;在军服收     

搜索路径给定时的搜索对策问题及其应用

搜索路径给定时的最优搜索方案问题,也可以理解为是关于搜索者和目标的二人对策问题,主要讨论了当搜索路径给定时的单个搜索者和单个目标的搜索对策问题。首先根据问题的特点,利用动态规划和迭代的方法,确定关于目标逃逸路径混合策略的最优分区,证明该分区是多面体凸集;针对目标不同逃逸路径的分区,求出搜索者的最大期望收益,再将问题转化为二人有限零和对策,计算出搜索者的支付矩阵,确定最优搜索策略。最后结合海军护航行动,对我舰载直升机搜索小型海盗船进行分析和计算,说明搜索路径给定时的最优搜索对策对于双方的资源分配和提高搜索效率具有一定的应用价值。     

一类非线性系统的自适应模糊反推近似滑模控制

针对一类含有未知非线性函数项和外界干扰的不确定纯反馈非线性系统,提出了一种自适应模糊反推近似滑模变结构控制方法。采用中值定理和隐函数定理使未知非仿射输入函数拥有显式的控制输入,利用模糊系统逼近未知非线性函数,动态面控制技术解决了反推设计中出现的"微分爆炸"问题。所提出的自适应近似滑模控制方案削弱了传统滑模控制中的抖振现象。从理论上证明了所设计的控制器能够保证闭环系统所有信号半全局一致终结有界。仿真算例验证了算法的有效性。     

空地协同效能反馈的无人车目标捕获策略研究

针对无人车光电设备对复杂环境下目标搜索捕获存在时间长、效率低等局限性问题,提出了基于空地协同效能反馈机制的无人车目标捕获方案,研究了基于效能反馈机制的改进贝叶斯理论捕获策略,基于无人车一定装备数量条件下,根据无人机协同搜索的信息,以时空覆盖率和满足目标信息准确率为反馈条件,动态闭环更新目标搜索捕获策略。仿真结果表明,该算法有效缩短了无人车对目标的搜索捕获时间,提高了搜索捕获效率。     

基于CBM的航空装备保障费用动态分析

目前航空装备的保障普遍存在保障费用高和装备可用度低的问题。针对视情维修(Condition-based Maintenance,简称CBM)在新一代航空装备中的应用,以保证航空装备的战备完好性,降低维修保障费用为目标,应用系统动力学原理,建立基于视情维修的航空装备保障费用的动态反馈结构模型。仿真结果表明,将视情维修方法应用到航空装备保障,可有效降低保障费用,提高战备完好率。     

博弈论在无线通信中的应用专题讲座(一) 第1讲 多用户MIMO系统中的有限反馈预编码博弈

博弈论在无线通信系统中已经得到了广泛的应用。而近年来,博弈论也逐渐成为研究多用户MIMO系统中各项关键技术的一种有效的理论工具。文章将介绍一类新颖的多用户MIMO有限反馈预编码博弈和潜博弈的概念。之后以MIMO中继网络中的中继节点预编码策略选择为例,说明博弈论是如何在多用户MIMO系统的研究中进行应用的。     

一种改进的多智能体碰撞避免行为

针对目前碰撞避免行为缺乏真实性和通用性的问题,本文提出一种改进的多智能体碰撞避免行为生成方法。通过引入角色参数和个性参数,使得智能体能够根据自身的属性调整避碰行为。改进的多智能体碰撞避免行为把碰撞避免行为与真实人的属性相联系,可以保持智能体前后运动的一致性和平滑性。因此,更符合真实人的碰撞避免行为特性,具有更强的"类人性"和通用性。仿真结果表明,加入了真实人属性的改进方法产生的避碰行为能有效地应用于具有多样化属性的虚拟人群行为仿真、多机器人系统和多智能体领域中。