半自动激光末端修正弹的目标定位算法建模与仿真

针对机载激光探测器的目标位置定位精度问题,提出了改进目标定位算法,在半自动激光末端修正弹弹道修正过程中实时获取地面目标的精确位置,根据弹丸的位置、姿态和视线角度,建立了目标定位模型。通过蒙特卡罗方法分析了不同象限仰角下弹丸位置、姿态和视线角测量误差对定位精度的影响。仿真结果表明,瞄准线角度的测量误差对定位精度影响最大,定位精度随象限仰角的增大而减小。     

先期毁伤原则下武器单元的射击时机分配

以先期毁伤为原则,首次对武器单元的射击时机分配问题进行数学建模。提出一种使毁伤概率密度在时间上靠前分布的武器单元射击时机分配模型,在保证指定瞬时之前以期望概率毁伤目标的前提下,合理分配各武器单元的射击时机,实现对目标的尽早毁伤。根据射击时机分配模型中约束函数的单调性特点,提出一种改进的连续域蚁群算法,使算法自变量满足约束条件的"优良区域"开始搜索,采用搜索窗口平移的方法逐步寻找最好解,提高了算法的搜索速度。实例分析验证了模型和算法的有效性。     

三轴稳定拦截器常值推力姿态控制系统优化设计

针对大气层外拦截器常值姿态控制问题,设计了一种"数字变推力"姿态控制系统。通过对拦截器动力学环节合理简化,应用线性二次型最优控制理论(LQR),设计出连续型角度最优控制律,并依据廉价控制、昂贵控制等原则,选择合适的加权矩阵推导出控制量的解析表达式;根据PWPF((Pulse Width Pulse Frequency)调制原理,将用连续推力设计最优控制律用于常值推力发动机,实现了"数字变推力"姿态控制系统设计;考虑燃料消耗及PWPF线性工作区要求等应用PSO(Particle Swarm Optimization)优化算法对PWPF调制器参数进行了优化设计和仿真。仿真结果表明了该设计方法的有效性及工程应用价值。     

基于特征提取的三维流线分布算法

特征提取与清晰表达是三维流场可视化研究中的两个主要问题.提出了一种基于特征提取的三维流线分布算法,既保障了流场临界点附近的特征结构得以正确描述,同时又使输出结果具有良好的清晰性.该算法分为三个步骤:首先,在临界点的快速检测基础上,根据临界点处Jacobian矩阵特征值对临界点进行分类,并对临界点与种子点模板进行匹配;其次,种子点依照优先规则排序,并从这些种子点出发在物理空间计算出流线;最后,在图像空间由预先设置的阈值对流线进行间距控制,并根据深度检测来保留离视点最近的流线,使得屏幕上的输出结果清晰.     

基于能量分级和位置预测的高效路由算法

针对车载传感器网络节点移动速度快、网络拓扑结构不稳定、终端传感器节点能量不确定性等特点,提出了一种能量分级和位置预测的高效路由算法ERLP(Energy Rank and Location Prediction based routing)。该算法根据具有不同能量等级的节点将消息传递距离的不同选择那些能量高的节点作为中转节点,并结合节点的分布区域和当前速度,尽量将多个消息副本传递给覆盖不同方向的节点,避免消息传递的局部性。仿真结果表明,与当前典型延迟容忍网络的路由算法相比,ERLP算法在传输成功率、平均延迟时间上具有较大提升。     

基于候选聚类的K调和均值算法(KHM-CC)

聚类分析是常见的数据分析技术。基于KHM的聚类分析是当前研究的热点。提出了基于候选聚类的KHM算法(KHM-CC),详细阐述了算法的设计过程。采用UCI的小样本(iris)数据集和大样本(Bag of Words)数据集对比了KHM-CC算法和禁忌搜索KHM算法(KHM-TS)和变邻域搜索KHM算法(KHM-VNS)的性能。实验结果表明,KHM-CC算法在处理iris数据集小样本数据集时,其性能和KHM-VNS算法基本接近,而优于KHM-TS算法。但是在处理Bag of Words大样本数据集时,性能优于KHM-VNS和KHM-TS算法,其聚类计算耗时明显缩短,证实KHM-CC算法在高维度数据集的处理上更具优势。     

改进Dijkstra算法在雷达突防中的应用

飞行器雷达突防是现代战争中自我保护的重要手段.综合考虑了雷达威胁和航程的影响,建立了关于雷达威胁模型和航程的代价函数.针对传统的Dijkstra算法搜索空间大,搜索效率低的问题,进行了改进,并考虑飞行器的偏航角约束,提出了基于栅格的Dijkstra算法.对简单雷达突防和复杂雷达突防进行了仿真验证.仿真结果表明:该算法不仅能较好地回避雷达威胁,而且较好地提高了搜索速度.     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

基于逆强化学习的空战态势评估函数优化方法

为提高无人作战飞机(UCAV)自主决策效能,提出基于逆强化学习的空战态势评估函数优化方法。以现有的正例与反例两类空战数据为样本训练一个RBF网络,采用逆强化学习得到不同态势下的态势值,实现了对现有空战数据的知识提取;利用Sigmoid函数的压缩作用,降低了整体态势值,加快了UCAV学习的收敛速度;采用自适应粒子群算法求解优化了态势评估函数中的权重参数,提升了对复杂空战态势的适应能力;仿真结果表明该方法能够优化态势评估函数,提高机动决策的收敛速度,在UCAV自主决策中具有一定现实意义。     

动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制

针对航空自组网在高负载下的服务质量及时延问题,提出一种动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制。以多信道检测统计为平台,结合优先级机制,通过在高负载网络中适当遏制低优先级业务,并且进行网络流量优化,保证高优先级业务的低时延发送;同时利用流量预测模型估计网络流量,通过粒子群优化算法进行优化,寻找合适的优先级门限值,确保高优先级业务接入率。通过计算机仿真可知,所设计的动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制,可在大负载网络中动态控制信道的接入,保持良好的网络吞吐量,其高优先级业务接入率达到99%以上,能有效解决航空数据链网络高业务量导致的服务质量及时延问题。