地地战术导弹武器系统信息作战效能评估

结合地地战术导弹武器系统的实际,运用层次分析法和模糊综合评判法,通过对影响信息化条件下武器系统作战效能的不确定性因素进行分析,建立了多层次的作战效能评估指标体系。实例表明,该方法科学合理,评估结果具有很高的可信度,可以为地地战术导弹部队的作战使用及后续系统的研制提供科学的依据。     

基于决策满意度的装备备件配置仿真优化方法

作为装备维修保障体系的重要组成部分,备件的合理配置是装备保障的核心,直接影响装备的使用可用度.而如何在保证装备的使用可用度情况下使备件的保障费用尽可能地减少,是决策者最关心的问题.提出一种基于决策满意度的装备备件配置仿真优化方法,通过蒙特卡罗仿真建立装备使用可用度模型,并在二级维修保障模型进行仿真的基础上,利用模糊多目标优化对备件的使用可用度和备件保障费用这两个指标进行综合评判,最后得到符合决策满意度的备件配置方案.     

一类模糊多目标双矩阵对策的粒子群优化算法

针对一类具有模糊目标的多目标双矩阵对策给出了基于粒子群优化的求解算法.讨论了当模糊目标的隶属函数是线性函数时纳什均衡解的判定定理;构造的粒子群优化算法,通过随机初始点以及迭代粒子的归一化,保证粒子群始终保持在时策的可行策略空间内,避免了在随机搜索中产生无效的粒子,提高了用粒子群优化算法求解纳什均衡解的计算性能.给出的一个数值算例验证了该算法的有效性.     

分布反馈光纤激光水听器系统干涉仪降噪研究

针对分布反馈光纤激光水听器系统在高速运动过程中干涉仪噪声过大的问题，提出了基于参考光源的差分探测方案，设计了基于3端口环形器的光纤干涉仪差分探测光路，利用改进的变步长LMS滤波算法，结合噪声自适应抵消技术和B样条小波变换，有效抑制了干涉仪噪声，解决了信噪比下降的问题。实验结果表明：该方法能降低系统噪声本底约30 dB;与传统参考传感器的差分方案相比，该方法不易受环境影响，不会增加阵列复杂度，更具有实用价值。     

一种适用于长基线的改进CIR算法

长基线下,受伪距多径和电离层残差影响,传统的CIR法解算载波相位宽巷模糊度时某些历元无法得到正确的结果,基础载波模糊度的搜索范围也较大。分析了CIR法的模糊度误差,提出了基于载波相位平滑伪距并且消除电离层时延的改进的CIR算法,分析了其误差方差,最后利用Compass系统实测数据对短基线和长基线两种情况下CIR法和改进CIR法的解算结果进行比较。实测数据表明,本文提出的算法能够单历元解算超宽巷模糊度和宽巷模糊度,并且能够大大缩小基础载波模糊度的搜索空间。     

基于粒子群优化的点云场景拼接算法

多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的点云拼接算法,该方法通过投影分布熵对待拼接场景姿态进行估计,由此获取场景拼接的初值,然后利用PSO实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标

本文针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法首先利用空时自适应处理进行杂波抑制,然后采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,最后根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

基于AFSA的自抗扰控制器参数整定

自抗扰控制器（ADRC）的参数众多,通常依赖于人工试凑优化,控制系统的性能好坏过分取决于设计人员的经验且效率不高。针对ADRC的参数选取问题,首次利用鱼群算法（AFSA）全局寻优能力强,鲁棒性好的特点,结合已有的参数整定经验,提出了一套基于AFSA的ADRC参数整定规则,并进行了数字仿真。仿真结果表明,经由基于AFSA参数整定规则优化过后的ADRC具有良好的动静态特性,提高了设计效率,验证了该方法的可行性和有效性。     

有限声速的纯方位算法

针对纯方位条件下对等速直航目标观测的算法问题,将目标运动要素及平均声速作为待估计参数,给出了计算非线性最小二乘法目标函数梯度与Hessian矩阵的解析公式,基于这些公式,可以构造估计目标运动要素的一些算法及编程实现。部分数值实验表明,信赖域算法、Levenberg-Marquardt算法与Matlab用于解非线性最小二乘问题的函数lsqnonlin的计算精度基本一致。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.